BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:深層強化学習の研究トレンド（Rainbow、Ape-X、R2
 D2、R2D3）の解説を行うセミナー
X-WR-CALNAME:深層強化学習の研究トレンド（Rainbow、Ape-X、R2
 D2、R2D3）の解説を行うセミナー
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:753372@techplay.jp
SUMMARY:深層強化学習の研究トレンド（Rainbow、Ape-X、R2D2、
 R2D3）の解説を行うセミナー
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191030T200000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191030T220000
DTSTAMP:20260522T103226Z
CREATED:20191003T084836Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/75337
 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n内容概要\nDe
 ep Q-Network以降の深層強化学習について解説できればと
 思い企画してみました。\nDeep Q-Network[2013/2015]、Rainbow[20
 17]、Ape-X[2018]、R2D2[2019]、R2D3[2019]\nなどの論文を元に、
 研究トレンドの推移などについて解説します。\n\n↓Rai
 nbow論文\nhttps://arxiv.org/abs/1710.02298\n\n↓Ape-X論文\nhttps://a
 rxiv.org/abs/1803.00933\n\n↓R2D2論文\nhttps://openreview.net/pdf?id=r
 1lyTjAqYX\n\n↓R2D3論文\nhttps://arxiv.org/abs/1909.01387\n\n\n※\n
 深層強化学習の基礎知識は前提としますので、自信の
 ない方は下記の参加もあわせてご検討\nいただけたら
 と思います。\nhttps://techplay.jp/event/751996\n\n開催日程\n10/
 30（火）\n受付： 19:50〜20:00\n講義： 20:00〜22:00\n\n※ 途
 中5〜10分程、休憩を設ける予定です。\n※ 19:40より前
 の入室は原則としてお断りします。\n\nアジェンダ\n1. 
 事前知識の整理（10分）\n　　系列モデリング復習＆MDP
 (Markov Decision Process)\n　　Deep Q-Network\n\n2. Rainbowについて
 （45分）\n　　Double DQN\n　　Prioritised Experience Replay\n　
 　Dueling Network Architecture\n　　Multi-step Returns\n　　Distribu
 tional RL\n　　Noisy Nets\n\n3. Ape-X、R2D2、R2D3（50分）\n\n※
 アジェンダの詳細については変更の可能性があります
 。（全体の流れが変わることはないです）\n\n会場\n水
 道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺\n千代田区西神田2-7-1
 4 YS西神田ビル2F\n\n対象者\n・対象レベルとしては，CNN
 の基礎知識（AlexNet、VGGNet、ResNetなど）について知って
 おり、\nMNISTなどの画像分類の経験がある方を想定しま
 す。\n↓下記の理解は前提とします。\nhttps://lib-arts.hate
 nablog.com/entry/math_nn4\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn5
 \nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/math_nn6\nhttps://lib-arts.hatena
 blog.com/entry/paper1_AlexNet\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/pape
 r2_VGGNet\nhttps://lib-arts.hatenablog.com/entry/paper3_ResNet\n\n・ま
 た強化学習の基本についてはわかっている方を想定し
 ます。（Deep Q-Networkがシンプルかつ\nそれなりに良いモ
 デルなので、Deep Q-Networkまでなんとなくわかるを想定
 して話を進めていきます）\n自信のない方は下記もあ
 わせてご検討ください。\nhttps://techplay.jp/event/751996\n\n
 講師プロフィール\n東大工学部卒。\nデータ分析/AI開発
 の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれ
 も経験があり強い。\nまた、多くの業界のプロジェク
 トに関わったためドメイン知識も豊富。\n初心者向け
 の指導実績も多く、1\,000名近い。\n\n当日のお持物\n・
 筆記用具\n・PC（手元にある方が進行の確認ができて便
 利だと思います）\n※ 題材によって変更の可能性があ
 ります\n\n当日までの準備\n余裕のある方は下記を元にR
 ainbowについて軽く掴んできていただけると、当日理解
 がスムーズかと\n思われます。（こちらについては余
 裕があればなのでマストではありません）\nhttps://lib-ar
 ts.hatenablog.com/entry/rl_trend6\n\n費用\n4\,000円 (2時間)\n\n※\n
 ・領収書発行の際は事務手数料として追加1\,000円のお
 支払いをよろしくお願いいたします\n\n定員\n8名（人数
 に合わせて調整します、別媒体でも募集していますの
 で申し込み人数は当日参加者数を反映しません）\n\nご
 参加にあたってのお願い\n無断欠席や前日以降のキャ
 ンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑な
 ので\n基本的に行わないようにお願いします。（直前
 参加は定員的に問題なければ歓迎です！）\n体調不良
 、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは
 別途ご連絡いただくか、\nイベントへのお問い合わせ
 よりご連絡いただけますと嬉しいです。\n上記がひど
 いアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以
 後の参加をお断りさせて\nいただきますので、その点
 だけ予めご了承ください。\n（7割以上来れる前提での
 お申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでの
 ご連絡を\nいただくということだけ気をつけていただ
 ければ大丈夫だと思います）\n\nモチベーションの高い
 参加者の方を重視する運営としていきたいと考えてい
 ます。\nご協力のほど、よろしくお願いいたします。\n
 \n
LOCATION:
URL:https://techplay.jp/event/753372?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR
