BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【Chainerで学ぶ】ディープラーニングによる強 化学習入門 X-WR-CALNAME:【Chainerで学ぶ】ディープラーニングによる強 化学習入門 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:760865@techplay.jp SUMMARY:【Chainerで学ぶ】ディープラーニングによる強化学 習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20191214T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20191214T220000 DTSTAMP:20260423T071804Z CREATED:20191125T045733Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76086 5?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【Chainerで学 ぶ】ディープラーニング強化学習\n概要\n本講座のテー マは強化学習です。講座内では、強化学習の流れを解 説しながらchainerを用いたゲームAIの実装をハンズオン 形式で行います。\n強化学習は近年のAI技術のもっとも 重要な技術の一つです。例えばAlphaGoを含めた多くの強 力なゲームAIは強化学習の技術が使われています。ま た、ゲームAIに限らず、都市交通システム制御、ロボ ットの自律行動選択、音声対話、マーケティングの最 適化、FX・株式の変動予測などさまざまな分野への応 用研究も盛んに行われており、論文などで一定の成果 が報告されるだけでなく、多くの場面で実用化が進ん でいます。\n本講座では強化学習の原理をわかりやす く解説しながら、ゲームAIをchainerで実装します。コン セプトは簡単な実装で強力なAIが作れる流れを体験し て頂くことです。受講後は、強化学習の仕組みを理解 し、実装も可能になっていることを目指します。\n【 参加条件】\n\nPython3の基本文法を理解している方\nchaine rで単純なニューラルネットワーク（多層パーセプトロ ン）を写経でも構築したことがある方\n\n上記の条件を 満たしているか不安な方は以下の講座を合わせて受講 していただくことをこ検討ください。\n【関連講座】\n \nPython入門講座\n【Pytorchで学ぶ】ディープラーニング 実装入門\n【ゼロから学ぶ】ディープラーニング理論 入門\n【Pytorchで学ぶ】ディープラーニングCNN実装\n\n事 前準備\nPython3のインストールをお願いいたします。\n また、以下のパッケージを当講座では利用しますので 、当日までに動作確認をお願いいたします。Google Colabo ratory での実行も可能です。\n\njupyter notebook または Googl e Colaboratory\nchainer\nchainerrl\nnumpy\ngym\nPIL\nmatplotlib\n\nこの 講座で得られること\n\nディープラーニング及び強化学 習の基本原理と実装方法の習得\n強化学習でなにがで きるか俯瞰的に捉えられる\n\n講座一覧のフローチャー ト\nどの講座から受講したら良いのかわからないとい うような方は、下記のフローチャートを参考にしてい ただければと思います。\n\n内容\n\n強化学習とは\n強化 学習の目的\nマルコフ決定過程\n動的計画法\nモデルフ リーな価値関数推定\nモデルフリーな制御・方策改善\n 価値ベースの方策改善\n方策ベースの方策改善\n\n※内 容は一部変更になることがございます。\nこんな人に おすすめ\n\n最短ルートでディープラーニングにおける 強化学習を学びたい方\n人工知能の利用などに興味が ある方\n\n講師\n小林航平\nカオス力学系時系列の分析 に関する研究に従事．不完全な力学系情報をニューラ ルネットワークに学習させ元の完全な情報を取り出す ことに関して研究行っている。専攻は確率統計、情報 工学など。\n\n\n持ち物\n\nPython3の実行環境と必要ライ ブラリをインストール済みのPC(Google Colaboratory でも可) 。\n※ インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご 連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。 \n※ 講座の進行は「jupyter notebook」を使います。同じ実行環 境で受講したい方は、インストールをお勧め致します 。\n\n領収書について\n【Stripeで事前決済の方】\nクレ ジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりと してご利用ください。\n【Paypalの方】\n決済処理後にPay palから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴 から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。 それらが領収書の代わりとなります。また、クレジッ トカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用 いただけます。\n【別途領収書発行が必要な方】\n別途 発行手数料として1000円頂きます。必要な方は、以下の フォームよりご申請ください。領収書発行手数料と受 講料金を合算した金額で発行いたします。\n全人類が わかる統計学 領収書発行フォーム\n受付・入場時間\n 開始の10分前から\n❇︎オンライン受講でお申し込みい ただいた方は、セミナールームにてご参加いただくこ とはできません。ネット環境のある場所での受講をお 願いいたします。\nポータルサイト会員登録のお願い\n 全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って 講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。\n 初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は 、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします 。\nお問い合わせ\n・メールでのお問い合わせは、info@t o-kei.net　までご連絡ください。\n・こちらで⇨LINE＠か らもお問い合わせいただけます。（推奨）\n注意事項\n ・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿 わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判 断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよ く過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します 。\n・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわか る統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください 。\n・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮 ください。\n・最小遂行人数は「3名」です。開催日の 前日までにこの人数に達しない場合は中止となります 。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サ イトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開 催になる場合がございます。もし、中止が決定した場 合はその時点で「全額返金」し、登録しているメール アドレスにご連絡させていただきます。\n・前払いの 方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一 部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。 \n連絡先のメールアドレスまたはLINE＠（推奨）にご連 絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前まで のご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を 返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますの でご了承ください。\n全人類がわかる統計学とは\n株式 会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習 の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理す るほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティス ト育成のための教育事業を行なっております。\n統計 学や機械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々 に届けるということを目指して活動しています。\n LOCATION:秋葉原駅徒歩5分 東京都台東区台東１丁目11番4号 誠心Oビル 3階 URL:https://techplay.jp/event/760865?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR