BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【最短ルートで理解する】ディープラーニン グによる強化学習入門 X-WR-CALNAME:【最短ルートで理解する】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:764787@techplay.jp SUMMARY:【最短ルートで理解する】ディープラーニングに よる強化学習入門 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20200131T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20200131T220000 DTSTAMP:20260425T124835Z CREATED:20191224T104827Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/76478 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nセミナール ーム移転のお知らせ\nこの度、秋葉原駅前から下記住 所へセミナールームを移転いたします。\nお越しにな る際はくれぐれもお間違いのないようご注意ください 。\n移転先住所：中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階\n【 東京メトロ日比谷線】東銀座駅徒歩4分\n【東京メトロ 有楽町線】銀座一丁目駅徒歩5分\n【都営浅草線】宝町 駅徒歩6分\n【東京メトロ銀座線】銀座駅徒歩7分\n【JR 山手線】有楽町駅徒歩11分\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、F X・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\nchainer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\n Python3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 Colaboratory で の実行も可能です。\n\njupyter notebook または Google Colabora tory\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Paypal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:sparkle: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@to-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AVI LEN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:東銀座駅徒歩4分/銀座一丁目駅徒歩5分/宝町駅徒 歩6分/銀座駅徒歩7分/有楽町駅徒歩11分 中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階 URL:https://techplay.jp/event/764787?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm _campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR