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SUMMARY:強化学習  輪読会 #11
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79411
 2?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n強化学習  
 輪読会について\n強化学習に使われている数理を広く
 カバーした著書「強化学習 (機械学習プロフェッショ
 ナルシリーズ)」を少しずつ輪読していく会です。\nす
 でに強化学習に関する知識を持っている方がより深く
 理論を学ぶのに適した本です。\n初めて強化学習に触
 れるという方にはすこし難しい内容かも知れませんの
 で、その場合は「機械学習スタートアップシリーズ Pyt
 honで学ぶ強化学習」などの入門書と並行して読むこと
 をおすすめします。\n主催者側もこの分野に関しては
 素人なので、一緒に学んでいきましょう。\n使用する
 テキスト\n「Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで」\
 n\nアマゾン\n\nキーワード\n人工知能、機械学習、ディ
 ープラーニング、強化学習\n前提となる知識\n\n線形代
 数の基礎\n確率統計の基礎\n強化学習の基礎\n\n日時\n202
 0年10月18日（日）　13:30〜15:45\n\nその後の予定（仮）\n
 　2020年11月22日（日）\n　2020年12月20日（日）\nタイム
 テーブル\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n\n\n13:00\nZoomミーティング
 ID、パスワードを一斉通知\n\n\n13:30 - 13:35\n輪読会（主
 催団体）の説明\n\n\n13:35 - 13:40\n簡単な自己紹介\n\n\n13:4
 0 - 15:30\n勉強会（途中休憩を挟む場合があります）\n\n\
 n15:30 - 15:45\n次の課題本について\n\n\n\n前回までの内容\
 n\n\n\n\n内容\n\n\n\n\n第1回\n第1章 準備 1.1 〜 1.4.3\n\n\n第2
 回\n第2章 プランニング 2.1 〜 2.3\n\n\n第3回\n第3章 探索
 と活用のトレードオフ 〜 第4章 モデルフリー型の強化
 学習 4.1 〜 4.2.3.1\n\n\n第4回\n第2章 プランニング 2.4 〜 L
 ast / 第4章 モデルフリー型の強化学習 4.2.3.2 〜 4.3\n\n\n
 第5回\n第4章 モデルフリー型の強化学習 4.3 〜 Last\n\n\n
 第6回\n第5章 モデルベース型の強化学習 5.1 〜 5.3.2\n\n\n
 第7回\n第5章 モデルベース型の強化学習 5.3.2 〜 第6章 
 関数近似を用いた強化学習  6.1〜 6.2.1.1\n\n\n第8回\n第6
 章 関数近似を用いた強化学習  6.2.1.1〜 6.2.4.2\n\n\n第9回
 \n第6章 関数近似を用いた強化学習  6.2.4.2〜 6.3.4\n\n\n第
 10回\n第7章 部分観測マルコフ決定過程  7.1\n\n\n\n今回の
 内容\n第7章 部分観測マルコフ決定過程 7.2 〜 Last：\n　
 講師：Keiichiro Miyazaki \n事前準備\n可能であれば今回の
 範囲を一通り読んできてください。\n読んでなくても
 参加可能です。\n聴講だけの方もwelcomeです！\n参加費\n
 無料\n※ 「Machine Learning - A Probabilistic Perspective 輪読会
 」を続けて開催します。\n会場\nオンライン開催（Zoom
 による開催を予定しています）\n当日13:00にZoomのミー
 ティングID、パスワードを登録メールアドレスへ一斉
 通知します。\n13:00以降に申し込まれた方は個別にお伝
 えしますので、管理者までメッセージをお願いします
 。\n\n同時開催の輪読会について\n当イベントの終了後1
 6:00から「Machine Learning - A Probabilistic Perspective 輪読会」
 を開催します。\n機械学習、ディープラーニングの根
 本的な理解に必要となる数学的背景や基礎理論をすべ
 て網羅した大作「Machine Learning - A Probabilistic Perspective」
 をじっくりと学んでいく会です。\nslack\nslackに専用ル
 ームがあります。参加ご希望の方は管理者までメッセ
 ージをお願いします。
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URL:https://techplay.jp/event/794112?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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