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X-WR-CALDESC:たった1日であなたもプロのAI技術者に！【11/14
 (土)】強化学習プログラミングセミナー
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SUMMARY:たった1日であなたもプロのAI技術者に！【11/14(土)
 】強化学習プログラミングセミナー
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/79502
 9?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n強化学習プ
 ログラミングセミナー囲碁や自動運転などの行動を最
 適化することで注目を集めている強化学習AIについて
 学べるセミナーです\n概要\n囲碁や将棋から自動運転、
 ロボットの制御など、行動を最適化することで注目を
 集めている強化学習について、機械学習用ライブラリ
 「Chainer」「ChainerRL」「OpenAI Gym」を用いてプログラム
 を実装するスキルを習得することができます。\nAI技術
 者に必要となる知識を実践を通して学ぶことができる
 セミナーです。\nお申し込み方法\n以下のお申込サイト
 よりお申し込みください。\nhttps://ai-kenkyujo.com/deep-q-netw
 ork/\n\nタイムスケジュール\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n\n\n09:30
 〜\n受付開始\n\n\n10:00〜12:00\n午前の部：強化学習の基
 本的な知識と仕組みを学習する● 強化学習の学習手法
 の概要について(Q学習、DQN 、SARSA)● 強化学習の活用事
 例● Q学習の学習手順と用語（状態・行動・報酬）に
 ついて● Qテーブルの更新とQ学習のパラメーターにつ
 いて● DQN（Deep Q Network）とは● DQNの学習手順について
 ● 誤差関数とQ-network、Target-networkの重みの更新● ε-gre
 edy法による探索について● DQNの進化アルゴリズム\n\n\n
 12:00〜13:00\n休憩\n\n\n13:00〜17:30\nロボットアーム動作の
 最適化や、ブロック崩しゲームの強化学習ブログラム
 を実装する(休憩30分含む)● 棒を倒さないように土台
 を最適化する強化学習プログラムを実装する● ロボッ
 トアームの動きを最適化する強化学習プログラムを実
 装する● ブロック崩しゲームの強化学習プログラムを
 実装する● 機械学習用ライブラリ「ChainerRL」「OpenAI Gy
 m」の使い方について●「ChainerRL」「OpenAI Gym」のイン
 ストール方法について●「ChainerRL」を使った強化学習
 プログラムの実装手法について● CartPole問題を使ったQ
 学習プログラムを実装する● 報酬の割引率や、過去の
 結果の重要視度を変更する● Acrobot問題を使ったDQN（De
 ep Q Network）プログラムを実装する● ハイパーパラメー
 ターの設定と学習精度を高める方法について● 「OpenAI
  Gym」のシミュレーション環境について● 報酬計算の
 手法を変更し学習精度を上げる● Breakout問題（ブロッ
 ク崩し）を使ったCNNの強化学習プログラムを実装する\
 n\n\n\n\n参加対象\nこれからAIをビジネスで活用されたい
 \n\nプロジェクトマネージャー・管理職の方\nエンジニ
 アの方\n\nお申し込み方法\n以下のお申込サイトよりお
 申し込みください。\nhttps://ai-kenkyujo.com/deep-q-network/\n\n
 持ち物\n筆記用具(PCは環境構築済みのものをお貸し出
 しします。)\n参加費\n48\,000円(税抜き)
LOCATION:AI研究所 セミナールーム 神田ビル 東京都千代田
 区内神田3-24-3 VORT内神田ビル6F（旧：内神田STビル）
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