発表形式を想定しています。
こちらの本を進めていく予定です。
発表してくださる方募集中！！

強化学習
https://www.morikita.co.jp/books/book/1990
http://neuro.bstu.by/ai/RL-3.pdf
強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方
https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=52804

オススメの本
https://www.morikita.co.jp/books/book/3034

ソース

Reinforcement Learning: An Introduction Python code for Sutton & Barto's book Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition)
https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning
Implementation of Reinforcement Learning Algorithms. Python, OpenAI Gym, Tensorflow. Exercises and Solutions to accompany Sutton's Book and David Silver's course.
https://github.com/ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction
A course in reinforcement learning in the wild
https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL
techcircle_openai_handson
https://github.com/icoxfog417/techcircle_openai_handson
https://hadovanhasselt.com/2016/01/12/ucl-course/
An introduction series to Reinforcement Learning (RL) with comprehensive step-by-step tutorials.
https://github.com/vmayoral/basic_reinforcement_learning
https://github.com/ctevans/Expected-SARSA-With-Function-Approximation-and-Replacing-Traces-to-solve-the-Mountain-Car-problem.

おまけ

some common TD Learning algorithms
https://github.com/chrodan/tdlearn
https://github.com/harvitronix/reinforcement-learning-car
https://lopespm.github.io/machine_learning/2016/10/06/deep-reinforcement-learning-racing-game.html#source-code
http://karpathy.github.io/2016/05/31/rl/

スケジュール

輪読本 https://book.mynavi.jp/ec/products/detail/id=52804

【5月】：強化学習
３週目：
　　　　4章　離散的な空間での学習
　　　　　4.5　価値関数近似における教師付き学習
　　　　　4.6　TD法
　　　　　4.7　Q学習
　　　　　4.8　三目並べ(Tic-Tac-Toe)の例
　　　　　4.9　実行例
４週目：
以降ROS入門の予定
Raspberry Piで学ぶ ROSロボット入門
≪第2部 ROS基礎編≫
第5章 ROSツアー
５週目：
第6章 ROSパッケージの (仮)
【6月】：
１週目：
第7章 トピック、メッセージの実装とテスト (仮)
２週目：
サービス、アクションの実装とテスト (仮)
３週目：
４週目：
【7月】：
１週目：
２週目：
３週目：
４週目：

次の輪読テーマ募集！！

強化学習

強化学習
https://www.morikita.co.jp/books/book/1990
http://neuro.bstu.by/ai/RL-3.pdf
これからの強化学習
https://www.morikita.co.jp/books/book/3034

電子回路系

FPGAなど

ROS

Raspberry Piで学ぶ ROSロボット入門
https://www.amazon.co.jp/dp/4822239292/ref=pd_sim_14_64?_encoding=UTF8&psc=1&refRID=AY8SJWTTVSZ0RDZ8GBY4
https://github.com/ryuichiueda/raspimouse_book_info

https://www.morikita.co.jp/books/book/3010
http://pdf.th7.cn/down/files/1602/Programming%20Robots%20with%20ROS.pdf
https://github.com/qboticslabs/mastering_ros
https://github.com/FairchildC/ROS-Robotics-by-Example
https://github.com/PacktPublishing/ROS-Robotics-By-Example
Prototyping Lab――「作りながら考える」ためのArduino実践レシピ
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873114538/

データサイエンス系

Pythonによるデータ分析入門
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873116556/
Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践
https://www.amazon.co.jp/Python%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E9%81%94%E4%BA%BA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%B7%B5-impress-top-gear/dp/4844380605

画像処理系

opencvドキュメント
http://www.learnopencv.com/
http://docs.opencv.org/3.2.0/index.html

数学系

プログラミングのための確率統計
https://estore.ohmsha.co.jp/titles/978427406775P
プログラミングのための線形代数
https://estore.ohmsha.co.jp/titles/978427406578P

暗号

暗号技術入門 第3版
http://www.hyuki.com/cr/
Hacking: 美しき策謀 第2版 ―脆弱性攻撃の理論と実際
https://www.amazon.co.jp/Hacking-%E7%BE%8E%E3%81%97%E3%81%8D%E7%AD%96%E8%AC%80-%E2%80%95%E8%84%86%E5%BC%B1%E6%80%A7%E6%94%BB%E6%92%83%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E9%9A%9B-Jon-Erickson/dp/4873115140
セキュリティコンテストチャレンジブック -CTFで学ぼう! 情報を守るための戦い方-
https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BB%E3%82%AD%E3%83%A5%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%81%E3%83%A3%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%96%E3%83%83%E3%82%AF-CTF%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%BC%E3%81%86-%E6%83%85%E5%A0%B1%E3%82%92%E5%AE%88%E3%82%8B%E3%81%9F%E3%82%81%E3%81%AE%E6%88%A6%E3%81%84%E6%96%B9-%E7%A2%93%E4%BA%95-%E5%88%A9%E5%AE%A3/dp/4839956480/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1492399052&sr=1-1&keywords=CTF

web

flask
http://tatsu-zine.com/books/explore-flask/linkparts

持ち物

実装をされる方はPC

対象

人工知能を１から始めたい方、考えてる方
人工知能に少し興味のあるプログラマ

ドキュメント

ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
→終了
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
kerasドキュメント
→終了
https://keras.io/ja/

参加費

1000円（会場費）

開催場所

コワーキングスペース秋葉原 Weeyble（ウィーブル)
http://weeyble.com/
東京都千代田区神田須田町２丁目１９−２３(野村第３ビル４階)
秋葉原駅電気街口または中央改札口より徒歩3分。 都営新宿線 岩本町駅徒歩3分、銀座線 神田駅6番出口徒歩2分

その他

途中参加や途中退出は自由です。
電源、Wi-Fiはあります。
一緒に運営してくださる方募集してます。

グループ

https://www.facebook.com/groups/1515619948454253/
資料もこちらに貼る予定です。また質問などご自由にどうぞ。