強化学習の考え方は単純明快で強力です。しかし、その学習は容易ではありません。それは、強化学習特有の用語の使い方、初学者に不適切な例題等が考えられます。本セミナーでは例題を迷路に限定します。そして、基本用語の説明をした後に、最低限必要なOpenAI Gymに関する知識を身に着けます。そして、その後、イラスト、アニメーション、表、プログラム等を用い強化学習の大きな枠組みを理解します。そうすることでより複雑なOpenAI Gymを用いた例題を理解する基礎力を養います。

1． 強化学習の枠組み：方策(ポリシー)、報酬、価値関数、価値の予測、環境/モデル、状態、行動

2． OpenAI Gymの基礎：register、MAPS、スリップ、step

3． 有限マルコフ決定過程：Q学習、遷移確率、定常状態、ベルマン方程式

4． 動的計画法：価値反復、方策反復

5． モンテカルロ法、TD法、SARSA、Actor/Critic、他

■本セミナーに参加して修得できること 強化学習が役に立つ、立たない場面の区別がつき、基本的手法がわかり、どの場面でどの手法が役立つかを理解できます。例題から強化学習の限界と可能性を理解します。より複雑な手法を理解できる学力を身に着けます。

■受講対象者 強化学習に関して「初心者」の方を対象としています。強化学習が日々の仕事、研究に役立つのか分からない、強化学習を行いたいがどうすれば良いかわからない、複雑な手法を理解できる素養を養いたい方など

■使用ソフト：Jupyter Notebook

■PCは持ち込みが原則です。ソフトは事前にPCにインストールされている必要があります。

参考文献： Pythonでまなぶ強化学習(講談社), 強化学習(森北出版)

【講師紹介】 Quasars22 Private Limited(Singapore),Director,MBA,MBA,MSc,中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員。主な論文に「金融市場の安定、多重性の増加、取引戦略の役割」企業研究第３０号（２０１６年３月）、「シンガポールの金融ビジネスの可能性とそれを支えるシステム」企業研究第２９号（２０１５年８月）がある。主な訳書に「シュワッガーのテクニカル分析」（１９９９、パンローリング）、「物理学者ウォール街を往く」（２００５、東洋経済新報社）。統計学の７原則(パンローリング)

参加費用：１名につき３４,4００円 （消費税、参考資料を含む） １社２名以上同時に参加お申込みいた だいた場合、お２人目から１名につき２９,０００円。追加申込みの場合はその旨ご記入下さい。 本セミナーは午前と午後の部に分かれています。午前午後の両講座を通しで同時お申込みには午後の講座が２９,０００円に割引となります。

申込：金融財務研究会 ホームページ http://www.kinyu.co.jp/
〒103-0025　東京都中央区日本橋茅場町1-10-8 グリンヒルビル
TEL　03-5651-2030　　FAX　03-5695-8005

ファックス又は郵便にて参加申込書をお送り下さい。上記ホームページの申込欄からもお申込いただけます。折り返し、受講証と請求書を郵送致します。参加費は下記の普通預金口座に開催日前日までにお振込み下さい。（但し経理の都合等で間に合わない場合は、ご連絡いただければお待ちいたします。）又当日ご参加になれなかった場合、当社および経営調査研究会主催の他のセミナーに無料でご出席いただけます。(但し新しいセミナーの参加費との差額が2,000円以上の時は差額をお支払いいただきます。また、振替は1年以内にお願いいたします。) ご記入いただきました個人情報は、当社および関係会社の受講者名簿の整備や今後開催される セミナーのご案内等に使用します。
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