【Chainerで学ぶ】ディープラーニング強化学習

概要

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。

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、FX・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。

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。

【参加条件】

• Python3の基本文法を理解している方
  
• chainer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
  

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。

【関連講座】

• Python入門講座
• 【tensorflowで学ぶ】ディープラーニング実装入門
• 【ゼロから学ぶ】ディープラーニング理論入門
• 【tensorflowで学ぶ】ディープラーニングCNN実装

事前準備

Python3のインストールをお願いいたします。

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。

• jupyter notebook または Google Colaboratory
• chainer
• chainerrl
• numpy
• gym
• PIL
• matplotlib

この講座で得られること

• 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
• 強化学習でなにができるか俯瞰的に捉えられる

講座一覧のフローチャート

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。

内容

• 強化学習とは
• 強化学習の目的
• マルコフ決定過程
• 動的計画法
• モデルフリーな価値関数推定
• モデルフリーな制御・方策改善
• 価値ベースの方策改善
• 方策ベースの方策改善

※内容は一部変更になることがございます。

こんな人におすすめ

• 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
• 人工知能の利用などに興味がある方

講師

小林航平
カオス力学系時系列の分析に関する研究に従事、中でも複雑な非線形時系列をニューラルネットワークが学習する過程について研究。確率統計、情報工学などに精通。

持ち物

• Python3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)。
  
  ※ 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。
  
  ※ 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。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】

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。

【Paypalの方】

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。

【別途領収書発行が必要な方】

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。

全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

受付・入場時間

開始の10分前から

❇︎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。

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お問い合わせ

・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。

・こちらで⇨LINE＠からもお問い合わせいただけます。（推奨）

注意事項

・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。

・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。

・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。

・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。

全人類がわかる統計学とは

株式会社AVILEN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。
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。