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スポンサーさまご紹介
機械学習名古屋の勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開催しております。
どなたでも無料で参加でき、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。

• 来栖川電算さま
  　会場費用全額と懇親会費用の一部負担
• 株式会社groovesさま
  　懇親会費用の一部負担

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勉強会について

前回同様、前半ハンズオン、後半発表（LT）の2部構成を予定しています。

1. OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオン

OpenAI Gym は、OpenAI の提供する強化学習の開発・評価用のプラットフォームです。
今回はこの OpenAI Gym が提供するシュミレーション環境を利用して、ゲームの学習を通じて強化学習に触れあおう！というテーマでハンズオンを行います。

環境等

※Python 等は事前にインストール or DockerイメージDL で準備しておいてください。 以下の環境を前提とします:

Dockerを利用しない場合

windowsでは難点が多いため、virtualboxなどの仮想環境でubuntu16.04を使うことをおすすめします。

gymには依存するものがあり、インストールする必要があります。

• Macの場合

brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget

• ubuntu14.04の場合

apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig

python環境は次が必要です。

• Python 3.x (3.5 以上を推奨)
• pip install gym
• pip install "gym[atari]"
• pip install chainerrl

Dockerを利用する場合

• docker pull nkats/mln_gym

で環境でダウンロードしてください。

ハンズオン資料

• 資料
  https://qiita.com/n_kats_/items/932ca8dccab66f3255ed
• プログラム
  https://github.com/n-kats/MLN_201804

はじめに資料を読みながら流れを解説します。その後、プログラムをもとに手を動かしてもらおうと思います。

2. 発表（LT）

何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。

時間割

• 13:00-15:00 ハンズオン（休憩含む）
• 15:10-15:25 Yamazakiさん　Dockerについて
• 15:25-15:55 TakaAdachi 害獣識別の機械学習
• 15:55-16:00 《スポンサーLT》Forkwell サービスの紹介
• 16:00-16:20 antimon2 たぶんJulia関連

会場について

※前回と部屋番号が異なります。ご注意ください。

オフィスパーク伏見・りそな名古屋ビル 8D

• 地下鉄伏見駅直結！
• 飲食可能（ゴミはお持ち帰りください）
• Wi-fi なし（テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします）
• 電源あり（電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります）
• 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。

懇親会について

勉強会後に、懇親会を予定しています。
こちらも来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけます。
ぜひ、ご参加ください。