深層強化学習の基礎と最新技術およびその応用 ~デモ・演習付~

~ 強化学習の基礎(例としてのデモ)、強化学習法および確率的勾配降下法に基づく学習、適用方法 ~

・人工知能の最先端技術である深層学習を基礎から学び、応用に活かす手法を修得する講座

・事前知識や正解ラベルを全く必要せずに使用できることで世界中から注目を集めている強化学習法を基礎から修得する特別セミナー!

 

講師の言葉

 ビデオゲームや囲碁で人間を超えて上手にプレイできる人工知能(AI)が大きな話題となっています。

 この人工知能で用いられている画期的な技術が深層強化学習と呼ばれる技術です。

 パターン認識のための深層学習と比較して、深層強化学習は事前知識や正解ラベルを全く必要とせずに使用できることから世界中で注目を集めています。また、研究も活発に進められており、様々改良案が提案されてきています。

 本セミナーでは、深層強化学習やその基礎技術である強化学習と深層ネットワークを基礎から平易に解説するとともに、強化学習を応用する方法を紹介します。

 例を多用し、練習問題を解くことで理解を深めます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年06月18日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・人工知能技術で注目されている深層強化学習に興味をお持ちの方
・深層強化学習の元となる強化学習を基礎から勉強したい方
・深層強化学習の最新情報に興味をお持ちの方
・強化学習の応用方法を知りたい方
 (システム、ソフト、ロボット他、関連部門の方
予備知識 ・特に必要としません、基礎から分かりやすく解説します
(数学の偏微分を理解しておられると、さらに内容をよく理解できるようになります)
修得知識 ・強化学習の基礎的な原理と技術
・深層強化学習やAlphaGoZeroの原理と技術
・深層強化学習の最新動向
・強化学習の応用方法
プログラム

1.強化学習の例示
  ・デモンストレーション
  (1).最短経路探索
  (2).ゲームプレイ

2.強化学習問題
  (1).学習エージェントと環境
  (2).問題の定義
  (3).応用に向けた問題の設定方法

3.伝統的な強化学習法
  (1).価値関数
  (2).表形式の学習法
    a.Q学習
    b.Sarsa

4.人間を超える強化学習法
  (1).深層ネットワークによる価値関数の近似
  (2).確率的勾配降下法に基づく学習
  (3).深層強化学習法とその最新動向
  (4).囲碁に対する学習法:AlphaGoZero

5.強化学習の応用例
  ・ロボット制御
  (1).問題の設定
  (2).強化学習の適用方法

キーワード 強化学習 学習エージェント 表形式の学習法 深層強化学習法 AlphaGoZero ロボット制御
タグ AI・機械学習ソフト管理ソフト教育データ解析
受講料 一般 (1名):48,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):43,200円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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