～ 機械学習とディープラーニングの基礎、画像・言語・音の数値情報への変換、強化学習を課題解決に使うポイント ～
強化学習の基礎から業務課題解決への活かし方のポイントまでを学び、実務へ応用するための講座
理解へのハードルが高い強化学習の基礎と課題解決に使うポイントを修得し、システム開発へ応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
強化学習の基礎と業務課題解決への応用 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
このセミナーでは、機械学習、中でも強化学習の基本的な考え方から業務課題への適用方法を１日で学びます。
強化学習は非常に興味深い分野ではありますが、その理論の理解は非常にハードルが高いです。
また、一般的な機械学習とは異なり、強化学習を利用することで、どのような業務課題を解決できるのかは、まだまだこれから検討が必要な分野でもあります。
この講座では、強化学習の基本理論を学習し、そこから実際の課題への適用を示します。
自社の業務のなかで強化学習を活用したい方に最適な講座です。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・強化学習を理解したい方 ・強化学習を自身・自組織の課題解決に役立てたい方 ・システム、ソフト、データ解析ほか関連部門の技術者の方 |
| 予備知識 | ・ソフト開発、プログラミングの基礎知識 |
| 修得知識 |
・強化学習の基本 ・強化学習を課題解決に使うポイント |
| プログラム |
１．機械学習とは （１）．定義 （２）．機械学習の種類 （３）．ディープラーニングの種類 ａ．教師あり学習の基本 ｂ．教師なし学習の基本 ｃ．強化学習の基本 （４）．統計との関係
２．データの扱い （１）．データの定義 （２）．現場で起こっていること （３）．データの特性を把握する ａ．画像を数値情報へ変換する ｂ．言語を数値情報へ変換する ｃ．音を数値情報へ変換する
３. 強化学習の理論 （１）．価値 （２）．方策 （３）．Q学習 （４）．モンテカルロ法
４．強化学習の実習 （１）．３目並べを数値化する （２）．プログラムサンプル （３）．実行してみる
５．環境構築 （１）．必要なソフトウエア （２）．Pythonの設定（Windows10端末の例）
６．業務課題への適用 （１）．状態の検討 （２）．報酬の検討 （３）．ルールの検討 （４）．シンプルな課題への適用検討 （５）．大量の制約条件を持つ課題への適用検討
７．まとめ |
| キーワード | 機械学習 ディープラーニング 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 数値情報 Q学習 モンテカルロ法 Python |
| タグ | AI・機械学習、ソフト管理、音声処理、画像 |
| 受講料 |
一般 (1名)：55,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：49,500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 新宿第一生命ビルディング（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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