~ 強化学習とディープラーニング、強化学習のアプローチ、手法の選択のための指針と応用例 ~
・強化学習の応用例や実装法のポイントについて修得し、システム開発に応用するための講座
・試行錯誤を通じて環境に適応する学習制御を実現する「強化学習」について修得し、特徴を活かしたAIシステムへ応用しよう!
・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。
~ 強化学習とディープラーニング、強化学習のアプローチ、手法の選択のための指針と応用例 ~
・強化学習の応用例や実装法のポイントについて修得し、システム開発に応用するための講座
・試行錯誤を通じて環境に適応する学習制御を実現する「強化学習」について修得し、特徴を活かしたAIシステムへ応用しよう!
・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。
AI技術が様々な場面で応用され始めている昨今ですが、これから業務に応用しようと考えている方々からは、「問題はたくさん用意できるが、全てに答えを与える人手はない」、「そもそも答えがわからない」という声がよく聞かれます。
強化学習はこのような問題を緩和する一つのアプローチです。強化学習では、個々の問題に対する答えは必要なく、問題とそれに対する機械の出力について、その「良し悪し」さえ示せれば良いのです。
近年のAIブームに伴って、強化学習にも様々なバリエーションが生まれていますが、その根本原理は強化学習が生まれてから大きく変わっていません。その基礎を理解することは、今後も提案されて行く手法をフォローし、活用して行く上で重要です。本講義では、機械学習における強化学習の位置づけを示した上で、その基礎と応用事例について解説いたします。
開催日時 |
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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 |
・機械学習の業務への応用を検討している方 ・ディープラーニングのためにデータセットを用意する以外の手法を知りたい方 ・画像、システム、ソフトウェアその他関連企業の方 |
予備知識 |
・Python、またはそれに類する手続き型/オブジェクト指向型言語 ・理系大学学部卒程度の数学の知識があると望ましい(ベクトルの演算、微分など) |
修得知識 |
・強化学習の大まかな分類とそれぞれの応用例 ・強化学習の基礎的な実装法 |
プログラム |
1.人工知能と強化学習 2.強化学習の基礎 3.手法の選択のための指針と応用例 4.開発のポイント 5.まとめ |
キーワード |
強化学習 ディープラーニング エージェント マルコフ性 モデルベース モデルフリー 方策勾配法 Q学習 |
タグ | AI・機械学習、ソフト管理、ソフト教育、データ解析、データ分析、ITサービス |
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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