～ マルコフ決定過程による問題の定式化とその解法、代表的な強化学習アルゴリズム、アルゴリズム実装時における問題と解決法、Pythonによる強化学習アルゴリズムの実装 ～
・強化学習を効果的に実装するためのポイントを修得し、システム開発へ応用するための講座
・強化学習の基本原理から実装のポイントまでをマスターし、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Ｐｙｔｈｏｎによるアルゴリズムの実装ポイント ～デモ付～＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
強化学習とは環境とのインタラクションを通して試行錯誤的に最適な戦略や行動選択則を獲得する人工知能技術の一手法です。囲碁や将棋に代表されるゲームの分野では、人工知能が人間エキスパートに勝つのがあたりまえの時代になっていますが、その中核技術にあたるのが強化学習です。また、自動運転の実用化に向けた強化学習法の応用研究も着々と進んでいます。とはいえ、強化学習は苦手としている応用先もあり、それをうまく使いこなすには基本原理や実装方法を十分に理解しておく必要があります。
本セミナーでは、ケーススタディや簡単なプログラム演習を通して、強化学習の基本原理について解説させていただく予定です。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| 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 |
・強化学習についてゼロから学びたいと考えている方 ・強化学習アルゴリズムを自力でプログラム実装したいと考えている方 ・強化学習モデルを利用して行動データの解析を試してみたいと考えている方 ・ソフトウェア、システム、データ分析、その他関連企業の方 |
| 予備知識 |
・高校卒業レベルの線形代数と基礎解析 ・プログラミング経験（どんな言語でも良いが、Pythonの経験があるとより良い） |
| 修得知識 |
・強化学習の基礎知識と応用例 ・Pythonによる強化学習アルゴリズムの実装方法 ・強化学習法を利用したロボットの自動制御やヒトや動物の行動解析方法 |
| プログラム |
１．強化学習の基礎 ２．プログラミングデモ：Pythonによる強化学習アルゴリズムの実装 ３．強化学習の応用例 |
| キーワード | 人工知能 機械学習 強化学習 マルコフ過程 モンテカルロ法 アルゴリズム ソフトウェア AI Python ロボット Q学習 SARSA学習 TD学習 確率 システム |
| タグ | AI・機械学習、統計・データ |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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