深層強化学習の基礎と最新技術および産業応用  <オンラインセミナー>

~ 深層Qネットワーク(DQN)による学習、AlphaGoZeroとより発展した学習法MuZero、応用のための深層強化学習の設定法 ~

・学習能力を飛躍的に向上させた深層強化学習の最新技術を先取りし、システム開発に応用するための講座

・強化学習にディープラーニングを組み合わせ、最適化や制御の高度化への適用が期待されている深層強化学習を修得し、応用システムの開発に活かそう!

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講師の言葉

 囲碁やビデオゲームで人間を超えて上手にプレイできる人工知能(AI)が大きな話題となりました。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。深層強化学習は古くから存在していた強化学習を深層学習と組み合わせることにより、学習能力を飛躍的に向上させた技術の総称です。深層学習そのものは単独で画像認識などに用いられますが、事前にデータや正解ラベルを用意しておかなければなりません。これに対して、強化学習はデータや正解ラベルを用意しなくても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、様々な改良案や応用が提案されています。

 本セミナーでは、AIの最先端技術である深層強化学習を基礎から最新動向まで平易に解説するとともに、深層強化学習の応用例を紹介します。深層強化学習の例を示し、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
  • 2023年05月02日(火) 10:30 ~ 17:30
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電気・機械・メカトロ・設備ソフト・データ・画像・デザイン研究開発・商品開発・ ビジネススキル
受講対象者 ・人工知能(AI)の最先端技術として注目されている深層強化学習を基礎から勉強したい方
・囲碁AIとして世の中を席巻した深層強化学習AlphaGoZeroを勉強したい方
・深層強化学習の応用例を知りたい方
・システム、ソフト、データ分析関連の技術者の方
予備知識 ・特に必要ありませんが、深層でない従来の強化学習や深層学習を理解しているとより深く理解できます
修得知識 ・深層強化学習の基礎的な原理と技術
・深層強化学習の最新動向
・深層強化学習の応用方法
プログラム

1.深層強化学習習得のための深層学習

(1).ネットワークモデル

(2).学習方法

 

2.強化学習とは

(1).学習問題

(2).迷路問題に対する学習の例とデモンストレーション

 

3.深層Qネットワーク(DQN)による学習

(1).最適価値とQ値

(2).ネットワークモデル

(3).学習方法

(4).手順

(5).迷路問題に対する学習の例

(6).より発展した学習法:Ape-XとR2D2

 

4.囲碁に用いられた学習法「AlphaGoZero」とより発展した学習法「MuZero」

(1).ネットワークモデル

(2).全体の流れ

(3).モンテカルロ木探索

(4).学習方法

(5).手順

(6).迷路問題に対する学習の例

(7).より発展した学習法:MuZero

 

5.近年の産業応用例

(1).エレベータ制御

(2).サイバーセキュリティ

(3).ビル火災時の避難

(4).応用のための深層強化学習の設定法

キーワード 深層強化学習 ネットワークモデル 学習方法 深層Qネットワーク 最適価値 Ape-XとR2D2 モンテカルロ木探索 MuZero
タグ AI・機械学習研究開発商品開発ネットワーク未然防止制御
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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