～ 機械学習と強化学習の位置づけ、代表的な強化学習アルゴリズムの紹介、PythonとOpen AI Gymによる強化学習アルゴリズムの実装 ～
・強化学習の基本原理からアルゴリズム実装までを実践的に修得し、システム開発へ応用するための講座
・強化学習をうまく使いこなすためのポイントを修得し、特徴を活かしたシステムの実装へ応用しよう！
※PCは弊社で用意いたします
強化学習の基礎とＰｙｔｈｏｎによるアルゴリズムの実装およびその応用 ～１人１台PC実習付～
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ようなルールが明確になっている分野では、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、その中において核技術にあたるのが強化学習です。また、ChatGPTの学習でも人間のフィードバックに基づく強化学習が利用されていると言われており、近年ますます注目を集めています。一方、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、座学に加えて簡単なプログラム演習やケーススタディの紹介を通して、強化学習の基本原理について解説させていたします。
本セミナーは受付を終了しました
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 | PC実習付きセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・強化学習について基本原理から修得したい技術者の方 ・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方 ・ソフト、システム、画像、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の知識 ・何かしらのプログラミング経験（言語は問わないがPythonが望ましい） |
| 修得知識 |
・強化学習の基礎知識と応用例について修得出来る ・Pythonによる強化学習アルゴリズムの実装方法を修得出来る ・強化学習法を利用したロボットの自動制御について修得出来る |
| プログラム |
１．機械学習と強化学習の位置づけ ２．強化学習の基礎理論 ３．プログラミング演習：PythonとOpen AI Gymを活用した強化学習課題の実装 ４．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 Python Open AI Gym ロボット |
| タグ | 統計・データ解析、データ解析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：57,200円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：51,700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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