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強化学習の基礎・アルゴリズムとその応用
強化学習の基礎・アルゴリズムとその応用
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
概要
本セミナーでは、強化学習の基本的な考え方から、アルゴリズムの種類と使い分け、実装のポイントについて詳しく解説いたします。
開催日
- 2019年1月30日(水) 12時30分 ～ 16時30分
受講対象者
- 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
- 画像処理
- 信号処理
- 医療福祉
- スポーツ分野
- セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
- ロボット
- コンピュータビジョン
- 異常行動検出、異常領域検出
- 統計
- 経済学 など
- 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
- これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
修得知識
- 強化学習の様々なアルゴリズム
- 各アルゴリズムで可能なこと、不可能なこと
- 強化学習による実例・応用例
- 強化学習の最近の動向
- 強化学習アプリケーションを実現する上で必要な実装のポイント
プログラム
強化学習は個別の教師信号が与えられない場合であっても、長期的な目的達成に必要な制御則を自律的に獲得する能動学習方法の1種です。もともとは、動物行動心理学の言葉でしたが、このしくみを模したアルゴリズムがいくつか提案されています。これらの強化学習アルゴリズムは未知の問題空間で自律的に最適化を行うことが求められる場面に適しており、特にロボットの行動獲得手法として1990年台に大きく注目されました。その後、しばらく大きな進展がない時期が続いていましたが、近年の深層学習をはじめとする機械学習技術の発展とともに強化学習のボトルネックのいくつが解消されつつあります。特に、将棋や囲碁のような決定論的ゲームにおいて大きな成果をあげたことで、様々な実問題への応用が期待されています。
本セミナーでは、強化学習の基礎理論とアルゴリズムの原理を理解した上で、最近の展開と応用事例についてさらに知識を深めることを狙います。
- イントロダクション:強化学習の基本的な考え方
- 強化学習に必要な基礎知識
- マルコフ決定過程
- ベルマン方程式
- 強化学習の手法の解説と使い分け
- 環境同定型
- 経験強化型学習
- 様々な強化学習アルゴリズム
- TD学習
- SARSA
- Q学習
- モンテカルロ法
- ProfitSharing
- ActorCritic
- その他
- 効率的に学習させるための連続空間と適応的状態分割の考え方
- 深層学習と強化学習
- CNN
- DQN
- A3C
- その他注目すべき深層強化学習
- 応用事例 (論文、応用事例のレビュー)
- 自律移動
- 異常検知
- 動き予測など
- まとめと展望
- 質疑応答
会場
主催
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。
受講料
1名様
:
46,278円 (税別) / 49,980円 (税込)
案内割引・複数名同時申込割引について
R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 23,139円(税別) / 24,990円(税込) で受講いただけます。
- R&D支援センターからの案内を希望する方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 43,750円(税別) / 47,250円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 46,278円(税別) / 49,980円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 69,417円(税別) / 74,970円(税込)
- R&D支援センターからの案内を希望しない方
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 46,278円(税別) / 49,980円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 92,556円(税別) / 99,960円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 138,833円(税別) / 149,940円(税込)
本セミナーは終了いたしました。
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