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深層強化学習の具体的な使い方とポイント
深層強化学習の具体的な使い方とポイント
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
開催日
- 2019年4月4日(木) 10時00分 ～ 17時00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
- ニューラルネットワークの基礎
- ディープラーニングの基礎
- ディープラーニングの事例
プログラム
ロボットや自動車などの自律制御に向けて、深層強化学習が注目されている。強化学習は古くから研究されているが、深層学習の登場により、これらを組み合わせてより高い精度を達成することができている。その代表的な例がAlphaGoであり、世界チャンピオンとの囲碁の対戦で勝利するまで至っている。本講演では、強化学習および深層強化学習の仕組みと最新の事例を紹介する。また、実際に活用するためのフレームワークやコツなどについても深く紹介する。
- 強化学習について
- 強化学習はどんなことができるのか
- 強化学習の概念
- 強化学習とは
- 強化学習の目的
- 深層強化学習のアルゴリズム
- 強化学習アルゴリズムマップ
- Q-Learningとは
- Q-Learningの問題点
- DQN
- Double DQN
- Actor-Critic
- A3C
- UNREAL
- 学習の安定化のために
- 深層強化学習のフレームワーク
- 強化学習を行うために
- OpenAI Gymとは
- OpenAI Gymの使い方とは
- MuJoCoとは
- MuJoCoを使うには
- ChainerRLとは
- ChainerRLの使い方
- 深層強化学習のコツ
- 深層強化学習のメリット・デメリット
- 仮想環境を用いた強化学習
- 強化学習によるロボットの動作獲得
- シミュレータを用いた強化学習
- 質疑応答
講師
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
:
50,000円 (税別) / 54,000円 (税込)
複数名
:
45,000円 (税別) / 48,600円 (税込)
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、
1名あたり 45,000円(税別) / 48,600円(税込) で受講いただけます。- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 54,000円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 90,000円(税別) / 97,200円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 145,800円(税込)
- 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
- 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
- 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。
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