1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 57,000円(税別)/1口 が格安となります。


『強化学習の入門と業務課題への適用の検討



 S200623A



 

開催日時:2020年6月23日(火)10:30-16:30

会  場:オーム ビル(千代田区神田錦町3-1)

受 講 料:1人様受講の場合 47,000円[税別]/1名

     1口でお申込の場合 57,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)


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 講 師

 太田桂吾(おおたけいご) 氏
 
 株式会社ネクステージ AIアナリスト

 <ご略歴>   1990年3月 岡山大学 文学部卒業。
 同年4月 応用技術株式会社入社。
多くのWEBシステム構築に携わる。近年はデータマイニング技術の応用に携わる。一般企業向けの機械学習・ディープラーニングセミナー開催 多数。
 2019年4月 株式会社ネクステージ AIアナリストとして勤務。

 セミナーの概要

 

 この講演では、機械学習、中でも強化学習の基本的な考え方から業務課題への適用の検討を1日で学びます。
 強化学習は非常に興味深い分野ではありますが、その理論の理解は非常にハードルが高いです。また、一般的な機械学習とは異なり、強化学習を利用することで、どのような業務課題を解決できるのかは、まだまだこれから検討が必要な分野でもあります。
 この講座では、強化学習の基本理論を学習し、そこから実際の課題への適用を検討します。自社の業務の中で強化学習を活用したい方に最適な講座です。

 

 講義項目


 1 機械学習とは

  1.1 定義
  1.2 機械学習の種類
  1.3 ディープラーニングの種類
   @教師あり学習の基本
   A教師なし学習の基本
   B強化学習の基本
  1.4 統計との関係

 2 データの扱い

  2.1 データの定義
  2.2 現場で起こっていること
  2.3 データの特性を把握する
   @画像を数値情報へ変換する
   A言語を数値情報へ変換する
   B音を数値情報へ変換する

 3 強化学習の理論

  3.1 価値
  3.2 方策
  3.3 Q学習
  3.4 モンテカルロ法

 4 3目ならべ

  4.1 3目ならべを数値化する
  4.2 プログラムサンプル
  4.3 実行してみる


 5 環境構築

  5.1 必要なソフトウエア
  5.2 Pythonの設定(Windows10端末の例)


 6 業務課題への適用検討

  6.1 状態の検討
  6.2 報酬の検討
  6.3 ルールの検討
  6.4 シンプルな課題への適用検討
  6.5 大量の制約条件を持つ課題への適用検討


 7 まとめ




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