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。


☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

『強化学習の入門と業務課題への適用の検討』



 S200623A



　☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆

　Web配信（Zoom）セミナー日程表

　　　開催日時：2020年9月14日（月）10:30-16:30
　　受 講 料：お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）

　・本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
　お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
　・インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
　講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
　・受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。


画像認識セミナー日程表　　新宣伝セミナー日程表


　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
　　　①教師あり学習の基本
　　　②教師なし学習の基本
　　　③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
　　　①画像を数値情報へ変換する
　　　②言語を数値情報へ変換する
　　　③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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