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強化学習の入門と業務課題への適用の検討

※日程が変更になりました。またwebセミナーに変更になりました(6/12更新)
 6月23日(火) → 9月14日(月)

セミナー概要

略称
強化学習
セミナーNo.
tr200616  
開催日時
2020年09月14日(月)10:30~16:30
主催
(株)トリケップス
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※在宅、会社にいながらセミナーを受けられます 
講師
(株)ネクステージ AIアナリスト
太田 桂吾 氏

<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。
価格
非会員: 51,700円(税込)
会員: 51,700円(税込)
学生: 51,700円(税込)
価格関連備考
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 59,000円[税別]/1口(3名まで受講可能)

講座の内容

趣旨
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。
プログラム

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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