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