1. はじめに
1)例題から学ぶ機械学習と強化学習の位置づけ
2)強化学習の歴史
2. 強化学習の基礎理論
1)マルコフ決定過程による問題の定式化とその解法
① マルコフ決定過程
② 価値反復法
③ 方策反復法
2)代表的な強化学習アルゴリズム
① モンテカルロ法
② TD学習法
③ Q学習法
④ SARSA法
⑤ モデル同定型強化学習法
3)アルゴリズム実装時に生じる諸問題とその解決法
① 探索と知識利用のジレンマ
② メタ学習
③ 連続空間・高次元空間への対応とDQN
3. プログラミング演習:Pythonによる強化学習アルゴリズムの実装
4. 強化学習の応用例
1)ロボットの自動制御
2)ゲームエージェントの学習
3)脳の意思決定モデルと行動解析