【中止】強化学習の入門と業務課題への適用の検討【Web配信】

セミナー趣旨

　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。

セミナープログラム

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

セミナー講師

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

＜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）
受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

• 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。
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