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開催日 2020/12/14 (月) 開催地 WEB配信型ライブセミナー

【Live配信(Zoom使用)限定セミナー】 よくわかる!逆強化学習の基礎、手法選択と応用

主催 サイエンス&テクノロジー株式会社 講師 曽我部 東馬 氏 受講料 49,500円   

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本セミナーは、Zoomによる【Live配信受講】のみです。会場開催はございません。

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セミナーの対象者はこんな方です

【ZoomによるLive配信】
 ・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
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 ・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
 ・リアルタイムで講師へのご質問も可能です。
  ・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。
開催日時 2020/12/14 (月)     10:30~ 16:30     (受付  10:00 ~ )

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申込み期間 2020/11/07  ~ 2020/12/07
主催会社 サイエンス&テクノロジー株式会社
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定員 30名
受講料 49,500円
開講場所 Live配信セミナー 
※会社・自宅にいながら学習可能です※ 

講師
曽我部 東馬 氏 講師写真

曽我部 東馬 氏

電気通信大学 i-パワードエネルギーシステム研究センター&基盤理工学専攻 准教授
兼任 (株)GRID 最高技術顧問

カリキュラム、
プログラム
第1部 逆強化学習の基礎知識
 1.1 マルコフ決定過程
      ・平均とマルコフ性(MP)
      ・逐次平均表現とMP
      ・マルコフ報酬過程
      ・マルコフ決定過程
 1.2 Bellman方程式の導出:
      ・平均から決定型Bellman方程式の導入:
      ・平均表現と価値関数の導入:
      ・確率型Bellman方程式の導出:
       (日)行動状態価値関数の導入:
       (月)確率型ベルマン方程式の導出
       (火)遷移確率関数 T (r ( S') , S'│s,a )の極意
       (水)グリッドワード問題の応用
 1.3 動的計画法
      ・ε = 1 - Greedy反復方策
      ・ε = 0 - Greedy方策反復法(On-Policy)
      ・ε = 0 - Greedy価値反復法(Off-Policy)
 1.4 逆強化学習の基本概念の導入
      ・報酬関数の定義
      ・報酬関数による価値関数の推定

第2部 逆強化学習の解法:線形計画最適化逆強化学習手法
 2.1 線形計画最適化逆強化学習手法の導入
 2.2 線形計画逆強化学習手法の定式化
 2.3 線形計画逆強化学習手法のコーディング要領
 2.4 線形計画逆強化学習手法の応用事例の紹介

第3部 逆強化学習の解法:最大エントロピー逆強化学習手法
 3.1 関数近似の基本概念
 3.2 関数近似モデルを用いた報酬の表現
 3.3 機械学習による報酬関数の回帰
 3.4 最大エントロピーを取り入れた報酬誤差関数の設計
 3.5 熟練者による行動確率教師データの生成
 3.6 最大エントロピー逆強化学習手法のコーディング要領
 3.7 最大エントロピー逆強化学習手法の応用事例の紹介

第4部 逆強化学習の解法:深層NN最大エントロピー逆強化学習手法
 4.1 深層NN(neural network)の導入
 4.2 深層NN最大エントロピーを取り入れた報酬誤差関数の設計
 4.3 熟練者による状態頻度教師データの生成
 4.4 深層NN最大エントロピー逆強化学習手法のコーディング要領
 4.5 深層NN最大エントロピー逆強化学習手法の応用事例の紹介

第5部 逆強化学習の展望と関連技術の紹介

  □質疑応答□


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 ※銀行振込の場合、手数料はご負担ください。



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やむなくキャンセルされる場合は、下記のキャンセル規定で承ります。

◇キャンセル規定◇

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・開催7日前以
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  ※同一法人内による2名同時申込みのみ適用いたします。
  ※3名様以上のお申込みの場合、上記1名あたりの金額で受講できます。
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  ※請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
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