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開催日 2019/07/23 (火) 開催地 東京都

~「平均」からはじめる基礎と応用~

強化学習アルゴリズム入門

主催 株式会社トリケップス 講師 曽我部東馬 受講料 49,680円   

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 【経歴・研究内容・専門・ご活動など】
  物理学の専門家で、東京大学物性研究所、国立分子研究所で学び、ドイツ マックス・プランク研究所、イギリス ケンブリッジで働いた後、2009年に一旦研究分野から離れ、(株)グリッドの共同設立者となり会社を立ち上げる。その後、東京大学 先端科学技術研究センターに研究の場所を移し、特任准教授として量子構造半導体デバイスの開発及びその理論計算、人工知能の研究を行う。
 2016年より電気通信大学の准教授および(株)GRIDの最高技術顧問を兼任。現在は、気象予測を含めた大規模発電・消費電力予測、製造搬送装置システムにおける搬送時間と渋滞予測、高速道路の長短期渋滞予測、製造装置における欠陥と故障予測などの研究開発に従事する。また、深層学習フレームワーク∞ReNomの開発に従事する。
  特典
開催日時 2019/07/23 (火)     10:30~ 16:30     (受付  10:00 ~ )

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申込み期間  ~ 2019/07/19
主催会社 株式会社トリケップス
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定員 30名
受講料 49,680円 (複数名(1社3名まで)受講の場合は、1口61,560円)
開講場所 ・会場名: オームビル
・住所: 〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1 オームビル
・交通アクセス: 
講師
曽我部東馬 講師写真

曽我部東馬  (そがべとうま)

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
※ サブテキストとして「強化学習アルゴリズム入門」(曽我部東馬著、3,240円(税込)、オーム社)を使用します。お持ちでない方は、セミナー申し込み時に必要冊数を併せてお申込みください。

 第1章 平均から学ぶ強化学習の基本概念
  1.0 はじめに
  1.1 平均と期待値
  1.2 平均と価値
  1.3 平均とマルコフ性
  1.4 平均によるベルマン方程式の導出
  1.5 平均によるモンテカルロ学習手法の導出
  1.6 平均によるTD法の導出
 第2章 各アルゴリズムの特徴と応用
  2.0 はじめに
  2.1 方策π(a | S)
  2.2 動的計画法
  2.3 モンテカルロ法
  2.4 TD(0)法
 第3章 関数近似手法
  3.0 はじめに
  3.1 関数近似の基本概念
  3.2 関数近似モデルを用いたV(St)の表現
  3.3 機械学習による価値関数の回帰
  3.4 モンテカルロ法を応用した価値関数回帰
  3.5 Td(0)-SARSA法を適用した行動状態価値関数の回帰
  3.6 Td(0)-Q法を応用した行動状態価値関数の回帰
 第4章 深層強化学習の原理と手法
  4.1 TD-Q学習におけるNNによる行動価値関数回帰
  4.2 DQNによる行動状態価値関数近似
  4.3 確率方策勾配法
  4.4 決定型方策勾配法
  4.5 TRPO/PPO法
  4.6 まとめと展開
セミナー参加費
支払い方法
※ 開催 7日前に受講票、会場地図、請求書を発送します。

※ 申込みのキャンセルは開催日の10日前の17時までお受けします(メールの場合、同時刻着信分まで) 。9日前以降のキャンセルは受講料全額を申受けます。但し、セミナー終了後テキストを郵送します。なお、セミナーが延期された場合、キャンセルの期限は新日程の10日前の17時までとします(メールの場合、同時刻着信分まで)。

※ 通常、テキスト代は受講料に含まれますが、一部のセミナーにつきましては別途注文になります。その場合は申込用紙別注テキスト欄の要、不要を選んで下さい。

※ 受講料は開催日までに請求書に指定の銀行へお振込み下さい(振込手数料はお客様負担)。一旦納入された受講料はご返金できません。当日ご都合のつかない場合は代理の方がご出席下さい。

※ 受講申込者が必要定員に満たないセミナーは中止・延期させていただく場合があります。その場合は開催1週間前に連絡します。
お知らせ  すべてのセミナー(トリケップス主催)がお1人様の受講料と1口(1社3名まで)申込の受講料との両建てになっています。
 実習セミナーを除き、1口お申込の場合、1社3名まで受講可能ですので、お1人当たりの受講料が格段にお安くなります。
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