強化学習プログラミングセミナー

ひとりでも多くの方にAIの能力獲得の機会をもっていただきたい。

AI研究所では、多くの方がAIの能力を身につけ社会においてその能力を発揮することが、社会全体の活性化と革新に繋がるものと考えています。
そのため、AI研究所では時間的な制限をできるだけなくし、金銭的な負担を軽減し、高度な内容を体系的に学ぶ仕組みが必要と考えサービスを開発・提供しています。
みなさまの、AI能力向上の一助になれば幸いです。

AI研究所特別技術顧問

東京大学大学院情報理工学系研究科AIセンター松原仁教授

1986年東大大学院情報工学専攻博士課程修了。工学博士。同年通産省工技院電子技術総合研究所（現産業技術総合研究所）入所。2000年公立はこだて未来大学教授。2016年同副理事長。2020年東京大学大学院情報理工学系研究科AIセンター教授。公立はこだて未来大特任教授。人工知能、ゲーム情報学、エンタテインメントコンピューティングなどに興味を持つ。2020年AI研究所特別技術顧問就任。

AI研究所特別技術顧問

慶應義塾大学理工学部教授/電気通信大学人工知能先端研究センター特任教授栗原聡教授

慶應義塾大学大学院理工学研究科修了。博士(工学)。NTT基礎研究所、大阪大学大学院情報科学研究科、電気通信大学大学院情報理工学研究科などを経て、2018年から現職。電気通信大学に国立大学では初となる人工知能先端研究センター（初代センター長）を設立。人工知能学会理事・編集長などを歴任。人工知能、複雑ネットワーク科学、自律分散システム等の研究に従事。

このような方（企業・個人）におすすめのAIセミナーです

強化学習とは、機械学習の手法の1つです。囲碁や将棋の一手から自動運転やロボットの行動などを試行錯誤して制御していく学習のことです。このセミナーでは、機械学習用ライブラリ「Chainer」「ChainerRL」「OpenAI Gym」を用いてプログラムを実装するスキルを習得することができます。AI技術者にとって必要となる知識を実践を通して学べるセミナーです。

実装スキル、人工知能・強化学習の知識、ゲーム・ロボット動作、Q学習、DQNアルゴリズム、ChainerRL、OpenAI Gym、実践的なプログラミングを習得したい方

獲得できる知識スキル

自動運転乗り物の自動運転
自動制御ロボットなどの自動制御
配信セグメントユーザーの傾向や好みを自動調査
ゲームの最適化ゲームの機能を更に向上

前提スキル

ニューラルネットワークの仕組み
プログラミング言語「Python」の知識

強化学習プログラミングセミナーの特長

「即戦力のあるAIエンジニア」に求められるスキルを習得できます。

強化学習のプログラムだけを実装できても、実務では役に立ちません。どのようなスキルを、どのようにビジネス（業務）に活かすのかを考えて実装する必要があります。「強化学習プログラミングセミナー」は、強化学習の仕組みの理解とプログラミングの両側面を重要視した内容となっています。

実務運用ですぐに使える知識と技術に絞って学習できます。

強化学習プログラミングは非常に多くの時間を費やします。「強化学習プログラミングセミナー」は、機械学習用ライブラリ「Chainer」「ChainerRL」「OpenAI Gym」を用いて実装するスキルを習得することができるため、たった1日で強化学習に必要な知識と技術を習得できるセミナー構成となっています。

プログラミングを「わかりやすく教える能力」に優れた講師ばかりです。

強化学習がこんなにわかりやすく学べるのはここだけです。AI研究所では、強化学習について広く専門的な知識があるだけでなく「わかりやすく教える能力」に優れた講師を揃えています。

「強化学習」の基礎知識と仕組みを理解し
実務で使える実装スキルをEラーニングで習得する

セミナーカリキュラム

強化学習の基本的な知識と仕組み、さらに強化学習プログラムを
実装する上で必要なライブラリや設定項目を学習する

強化学習の学習手法の概要について(Q学習、DQN 、SARSA)
強化学習の活用事例
Q学習の学習手順と用語（状態・行動・報酬）について
Qテーブルの更新とQ学習のパラメーターについて
DQN（Deep Q Network）とは
DQNの学習手順について
誤差関数とQ-network、Target-networkの重みの更新
ε-greedy法による探索について
DQNの進化アルゴリズム

ロボットアーム動作の最適化や、ブロック崩しゲームの強化学習ブログラムを
機械学習用ライブラリ「ChainerRL」「OpenAI Gym」を利用して実装する

棒を倒さないように土台を最適化する強化学習プログラムを実装する
ロボットアームの動きを最適化する強化学習プログラムを実装する
ブロック崩しゲームの強化学習プログラムを実装する
機械学習用ライブラリ「ChainerRL」「OpenAI Gym」の使い方について
「ChainerRL」「OpenAI Gym」のインストール方法について
「ChainerRL」を使った強化学習プログラムの実装手法について
CartPole問題を使ったQ学習プログラムを実装する
報酬の割引率や、過去の結果の重要視度を変更する
Acrobot問題を使ったDQN（Deep Q Network）プログラムを実装する
ハイパーパラメーターの設定と学習精度を高める方法について
「OpenAI Gym」のシミュレーション環境について
報酬計算の手法を変更し学習精度を上げる
Breakout問題（ブロック崩し）を使ったCNNの強化学習プログラムを実装する

テキストプレゼント

セミナー受講後、復習できるように充実した内容（120ページ以上のスライド抜粋）のセミナーテキストを進呈します。
個別相談に対応

セミナーで学んだ内容を業務で活かしていただくために、個別無料相談チケット（60分）をプレゼントしています。セミナー開始前後や休憩時間にご利用いただけます。
レベルアップ保証制度

AI研究所は、セミナーを受講することによりAIに関する技術や知識が向上することを保証しています。万が一セミナー内容にご納得いただけなかった場合には全額返金保証します。※

※セミナーの内容にご満足いただけなかった場合はセミナー当日、終了時にセミナー講師にお申し出ください。後日、事務局から返金手続きのメールを送付させていただきます。返金対象はセミナー当日に返金のお申し出をいただいたセミナーのみとなります。また後日、返金の受付はご対応いたしかねますのであらかじめご了承ください。

人工知能やプログラミングについて全くの初心者ですが、セミナーの内容についていけますか?: 強化学習セミナーは、ニューラルネットワークの仕組みと、プログラミング言語「Python」を理解されていることを前提としたセミナーとなっております。ご不安な方は「AIエンジニアになるための3日間集中セミナー」を受講されることをお勧めいたします。

支払い方法について教えてください。: クレジットカードまたは銀行振込となります。また、法人様に限り請求書払いが可能です。請求書払いの場合は基本的に翌月末までのお支払をお願いしております。

領収書は発行されますか？: 発行いたします。お申し込みの際の備考欄に領収書発行ご希望の旨と宛名をご記載ください。

持ち物について教えてください。: パソコンを使用しますので、ご用意ください。

弊社に訪問していただき強化学習プログラミングセミナーを実施していただくことは可能でしょうか？: 出張セミナーも受けたまわっております。詳しくはこちらのページをご覧ください。

キャンセルポリシーを教えてください。: キャンセル・日程変更は開催前日まではキャンセル料が発生いたしません。当日キャンセルの場合はキャンセル料(全額)が発生いたしますのであらかじめご了承ください。
※ 開催前日18時以降のご予約のキャンセルは当日キャンセルとさせていただきます。

Eラーニングの視聴回数には制限がありますか。: 視聴回数の制限はありません。視聴期間中は何回でもご視聴いただけます。

Eラーニングを視聴するのに必要なものを教えてください。: パソコンとインターネット環境が必要です。

Eラーニングの視聴期間は購入してから120日間ですか？: 購入後ではなく視聴を開始してから120日間となります。

全ての動画を視聴するのにどれくらい時間が掛かりますか？: セミナーは全15チャプターに分かれており、約5時間で全て視聴することができます。

1つのアカウントを複数人で共有して、動画を視聴することは可能ですか？: 1つのアカウントを複数人で共有して利用することはできません。複数人で視聴される場合は、人数分お申し込みいただく必要があります。

セミナーのお申し込み

WEBオンライン上でいつでもお好きな時間帯に学習することができます

● 料金：44,000円（税込）

● ご用意いただくもの：パソコン / インターネット環境

● チャプター：全15チャプター約5時間

● 視聴可能期間：120日間

※Eラーニングは実際のセミナーを撮影し、Eラーニング用に再編集した内容となっております。
※お申し込み後、セミナーの受講手順が記載されたメールが届きます。メールに記載されている手順に従ってご受講ください。
※銀行振込の場合はお支払い確認後ご受講いただけます。

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所属(必須)	会社名または学校名（個人の方は「個人」とご記入ください。）
お支払い方法(必須)	クレジットカード銀行振込請求書払い（法人様限定）販売代理店経由
クーポンコード	クーポンをお持ちのお客様で今回ご利用を希望される場合はコードをご記入ください。
備考