注目の良書を取り上げAI/機械学習の知識や実装力を高める無料オンライン勉強会。人気シリーズの第4弾で強化学習をテーマにした『ゼロから作るDeep Learning ❹』を取り上げています。
当勉強会では書籍の内容を確認しながらポイントごとに立ち止まり意見を交換。インタラクティブに理解を深める1時間です。
10月27日（木）は7章「ニューラルネットワークとQ学習」からスタートします。
7章 ニューラルネットワークとQ学習
（著：斎藤 康毅,『ゼロから作るDeep Learning ❹』,目次より引用, 2022年04月, 発行元：O’Reilly Japan, Inc., ISBN:978-4-87311-975-5）
7.1 DeZeroの基礎
7.1.1 DeZeroを使う
7.1.2 多次元配列（テンソル）と関数
7.1.3 最適化
7.2 線形回帰
7.2.1 トイ・データセット
7.2.2 線形回帰の理論
7.2.3 線形回帰の実装
7.3 ニューラルネットワーク
7.3.1 非線形なデータセット
7.3.2 線形変換と活性化関数
7.3.3 ニューラルネットワークの実装
7.3.4 レイヤとモデル
7.3.5 オプティマイザ（最適化手法）
7.4 Q学習とニューラルネットワーク
7.4.1 ニューラルネットワークの前処理
7.4.2 Q関数を表すニューラルネットワーク
7.4.3 ニューラルネットワークとQ学習
7.5 まとめ
学習共有サービス「Leranavi」やe-Learningサービス「Leranaviオンライン」、無料読書会参加者同士の質問・情報交換用Slackチャンネルも併せてご活用いただけます。今回も書籍の選定から当勉強会のSlackワークスペースにて行いました。
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書籍情報
ゼロから作るDeep Learning ❹
斎藤 康毅 著