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。
11月24日（木）は10章「さらに先へ」を取り上げます。
10章 さらに先へ
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）
10.1 深層強化学習アルゴリズムの分類
10.2 方策勾配法系列の発展アルゴリズム
10.2.1 A3C、A2C
10.2.2 DDPG
10.2.3 TRPO、PPO
10.3 DQN系列の発展アルゴリズム
10.3.1 カテゴリカルDQN
10.3.2 Noisy Network
10.3.3 Rainbow
10.3.4 Rainbow以降の発展アルゴリズム
10.4 ケーススタディ
10.4.1 ボードゲーム
10.4.2 ロボット制御
10.4.3 NAS（Neural Architecture Search）
10.4.4 その他の例
10.5 深層強化学習の課題と可能性
10.5.1 実システムへの適用
10.5.2 MDPとして定式化する際のヒント
10.5.3 汎用人工知能システム
10.6 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