「強化学習」を学びたい人が最初に読む本 [単行本]

「強化学習」を学びたい人が最初に読む本 [単行本] の 商品概要

• 目次

  1章　強化学習の位置づけ
  2章　Pythonの環境構築
  3章　教師あり学習
  4章　強化学習の問題設定
  5章　基本のQ学習：tableQ
  6章　ニューラルネットQ学習: netQ
  7章　経験再生を取り入れたQ学習: replayQ、targetQ
  8章　改良と工夫
  
  講座A　Visual Studio Codeのインストールと使い方
  講座B　Pythonの基本
  

• 内容紹介

  「強化学習」とは、簡単に言えば、「試行錯誤によって学習するAI」です。
  機械学習の一種で、近年のディープラーニングの発展の恩恵を受け、注目されています。
  
  本書は、基本のアルゴリズムからニューラルネットを使った応用まで、
  強化学習の理論と実装がわかる本です。
  
  強化学習がどんな仕組みのAIなのか、
  これから学んでみたいという人や
  興味はあるけれど難しそうだと思っている人におすすめです。
  
  【本書の特徴】
  
  ●強化学習の難解な理論をやさしく解説
  難しい用語や数式は、高校数学の知識があれば理解できるように一歩一歩説明します。教師あり学習やニューラルネットワークなど、機械学習の前提知識も解説しています。
  
  ●画面上のロボットを動かすことで直観的に理解
  強化学習の問題や学習結果は、画面上のロボットが動くアニメーションで確認できます。プログラムを実行するための環境構築や操作方法の説明があるので、すぐに動かすことができます。
  
  ●Pythonで強化学習のプログラムを改良
  サンプルプログラムは軽量で、一般的なPC（GPUなどが装備されたPCは不要）で動かせます。強化学習のライブラリは使用せずに実装されており、ブラックボックス化されていないのでアルゴリズムがよくわかります。本書では、サンプルプログラムを自分で改良するためのポイントや、Pythonの基本、主要ライブラリ（NumPy、matplotlib、OpenCV、TensorFlow）の一部の使い方を紹介しています。
  

• 著者について

  伊藤 真 (イトウマコト)
  2000年、東北大学大学院にて動物のナビゲーション行動の数理モデルの研究で情報科学博士取得。2004～2016年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットで、脳活動のデータ収集と解析に従事。動物の行動と脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行う。現在は、民間企業にて機械学習やコンピュータビジョンの産業利用に従事。

「強化学習」を学びたい人が最初に読む本 [単行本] の商品スペック