初心者の方向けにお伝えする際に、強化学習は後回しにしましょうとお伝えしているのですが、
教師あり学習や教師なし学習に関してはいくつか取り扱いましたので、強化学習について今回は
取り扱えればと思っています。

実際に勉強したりコードを動かしてみたりすると、人間の学習に近いことをやっているなと
いうのが感じられてなかなか興味深い分野です。

今回は強化学習の元になっているマルコフ決定過程（MDP: Markov Decision Process）から
強化学習の流れの話に加え、強化学習にDeepLearningを導入したDQN（Deep Q-learning）
などの話もできればと思っています。

TensorFlowを用いたCNNなどの話題の理解が事前知識として必要となりますので、その辺が
よくわからないという方は下記を先に受けていただければと思います。

・強化学習の元になっているマルコフ決定過程に関して理解できます
・強化学習の問題設定の仕方についてイメージがつきます
・DQN（Deep Q-learning）における強化学習と深層学習のそれぞれの位置関係について理解できます

6/17(日)
受付：12:50〜13:00
講義：13:00〜15:00

水道橋駅、神保町駅周辺
（詳細はお申し込みいただきました方にご連絡させていただきます。MAX30は入るので広々と
快適に使えるのではないかと思います。）

・イントロダクション
　　機械学習と強化学習
　　強化学習とは
　　強化学習の応用事例

・強化学習概論
　　強化学習とは
　　マルコフ決定過程に関して
　　強化学習の問題設定

・強化学習をプログラミングするには
　　OpenAIの紹介
　　完全情報ゲームにおける強化学習（リバーシ、将棋、囲碁）
　　DQN（Deep Q-learning）に関して
　　A3Cに関して
　　応用トピックの紹介

・DQNを実際に動かしてみる
　　サンプルコードを動かしてみながらイメージを掴んでいただければと思います！


※内容は若干変更となる場合があります

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は5年以上で、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
初心者向けの指導実績も多く、500名は越える。

・ノートとペン
・ノートPC
=> ある程度のスペックは欲しいので、5年以内に購入したくらいのものだと嬉しいです。
=> また、Windowsよりもmacの方が環境構築が楽なのでオススメです。

・12,000円/2h（法人、領収書発行が必要な方。）
・8,000円/2h（それ以外）

Python+Anaconda付随のライブラリ＋TensorFlowを利用できるようにしてきてください。
（具体的にはNumPy、scikit-learn、Jupyter、TensorFlowの動作確認をしてきていただければと思います）
インストールがわからない方は、下記勉強会でプログラミング未経験者向けのフォローアップを
開催しておりますので、こちらに先にご参加いただければと思います。
https://liberal-arts-beginners.connpass.com/event/89664/

領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。
（個人で気軽に参加できるようにという価格設定なので、領収証発行の際は追加で4,000円の
お支払いをよろしくお願いいたします。）