強化学習輪読会 #11

Oct

18
強化学習輪読会 #11
理論は裏切らない！強化学習の理論を学ぼう！

Organizing : 思考ラボ

Hashtag ：#強化学習

Registration info	参加枠 Free FCFS 10/30

Description

強化学習輪読会について

強化学習に使われている数理を広くカバーした著書「強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」を少しずつ輪読していく会です。
すでに強化学習に関する知識を持っている方がより深く理論を学ぶのに適した本です。初めて強化学習に触れるという方にはすこし難しい内容かも知れませんので、その場合は「機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習」などの入門書と並行して読むことをおすすめします。

主催者側もこの分野に関しては素人なので、一緒に学んでいきましょう。

使用するテキスト

「Pythonで学ぶ強化学習入門から実践まで」

アマゾン

キーワード

人工知能、機械学習、ディープラーニング、強化学習

前提となる知識

線形代数の基礎
確率統計の基礎
強化学習の基礎

日時

2020年10月18日（日）　13:30〜15:45

その後の予定（仮）
　2020年11月22日（日）
　2020年12月20日（日）

タイムテーブル

時間	内容
13:00	ZoomミーティングID、パスワードを一斉通知
13:30 - 13:35	輪読会（主催団体）の説明
13:35 - 13:40	簡単な自己紹介
13:40 - 15:30	勉強会（途中休憩を挟む場合があります）
15:30 - 15:45	次の課題本について

前回までの内容

	内容
第1回	第1章準備 1.1 〜 1.4.3
第2回	第2章プランニング 2.1 〜 2.3
第3回	第3章探索と活用のトレードオフ〜第4章モデルフリー型の強化学習 4.1 〜 4.2.3.1
第4回	第2章プランニング 2.4 〜 Last / 第4章モデルフリー型の強化学習 4.2.3.2 〜 4.3
第5回	第4章モデルフリー型の強化学習 4.3 〜 Last
第6回	第5章モデルベース型の強化学習 5.1 〜 5.3.2
第7回	第5章モデルベース型の強化学習 5.3.2 〜第6章関数近似を用いた強化学習 6.1〜 6.2.1.1
第8回	第6章関数近似を用いた強化学習 6.2.1.1〜 6.2.4.2
第9回	第6章関数近似を用いた強化学習 6.2.4.2〜 6.3.4
第10回	第7章部分観測マルコフ決定過程 7.1

今回の内容

第7章部分観測マルコフ決定過程 7.2 〜 Last：
　講師：Keiichiro Miyazaki

事前準備

可能であれば今回の範囲を一通り読んできてください。
読んでなくても参加可能です。
聴講だけの方もwelcomeです！

参加費

無料

※ 「Machine Learning - A Probabilistic Perspective 輪読会」を続けて開催します。

会場

オンライン開催（Zoomによる開催を予定しています）
当日13:00にZoomのミーティングID、パスワードを登録メールアドレスへ一斉通知します。
13:00以降に申し込まれた方は個別にお伝えしますので、管理者までメッセージをお願いします。

同時開催の輪読会について

当イベントの終了後16:00から「Machine Learning - A Probabilistic Perspective 輪読会」を開催します。
機械学習、ディープラーニングの根本的な理解に必要となる数学的背景や基礎理論をすべて網羅した大作「Machine Learning - A Probabilistic Perspective」をじっくりと学んでいく会です。