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強化学習講習会

2018-04-28(土)13:00 - 17:00

表参道ビジネスフォーラム

〒1070062 東京都 港区 南青山5-6-24 南青山ステラハウス 7階

松田紘夢 ARAKAWA Masahito Kumada Atsushi  Senda Naoto Yoshida Kouji Kawasaki Yoshikazu Fujikawa bonetaro Shinsuke Nagata 永井隆太郎 T.F. きゃびあ Tomohiro Iwahashi 横浜 篤 山内浩平 清野 佑介 + 43人の参加者
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4,000円 会場払い

【ゼロからアルファ碁ゼロまで学ぶ、強化学習講習会】

【概要】
強化学習は、実世界の知的な振る舞いを説明するものとして古くから研究され、計算科学やロボティクスにとどまらず認知脳科学、経済学など幅広い分野からも注目を集めています。近年、深層学習と融合し、爆発的な進歩を遂げたことで自動運転や広告戦略などのビジネス転用も考えられる中、実際はキャッチアップが難しいのが現状です。インターネット上には、強化学習を勉強するためのコンテンツとしてたとえば、
Richard S. SuttonとAndrew G. Bartoによる強化学習のバイブル ”Reinforcement Learning”
http://incompleteideas.net/book/bookdraft2018jan1.pdf
UC BerkeleyのSergey Levineの授業CS 294 “Deep Reinforcement Learning”
http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/
UC Berkeleyの研究者を中心にして2017年夏に開催されたBootCamp
https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lectures
がありますが、これらを初心者が理解するのは困難です。そこで、今回、これらの書籍・授業のエッセンスを抽出し、素人向けにかみ砕いた講座を作りました。

【事前知識】
・高校数学を理解していること
・大学1,2年レベルの線形代数、微分積分を理解していること

【この講習会を受けると理解できること】
・強化学習の全体像
・強化学習に関しての最新情報
・これから強化学習を学習するためのとっかかり
・強化学習が今できること
・強化学習の今後の展望

【タイムライン】
12:45    開場
13:00- 13:10 企画紹介・参加者自己紹介
13:10- 13:30 強化学習イントロ
13:30- 13:50 価値関数ベースの手法
13:50- 14:00 休憩
14:00- 14:20 方策関数ベースの手法
14:20- 14:40 Actor-Critic法
14:40- 14:50 休憩
14:50- 15:10 探索と活用のジレンマ
15:10- 15:20 モデルベース強化学習
15:20- 15:40 逆強化学習
15:40- 15:50 休憩
15:50- 16:10 転移学習とマルチタスク学習
16:10- 16:30 メタ学習と模倣学習
16:30- 16:40 アルファ碁Zeroの構成要素と仕組み
16:40- 16:50 強化学習と他分野のつながり
16:50- 17:00 質疑応答
17:00- 解散
-17:30 完全撤収
※内容は告知なしに多少変更することがあります。ご了承ください。

【参加費】
学生:無料(受付にて学生証をお見せください)
社会人:4000円(できるだけおつりのないようにお願いします。前回(2018年03月17日)参加された方は無料にてご参加いただけます。受付にてお名前とご所属をお申し付けください。)

【会場】
表参道ビジネスフォーラム
〒1070062 東京都 港区 南青山5-6-24 南青山ステラハウス 7階
https://www.instabase.jp/space/8702961507/catalog

【アクセス】
東京メトロ半蔵門線 表参道駅から徒歩1分
東京メトロ銀座線 表参道駅から徒歩1分
東京メトロ千代田線 表参道駅から徒歩1分

【日時】
2018年4月28日(土) 13:00-17:00

ーーーー前回の強化学習講習会のアンケート結果ーーーーー

【満足度】
・満足90%
・やや満足10%
・普通0%
・やや不満0%
・不満

【難易度】
・難しい0%
・やや難しい80%
・普通20%
・やや簡単0%
・簡単0%

【講義の内容について】
・中味が濃く、最新の情報も教えていただいたので大変満足しています。
・とても興味深く、解説も詳しく丁寧でした。もう少し時間をかけてハンズオンができると嬉しいです。
・深層学習と強化学習の関連や強化学習の最新情報を知れて良かった。
・強化学習の概念に初めて触れたのですが、非常に分かりやすく説明いただき良い講義でした。
・強化学習を勉強していくとっかかりが得られました。

ーーーー前回の強化学習講習会のアンケート結果終わりーーーーー

【講師】
荻島諒也
東京大学大学院 情報理工学系研究科 知能機械情報学専攻 修士課程1年
2016年に交換留学生としてMITにて機械学習を学んだ後、現在東大ISI Lab所属

【ファシリテーター】
鈴木瑞人
東京大学大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻 博士課程
実践的機械学習勉強会 代表

【お問合せ先】
machine.learning.r@gmail.com

【主催】
実践的機械学習勉強会
NPO法人Bizjapanテクノロジー部門BizX

コミュニティについて
実践的機械学習勉強会

実践的機械学習勉強会

データサイエンス・機械学習を実際に自分の手で使えるようにする会です。 コミュニティの目的は、統計・データサイエンス・機械学習を東大・慶応・早稲田などの学生や研究者に広く普及させることで、研究レベルの底上げを図ることと、一般の社会人に統計・データサイエンス・機械学習を普及させることで、日本のビジネスのレベルを高めることです。 学生・ポスドクは基本的に無料で参加できるのでぜひご参加ください。 東...

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