第82回人工知能セミナー (2021.11.9)「強化学習とその実用化」
2021年9月21日
人工知能学会 企画委員会
| 主催： | (一社)人工知能学会 |
|---|---|
| 期日： | 2021年11月9日 13:00～16:30（予定） |
| 場所： | オンライン開催 |
| 参加費： |
正会員・賛助会員 6,000円（不課税） 非会員 10,000円（消費税込み） 学生会員 2,000円（不課税） 学生非会員 3,000円（消費税込み） |
| 定員： | 500名 |
| 照会先： | account[a]ai-gakkai.or.jp |
講演者
井尻善久 氏（LINE）
奥村純 氏（eureka Inc. ）
濵屋政志 氏（オムロンサイニックエックス）
松原崇充 氏（NAIST）
講演概要
強化学習は、報酬最大化という目的の下、環境の中で自律的にデータを取得しつつ行動方策を最適化していくという能動的な機械学習のアルゴリズムである。その基本となる考え方は、各データのインスタンスに対して付与されたラベルを基にそれらを正しく予測するようモデル最適化する教師付き学習とは一線を画する。強化学習の基本的な考え方は、探索とそれにより得られた方策を活用する自律的なアルゴリズムであり注目を集めてきた。近年では、本来教師付き学習の一つである深層学習と強化学習を組み合わせた深層強化学習技術の進展により解けるようになった問題も少なくない。本セミナーでは、強化学習を様々な問題に適用し実用化してこられた講師から、その事例を紹介頂くと共に、各強化学習のアルゴリズムの応用の勘所等についても紹介頂く。これらを通じ、今後強化学習/深層強化学習を応用しようされる研究者・エンジニアへのわかりやすい概観を提供することを目的とする。
対象
近年の強化学習の実用化事例を元に、自分野への応用の可能性を検討したい企業研究者・エンジニア
プログラム
1．簡単な紹介と趣旨
講師：LINE 井尻善久氏
2．強化学習の概観、深層強化学習とその応用（約１時間）
講師：eureka Inc. 奥村純氏
- 強化学習の概要とアルゴリズムの種類
- 深層強化学習
- 深層強化学習の応用
- ゲーム、創薬、推薦、マッチング、広告
3．モデルベース強化学習の応用（約１時間）
講師：オムロンサイニックエックス 濵屋政志氏
モデルベースDRL+robot
- モデルベース強化学習
- ソフトロボットの制御への応用
4．モデルフリー強化学習/深層強化学習の応用（約１時間）
講師：NAIST 松原崇充氏
- ロボットにおける実用化における課題
- その他ロボット応用
以上
録画コンテンツのオンデマンド視聴について
運営サイドで録画し，人工知能セミナー開催後に参加者が視聴できるようにする予定です。
個人のPCやスマホやカメラ等に許可なく録画・撮影されることとないようお願いいたします。
翌日から一定期間（2021年12月20日まで）参加者に限定してオンデマンド視聴を予定。
不測の事情により運営サイドの判断で配信を停止する場合がございますことをご承知おきください。
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| 振込口座 | |
|---|---|
| 郵便振替口座 | 00150-6-193586 人工知能学会 |
| 銀行口座 | みずほ銀行 飯田橋支店 普通 1668449 一般社団法人人工知能学会 |
| 人工知能セミナー参加費 | |||
|---|---|---|---|
| 正会員・賛助会員 | 学生会員 | 学生非会員 | 非会員 |
| 6,000円 | 2,000円 | 3,000円 | 10,000円 |
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