仕様変更を行ない、受付票を常に発行することになりました。詳しくはこちらをご覧ください。Q-Network[2013/2015]、Rainbow[2017]、Ape-X[2018]、R2D2[2019]、R2D3[2019]、AlphaZero[2017]、MuZero[2019]などの論文を元に、深層強化学習の最新の研究トレンドとその元となる基本的な考え方について解説します。↓Rainbow論文https://arxiv.org/abs/1710.02298↓Ape-X論文https://arxiv.org/abs/1803.00933↓R2D2論文https://openreview.net/pdf?id=r1lyTjAqYX↓R2D3論文https://arxiv.org/abs/1909.01387↓AlphaZero論文https://arxiv.org/abs/1712.01815↓MuZero論文https://arxiv.org/abs/1911.08265↓大枠としての強化学習の概念は既知としますので、下記のテキストを軽く目を通した上でのご参加をお勧めします。途中5分ほどの休憩を設ける予定です。19:40より前の入室は原則としてお断りします。講師プロフィール東大工学部卒。データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。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、1,000名近い。・大枠としての強化学習の概念は既知としますので、下記のテキストを軽く目を通した上でのご参加をお勧めします。https://note.com/lib_arts/n/n8cf4cbe2dce4・model-based強化学習について気になる方は下記の8章が詳しいようなのでこちらを確認するのが良いと思います。https://www.andrew.cmu.edu/course/10-703/textbook/BartoSutton.pdf(model-based強化学習については当日時間を取って解説しますので、気になる方だけ予習いただけたら十分です。・6,000円(2h)(テキスト購入者は5,000円とします。購入の上、購入が証明できるページの印刷などいただけたら確認がスムーズとなるので嬉しいです。領収書発行の際は事務手数料として追加2,000円のお支払いをよろしくお願いいたします定員8名(人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません。最大でも16名までで考えています。)ご参加にあたってのお願い無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので基本的に行わないようにお願いします。ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせていただきますので、その点だけ予めご了承ください。(7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡をいただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います)モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。ご協力のほど、よろしくお願いいたします。diaryFeedlib-arts-admさんが資料をアップしました。19:12lib-arts-admさんが資料をアップしました。19:12lib-arts-admさんが資料をアップしました。参加を申し込みました!yamkarasuR2D2、MuZero、R2D3に学ぶ、深層強化学習の最新トピックと知っておきたい基礎知識に参加を申し込みました!よろしくお願いいたします。