本セミナーでは、強化学習について基礎から解説し、ロボットなどの機械制御への応用が特に期待される最新の強化学習アルゴリズムや、応用の際に悩みの種となりやすい報酬の設計指針や対処法について実際の応用事例と合わせて紹介いたします。
深層学習の登場によって一躍注目度を高めたAIは、そのほとんどが用意された膨大なデータセットからデータ間に潜む関係性を見出すことを目的としています。これに対して、最近はAIが見出した関係性を基に新たなデータを生成する生成AIへと発展してきました。中でも、その生成を通じて実世界に物理的に作用するフィジカルAIやEmbodied Inteligenceと呼ばれる概念が次世代AIとして大きな注目を集めています。 本セミナーでは、そのようなAI技術の一つである強化学習について紹介します。強化学習では、ロボットやゲームAIなどのエージェントが自ら試行錯誤して得た経験データに基づいて学習して、目的を達成できる行動のルール (方策) を獲得することを目指しますが、一般的なAIと比べて学習の仕組みや使い方が分かりづらいと良く指摘されています。なので、本セミナーでは強化学習の基礎から近年の定番化したアルゴリズムまで簡潔に要点を説明するとともに、その応用時の注意点なども実例を通じて紹介します。
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