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現場で使える!Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御

出版社名 翔泳社
出版年月 2019年8月
ISBNコード 978-4-7981-5992-8
4-7981-5992-1
税込価格 3,740円
頁数・縦 313P 21cm

商品内容

要旨

AlphaGo(アルファ碁)でも利用されている深層強化学習。AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。

目次

1 基礎編(強化学習の有用性
強化学習のアルゴリズム
深層学習による特徴抽出
深層強化学習の実装)
2 応用編(連続制御問題への応用
組合せ最適化への応用
系列データ生成への応用)
APPENDIX 開発環境の構築

おすすめコメント

注目の深層強化学習の理論と実践手法を徹底解説!

著者紹介

伊藤 多一 (イトウ タイチ)  
1995年名古屋大学大学院理学研究科博士課程修了。博士(理学)。2004年3月まで素粒子物理学の研究に従事。同年、受託データ分析を専業とするベンチャー企業に入社、数々のデータ分析案件に携わる。2013年よりブレインパッド社にて機械学習による広告効果分析などに携わる。2016年以降は深層学習による画像解析案件にも携わる
今津 義充 (イマズ ヨシミツ)  
素粒子・原子核物理学の研究を通して統計分析・モデル構築、数値シミュレーションに精通。2013年よりブレインパッド社にて需要予測や数理最適化などの定量分析案件を主導。近年は深層学習技術を活用した分析案件や応用研究に従事。博士(理学)
須藤 広大 (スドウ コウダイ)  
1年間の世界放浪の後、奈良先端科学技術大学院大学で自然言語処理学を専攻。修士(情報工学)。新卒でブレインパッド社に入社し、機械学習エンジニアとして、深層学習に関連した分析・開発案件に携わる
仁ノ平 将人 (ニノヒラ マサト)  
大学院では経営システム工学を専攻し、2018年にデータサイエンティストとしてブレインパッド社に新卒入社。入社後は強化学習や自然言語処理を用いた案件に従事。修士(工学)
川崎 悠介 (カワサキ ユウスケ)  
大学では情報工学を専攻し、2018年にブレインパッド社に入社。画像認識・時系列予測を用いた案件に携わる。修士(工学)
酒井 裕企 (サカイ ユウキ)  
2018年、大学院では素粒子論を専攻し、学位取得後はデータサイエンティストとしてブレインパッド社に新卒入社、自社プロダクトにまつわるデータ分析案件に携わる。博士(理学)
魏 崇哲 (ウェイ チョンチェア)  
2011年、オークランド大学大学院機械工学科修士課程修了。修士(機械工学)。卒業後、Foxconnに入社、ロボットの研究開発に携わる。2018年にブレインパッド社に入社、深層学習と強化学習による画像分析とゲームAI開発案件に携わる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)