強化学習オールインワン:基礎、最新アルゴリズム、実務活用まで

自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

Python
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Artificial Neural Network
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Reinforcement Learning(RL)
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Fine-Tuning
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optimization-problem
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Fine-Tuning
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optimization-problem
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受講後に得られること

  • 強化学習 基礎理論(数学、統計、MDP)

  • 人工神経網概念(新型回帰、分類分析、人工神経網)

  • 強化学習アルゴリズム(DQN, REINFORCE, A2C, PPO)

  • アルゴリズムチューニング(Optuna)およびフレームワーク(Stable Baselines3)

  • 実務例(資産配分戦略、支店ローテーション勤務モデリング)

自ら判断し適応するシステム:実戦型開発者への成長

数学理論と複雑なコードのせいで強化学習の勉強を躊躇していた方のための『開発者らしくコードで学ぶ強化学習』講義がついに登場しました。強化学習を通じて予測不可能な状況自ら判断し適応する知能型システムを作ることができる実戦型開発能力を身につけます

  • よりKindで直感的な説明を追加しました。

  • 最新の実務ツール(Stable Baselines3)と技法(Optuna)を追加しました。

  • 豊富な実務例プロジェクト(資産配分戦略、支店循環勤務)を実装しました。

こんな方におすすめです

強化学習理論の数学的、理論的障壁の前で躊躇していたプログラマーまたは開発者

実際の金融市場または産業現場の複雑な問題を強化学習で解決したい実務者または個人投資家

単純な業務自動化を超えて、状況に応じて自ら判断し適応する知能型システムを作りたいプログラマー

受講後には

  • 数学的な壁を越えて強化学習の核心概念とコードを結びつけることができます。

  • Stable-Baselines3Optunaなどの最新の実務ツールを活用して、強化学習モデルを効率的に構築し最適化することができます。

  • 金融資産配分や産業現場の人員配置のような複雑な現実問題を強化学習でモデリングし、解決する実戦経験を積むことができます。

  • 状況に応じて自ら判断し適応する知能型システムを設計・実装できる実戦型強化学習開発者として成長することができます。

この講義の特徴

2025-06-10 13;25;46

数学的な壁を越えたプログラマーフレンドリーな実践中心アプローチ

複雑な数式の代わりに直感的なコード例でMDP、価値関数などの核心理論を学びます。Python基盤の段階別実習で強化学習の原理を直接体得し、実務に活用する自信を得られるよう支援します。

最新ツールの活用と豊富な実戦プロジェクトを通じた現実問題解決能力の養成

最新アルゴリズム(PPO、A2C)とStable-Baselines3Optuna最適化技法を扱います。金融資産配分、人員配置など実際のプロジェクトを通じて、データなしでも学習可能なインテリジェントシステム構築能力を身につけます。

このような内容を学びます

強化学習の基礎と確率的思考方式の体得

確率・統計の概念からエージェント-環境相互作用メカニズムまで、強化学習の基盤を成します。マルコフ決定過程(MDP)、価値関数、Q関数などを学び、動的プログラミング、モンテカルロ、時間差学習などの初期アルゴリズムで問題解決の基礎を固めます。

人工ニューラルネットワークと関数近似の活用

最新の強化学習の核心である人工ニューラルネットワークの基本原理を習得します。複雑な状態・行動空間問題を関数近似で解決する方法を学び、損失関数、勾配降下法を通じてニューラルネットワークがどのように学習されるかを把握します。

最新強化学習アルゴリズム深層学習

DQN、REINFORCE、A2C、PPOなどの主要アルゴリズムを詳細に扱います。Stable-Baselines3 (SB3)を活用してモデルを構築・学習し、経験再現、政策勾配、Actor-Critic構造、クリッピングなどの核心技法を習得します。

人工ニューラルネットワークチューニング及びハイパーパラメータ自動最適化

入力データの前処理、活性化関数、重み初期化、最適化アルゴリズム、ネットワーク構造設計など実戦的なチューニング技法を学びます。Optunaのような自動最適化ツールを活用したベイジアン最適化で最適なハイパーパラメータを見つけ、モデル性能を最大化します。

金融・産業分野の実戦プロジェクト経験

実際の金融データに基づく資産配分戦略最適化および企業支店循環勤務人員配置モデリングプロジェクトを通じて強化学習の現実適用能力を身につけます。問題定義から環境構成、エージェント設計、モデル学習、チューニング、結果分析まで全過程を直接経験し、実戦型開発者として成長します。

この講義を作った人

  • 『プログラマーのための強化学習』書籍著者であり、

  • 国内最高の強化学習講義をInflearnで進行しています。

  • 複雑な理論を超えて、実際の問題解決に適用可能な強化学習のノウハウを皆さんと共有します。

  • 企業・個人講義のお問い合わせ:multicore.it@gmail.com

ご質問はありますか?

Q. 強化学習とは何で、どこで使われるのですか?

強化学習は自ら最適な戦略を見つけ出す自律学習方式です。ゲームAIを超えて、金融投資戦略(株式、暗号通貨トレーディング)企業人員配置最適化のような予測不可能な現実問題の解決に活用されます。環境と相互作用しながら試行錯誤を通じて学習し、長期的な成果を最大化します。

Q. 数学やプログラミングを知らなくても受講できますか?

高校レベルの数学概念(四則演算、行列など)で十分です。複雑な数式の代わりに直感的な説明に集中し、ディープラーニングフレームワークがほとんどの計算を処理してくれます。Pythonコードを読んで書き写す最低限のプログラミング知識は必要ですが、Pythonのインストールから開発環境の設定まで詳しくご案内しますのでご安心ください。

Q. 「直感的な概念説明」とはどのような方式ですか?数式はないのですか?

数式よりも直感的理解に集中します。マルコフ決定過程(MDP)、報酬関数などの核心概念を豊富な図、図式、比喩(サイコロ、ボール取り出しなど)様々な例題で説明します。数式が全くないわけではありませんが、複雑な証明の代わりにその概念的意味をPythonコードにどのように繋げるかに焦点を合わせます。

Q. 開発環境の設定、完全に基礎から教えてくれますか?

はい、完全に基礎から詳しくご案内します。Pythonのインストールから、Jupyter Notebook、Stable-Baselines3、Optuna、TensorFlowなど必須ライブラリのインストールまで段階的に説明します。開発環境の設定経験が全くなくても、講義のガイドに従えば問題なく構築できます。

Q. Stable-Baselines3(SB3)やOptunaは初めてですが、大丈夫でしょうか?

はい、初心者でも簡単に習得できるよう詳しく説明します。Stable-Baselines3は直感的な使用法で複雑な深層学習の知識なしに強化学習の実装をサポートします。Optunaはハイパーパラメータチューニングのためのベイジアン最適化ツールで、基本的な概念と使用法、そして実際の金融資産配分例での活用法まで具体的なコードと共に扱います。

Q. 実践プロジェクト、直接やってみることはできますか?難易度はどうですか?

はい、実際の金融データに基づく資産配分企業支店循環勤務モデリングプロジェクトを直接コーディングしながら体験します。理論だけを学ぶのではなく、強化学習戦略が実際の収益率や問題解決にどのような影響を与えるかを直接確認します。「実戦ガイド」である以上、段階的に進められるよう構成されており、初めて接する方でもプロジェクトを遂行できます。

Q. 講義を受講するとどのような能力が身につきますか?

強化学習の理論理解を超えて、「エージェントを設計し、環境を作り、戦略をチューニングし、収益率を評価する」実戦型開発者になります。強化学習ベースの金融投資戦略を設計し、人員配置のような最適化問題を解決するAIモデルを実装できます。最終的に自ら判断し適応する知能型システムを作ることができる能力を身につけることになります。

受講前の参考事項

実習環境

  • オペレーティングシステムおよびバージョン(OS):Windows 10以上

  • 使用ツール:Python 3.10.3、Jupyter notebook

  • PC仕様:MS Word実行可能レベルのPC仕様

学習資料

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 強化学習の数学的障壁の前で躊躇っていたプログラマー

  • 金融投資、人材配置など現実の複雑な問題を解決したい実務者、個人投資家

  • 単純な自動化を超え、自ら判断する知能型システムを作りたい開発者

前提知識、
必要でしょうか?

  • パイソン プログラミング 基礎知識

こんにちは
multicoreitです。

909

受講生

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回答

4.7

講座評価

6

講座

マルチコアはプログラマーであり、人工知能の専門家です。プログラマーとして様々な分野で活動し、現在は企業でデータ分析と強化学習を活用したビジネス環境の改善業務を担当しています。人工知能が学位を持つ少数の専門家だけのための領域ではなく、プログラマーも十分に挑戦できるものであることを後輩たちに示すために、絶えず努力しています。『プログラマーのための強化学習』を執筆しました。

 

  • 執筆および資格事項

  1. 開発者らしくコードで学ぶ強化学習 (2025) / プレレック

  2. ディープフェイクモデル分析を通じたディープフェイク画像分類の改善に関する考察 (2024) / 韓国融合保安学会

  3. ビットコイン先物自動売買システム執筆 (2022) / プレレック

  4. プログラマーのための強化学習 執筆 (2021) / プレレック

  5. マルチプルDOMツリーを活用したブラウザファジング手法の研究(2017) / 延世大学校

     

  6. 情報システム首席監理員資格取得(2015) / 情報システム監理協会

     

  7. コンピューターシステム応用技術士 (2013) / 韓国産業人力公団

  • 企業および個人講義のお問い合わせ:multicore.it@gmail.com

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カリキュラム

全体

40件 ∙ (8時間 0分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

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14件

5.0

14件の受講レビュー

  • nanamjk8391님의 프로필 이미지
    nanamjk8391

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    11% 受講後に作成

    私は멀티코어さんのプログラマーのための強化学習を受講し、今回新たに強化学習講座が出たため、再度受講させていただきました。RLがあまりにも難しい分野であるため、自分に合った講座がなく、理解に苦しむ状況で、멀티코어さんの講座は一筋の光でした。今は関連論文や技術でRLが多く言及されているのを見て、あの時本当に受講して良かったなと思っています。今回の講座は現場中心の事例が分かりやすく説明されており、私にとって大変役立っています。国内のRL講座の中でこれほど良い講座はないと思い、멀티코어さんの講座を強くお勧めします。

    • multicoreit
      知識共有者

      바게트님 良いレビューありがとうございます。常に努力する姿をお見せいたします。

  • hyunwoongchoi7530님의 프로필 이미지
    hyunwoongchoi7530

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

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    • kminsung33627896님의 프로필 이미지
      kminsung33627896

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      平均評価 5.0

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      38% 受講後に作成

      • 94sjh6973님의 프로필 이미지
        94sjh6973

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        平均評価 5.0

        修正済み

        5

        8% 受講後に作成

        強化学習は思ったより難しくないですね。わかりやすく説明してくれてよかったです。入門者でも理解できるのがいいですね。ありがとうございます。

        • multicoreit
          知識共有者

          ソン・ジョンホ様、良い受講評価ありがとうございます。いつも努力する姿をお見せします。

      • jes15077886님의 프로필 이미지
        jes15077886

        受講レビュー 1

        平均評価 5.0

        5

        86% 受講後に作成

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