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TensorFlowで学ぶ深層強化学習入門 - Deep Reinforcement Learning

深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)の必須理論学習を通じて強化学習基礎概念をしっかりと固め、TensorFlowを利用した実際のコード実装実習を通じて深層強化学習の原理を詳しく学習できる講義です。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

  • AISchool
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Reinforcement Learning(RL)
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受講後に得られること

  • 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)の基礎と原理

  • 基本DQNとDouble Q-Learning、Duel Q-Learning、Prioritized Experience Replay(PER)最新論文で提案された深化DQN技術

  • Vanila Policy Gradient (REINFORCE) 手法と Actor-Critic Method 深化 Policy Gradient 手法 (Proximal Policy Optimization[PPO])

深層強化学習基礎概念から最新技法まで!

深層強化学習基本原理+ Double DQN、Duel DQL、PER最新モデル

深層強化学習基礎の概念から最新の論文で提案された様々な技法をまとめています。詳細な説明とTensorFlowコードの実践を通して頑丈に学びましょう😀

詳細な説明、段階的な学習+
最新モデルの実装まで一度に!

Step 1 ✍️
詳細な説明と段階的な学習を通じて、深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)の概念と原理をしっかりと学習します。

Step 2 👨🏻‍💻
Double DQN、Duel DQN、PER、Actor-Criticまで最新の深層強化学習モデルをTensorFlow(テンサフロー)2.0を利用して実装しましょう。

選手講義

👋このレッスンは、TensorFlow 2.0とディープラーニングの基礎に関するプレイヤーの知識が必要なレッスンです。必ず以下の講義を先に受講するか、それに準ずる知識を備えた後、本講義を受講してください。

👉ディープラーニングコア理論と最新のTensorFlow 2.0を利用したディープラーニングコードの実装を一度に学ぶことができる講義です。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)の概念と原理をしっかり学習したい方

  • 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)の様々なアルゴリズムを実際のTensorFlowコードで実装したい方

  • 深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)の様々な最新論文を見たい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの使用経験

  • 選手講の「TensorFlow 2.0で学ぶディープラーニング入門」受講経験

こんにちは
です。

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受講生

710

受講レビュー

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回答

4.6

講座評価

30

講座

カリキュラム

全体

33件 ∙ (5時間 21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

全体

3件

3.7

3件の受講レビュー

  • bravo99152254님의 프로필 이미지
    bravo99152254

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    • dongryeolkim6251님의 프로필 이미지
      dongryeolkim6251

      受講レビュー 1

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      お得な教育でした。

      • aideep님의 프로필 이미지
        aideep

        受講レビュー 24

        平均評価 3.0

        1

        100% 受講後に作成

        講義の質に満足できません。

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