Ｐｙｔｈｏｎによる深層強化学習入門 ＣｈａｉｎｅｒとＯｐｅｎＡＩ Ｇｙｍではじめる強化学習
発売日：2018年8月
- ISBN
- 978-4-274-22253-5
- 著者情報
- 牧野 浩二（マキノ コウジ）
１９７５年神奈川県横浜市生まれ。１９９４年神奈川県立横浜翠嵐高等学校卒業。２００１年東京工業大学大学院理工学研究科制御システム工学専攻修了。株式会社本田技術研究所研究員。２００８年東京工業大学大学院理工学研究科制御システム工学専攻修了。博士（工学）。財団法人高度情報科学技術研究機構研究員。２００９年東京工科大学コンピュータサイエンス学部助教。２０１３年山梨大学大学院総合研究部工学域助教。これまでに地球シミュレータを使用してナノカーボンの研究を行い、Ａｒｄｕｉｎｏを使ったロボコン型実験を担当した。マイコンからスーパーコンピュータまでさまざまなプログラミング経験を持つ。おもに、人間の暗黙知（分かっているけど言葉に表せないエキスパートが持つ知識）に取り組んでおり、計測機器開発からデータ解析まで一貫した研究を行っている
西崎 博光（ニシザキ ヒロミツ）
１９７５年兵庫県佐用町生まれ。１９９６年津山工業高等専門学校情報工学科卒業。２００３年豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士課程電子・情報工学専攻修了。博士（工学）。山梨大学大学院医学工学総合研究部助手。２０１５年国立台湾大学電機情報学院客員研究員。２０１６年山梨大学大学院総合研究部工学域准教授。おもに、音声情報処理の研究に取り組んでおり、特に音声認識や大規模音声データベースから該当する音声を見つけ出す音声ドキュメント検索の研究を行っている。最近では、音声認識や検索技術を活かしたノートテイキングや技術伝承支援の研究に従事している
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商品説明
Ｐｙｔｈｏｎで動作する深層強化学習フレームワーク「ＣｈａｉｎｅｒＲＬ」を用いて、深層強化学習を実際に使いこなすことに焦点を当て、開発環境の構築から深層学習、強化学習、深層強化学習とステップアップ方式で、基礎から実際のモノを制御する応用までを解説。
深層強化学習の入門から実装まで、この一冊でわかる！
アルファ碁などのゲームＡＩやロボットアームの制御、自動運転などで注目されている深層強化学習の基礎と、Ｐｙｔｈｏｎによる実装について解説した入門書です。
強化学習に適したライブラリであるＣｈａｉｎｅｒ（ＣｈａｉｎｅｒＲＬ）と、ＡＩシミュレーション環境であるＯｐｅｎＡＩ ｇｙｍを用いて解説しています。
ソフトウェアシミュレーションだけでなくＲａｓｐｂｅｒｒｙＰｉとＡｒｄｕｉｎｏを用いた実環境への応用も解説しているので、ソフト・ハード問わず自身の課題に深層強化学習を応用することできるようになっています。
目次
１章 はじめに
２章 深層学習
３章 強化学習
４章 深層強化学習
５章 実環境への応用
付録
付録１ ＶｉｒｔｕａｌＢｏｘのインストール
付録２ ＲａｓｐｂｅｒｒｙＰｉの設定
付録３ Ａｒｄｕｉｎｏのインストール
付録４ Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＧＰＵ）の利用
付録５ Ｉｎｔｅｌ Ｍａｔｈ Ｋｅｒｎｅｌ Ｌｉｂｒａｒｙを用いたＮｕｍＰｙのインストール
商品詳細
- 出版社名
- オーム社
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
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