化学品の市場調査、研究開発の支援、マーケット情報の出版

トリケップスセミナーのご案内

     開催日時:2020年6月23日(火)10:30~16:30
     会  場:オームビル  → 会場へのアクセス 
          〒101-8460 東京都千代田区神田錦町3-1
     参 加 費:お1人様受講の場合 47,000円 (税別/1名)
          1口(1社3名まで受講可能)でお申し込みの場合 57,000円 (税別/1口)
          お申し込み受付中

申込方法

 お1人様受講の場合、下記のカートへの投入、あるいはFAX用紙にてお申込ください。
 1口でお申し込みの場合、下記のFAX用紙にてお申込ください。
 折り返し、聴講券、会場地図、請求書を送付いたします。

  お1人様申込み
     FAX申込用紙PDF 
  1口(1社3名まで受講可能)でお申し込み    FAX申込用紙PDF 
 

講 師

太田 桂吾(おおたけいご)氏
  ㈱ネクステージ AIアナリスト

<ご略歴>
 1990年3月 岡山大学 文学部卒業。
 同年4月 応用技術株式会社入社。
多くのWEBシステム構築に携わる。近年はデータマイニング技術の応用に携わる。一般企業向けの機械学習・ディープラーニングセミナー開催 多数。
 2019年4月 株式会社ネクステージ AIアナリストとして勤務。

セミナーの概要

 この講演では、機械学習、中でも強化学習の基本的な考え方から業務課題への適用の検討を1日で学びます。
 強化学習は非常に興味深い分野ではありますが、その理論の理解は非常にハードルが高いです。また、一般的な機械学習とは異なり、強化学習を利用することで、どのような業務課題を解決できるのかは、まだまだこれから検討が必要な分野でもあります。
 この講座では、強化学習の基本理論を学習し、そこから実際の課題への適用を検討します。自社の業務の中で強化学習を活用したい方に最適な講座です。

講義項目

 1 機械学習とは
  1.1 定義
  1.2 機械学習の種類
  1.3 ディープラーニングの種類
   ① 教師あり学習の基本
   ② 教師なし学習の基本
   ③ 強化学習の基本
  1.4 統計との関係

 2 データの扱い
  2.1 データの定義
  2.2 現場で起こっていること
  2.3 データの特性を把握する
   ①画像を数値情報へ変換する
   ②言語を数値情報へ変換する
   ③音を数値情報へ変換する

 3 強化学習の理論
  3.1 価値
  3.2 方策
  3.3 Q学習
  3.4 モンテカルロ法

 4 3目ならべ
  4.1 3目ならべを数値化する
  4.2 プログラムサンプル
  4.3 実行してみる

 5 環境構築
  5.1 必要なソフトウエア
  5.2 Pythonの設定(Windows10端末の例)

 6 業務課題への適用検討
  6.1 状態の検討
  6.2 報酬の検討
  6.3 ルールの検討
  6.4 シンプルな課題への適用検討
  6.5 大量の制約条件を持つ課題への適用検討

 7 まとめ