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強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方 プレミアムブックス版 ~実践で学ぶ強化学習~ 単行本 – 2016/6/30


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商品の説明

内容紹介

機械学習の代表的な理論「強化学習」の実践教科書!

コンピュータ・エージェントやロボットなどの自律的な学習を実現するための計算理論である「強化学習」について、数学的背景から実装、最新の動向まで幅広く解説した本。

「強化学習(Reinforcement Learning)」とは、人間や動物が持つ学習機能の一部をコンピュータで実現することを目指すコンピュータサイエンスの研究分野の一つです。強化学習の応用先は、ゲームプレイヤーの行動戦略、ロボットの動作、マーケティング戦略をコンピュータに自動的に学習させるなど、多岐に渡ります。そのため、強化学習は非常に活発に研究され、すさまじい勢いで発展しています。
本書では、強化学習の基礎理論から、アルゴリズム、プログラミングによる実装、さらには応用事例まで、幅広い内容を扱っています。

『本書の最大の特徴は、強化学習の数学的な理論を紹介するだけでなく、強化学習をゲームやロボット制御に応用する例を、実際にプログラミングできる形で提供しているところです。数学は得意だけどプログラミングによる実装は苦手な理論派の読者の方は、まずプログラムをダウンロードして実行してみて下さい。強化学習が秘める潜在能力を十分に堪能して頂けると思います。一方、プログラミングには興味はあるけど数学的な理論はよくわからないという応用志向の強い読者の方は、プログラムコードと平行して理論を学ぶことにより、強化学習理論の有用性を効率よく学んで頂けると思います。』(著者「まえがき」より)

強化学習に関して、理論の学習と実践とを効率よく学べる構成となっています。
自律ロボットやAIを学ぶ学生、戦略を学習するゲームキャラクターを作りたいプログラマーはもちろん、経験を反映するシステムを作りたい人などにも学ぶ価値のある内容となっています。

※本書は2008年8月小社刊行の同名書籍をプレミアムブックス版として復刊したものです。内容は元版から変更されておりません。

著者について

●八谷 大岳(はちや ひろたか)
1976年北海道生まれ。大学卒業と同時にIT系の会社を起業し、Webサービスからロボット制御まで幅広くソフトウェア開発に携わる。2004年から2006年まで海外留学し、イギリスのエディンバラ大学にて修士号を取得。2009年には、東京工業大学にて博士号を取得。
現在は、企業にて研究開発に従事。専門分野は、機械学習のアルゴリズムの研究開発とそのロボット制御、コンピュータビジョン及びセンサーデータ解析への応用。

●杉山 将(すぎやま まさし)
東京大学 大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻
教授 博士(工学)
1974年大阪生まれ。情報工学の学士(工学)、修士(工学)、博士(工学)の学位をそれぞれ1997年、1999年、2001年に東京工業大学から取得。2001年より同大学の助手、2003年より助教授(2007年より准教授に改称)。2014年より東京大学教授。2003年から2004年にかけ、アレキサンダー・フォン・フンボルト財団フェローとしてドイツ・ベルリンのフラウンホーファー研究所に滞在。2006年にはヨーロッパ委員会エラスムス・ムンダス助成を受け、英国・エディンバラのエディンバラ大学に滞在。非定常環境下での機械学習の研究に対して2007年IBM Faculty Awardを受賞。密度比推定に基づく機械学習の研究に対して、2011年情報処理学会長尾真記念特別賞および2014年度科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞。機械学習とデータマイニングの理論研究とアルゴリズムの開発、および、その信号処理、画像処理、ロボット制御などへの応用研究に従事。


登録情報

  • 単行本: 228ページ
  • 出版社: マイナビ出版; プレミアムブック版 (2016/6/30)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4839956731
  • ISBN-13: 978-4839956738
  • 発売日: 2016/6/30
  • 梱包サイズ: 23.4 x 18 x 1.6 cm
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