【Udemyレビュー】【 TensorFlow・Python3 で学ぶ】深層強化学習入門
3.7(367件の評価)
講師:井上 博樹
受講者数:3,614人
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講座の概要
概要
強化学習の理論からTensorFlowを使用した実装まで、OpenAI Gymの環境で実践的に学べる総合的な入門コースであり、Q学習からDQNまでの発展的な内容をカバーしながら、実際のプロジェクトに応用できるスキルを習得できます。
学習内容
TensorFlowとPython3を使用して強化学習の基本概念であるマルコフ決定過程、Q学習、DQN、方策勾配などを実装し、OpenAI Gymの環境でフローズンレイク問題やカートポール問題を通じて実践的なスキルを習得します。
おすすめポイント
理論的な解説とPythonでの実装を組み合わせた学習方法で、OpenAI Gymの実践的な環境を使用しながら、強化学習の基礎から応用までステップバイプステップで学べる構成になっています。
こんな方におすすめ
機械学習の基礎知識を持ち、Pythonでのプログラミング経験がある方で、強化学習の実践的な実装方法を学びたいエンジニアや研究者に適しています。
こんな方には不向き
プログラミングの基礎知識がない方や、ビデオ学習を好まない方には難しい可能性がありますが、事前にPythonの基礎とニューラルネットワークの概念を学習してから受講することをお勧めします。
評価スコア
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