【 TensorFlow・Python3 で学ぶ】深層強化学習入門

このコースは、強化学習（Reinforcement Learning, RL）の基本概念から応用までを網羅し、実際のプログラミング経験を積むためのものです。以下は、コースの内容についての概要です：

1. マルコフ決定過程（Markov Decision Process, MDP）: 強化学習の基本的な数学モデルであり、エージェントが世界とのやり取りをどのように形式化するかを説明します。

2. ベルマン方程式（Bellman Equation）: MDPの解を求めるための重要な数学的ツールで、動作値の推定に利用されます。

3. Q学習（Q-Learning）: 最適な動作を学習するためのアルゴリズムで、QテーブルやQネットワークといった形式があります。

4. 方策勾配（Policy Gradients）: エージェントが最適なポリシーを学習するための技法で、ニューラルネットワークを使用する場合の一種です。

5. DQN（Deep Q-Network）: 深層Qネットワーク学習（DLR）の一つであり、複雑な問題や高度なニューラルネットワークを用いた強化学習の例です。

6. 実際の問題への応用: Open AI Gymを使用して、フローズンレイク、多腕バンディット、カートポールなどの実際の問題に強化学習を適用します。

このコースでは、理論的な解説と実践的なコード記述の両方を通じて、強化学習の知識とスキルを身につけることができます。Pythonプログラミング言語を使用し、実際の問題解決に役立てられ는アルゴリズムを実装していくことで、理解を深め、実践的な経験を積むことが目指されています。

受講者は、ビデオ形式の学習に惹かれる人から、実際にコードを書いで自分の理解を深めることが重要視されています。強化学習は多様な分野に応用可能な技術であり、ビジネスや開発の両方で革新的なソリューションを提供する可能性があります。このコースを受けて、そのポテンシャルを探索してみてください。