注: Google Colaboratoryのバージョンアップにより、現在Section5のコードを実行するとエラーが発生します。ご迷惑をおかけしますが、対応法を調査中ですので解決まで少々お待ちください。

みんなの強化学習講座は、「強化学習」について学び、親しむためのコースです。

強化学習では、「環境において最も報酬が得られやすい行動」を「エージェント」が学習し、自発的に様々な行動パターンを獲得します。

本コースは、この強化学習の原理およびコードによる実装を基礎から丁寧に解説します。

様々な場面で応用されつつある強化学習を身に付け、活用できるようになりましょう。

注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。

コースの内容は以下の通りです。

Section1. 強化学習の概要

→ 強化学習の全体像を把握し、開発環境であるGoogle Colaboratoryの使い方を学びます。

Section2. シンプルな強化学習

→ 最小限のPythonのコードで、強化学習の一種Q学習を実装します。

Section3. 強化学習の原理

→ 強化学習の理論、動作原理を学びます。

Section4. 深層強化学習

→ ディープラーニング（深層学習）と強化学習を組み合わせた深層強化学習について学びます。

Section5. 強化学習の応用

→ OpenAIGymを利用して、月面着陸船の制御にトライします。また、強化学習の先端研究の紹介も行います。

なお、今回の講座でプログラミング言語Pythonの解説は最小限となりますが、Pythonの基礎を解説するノートブックがダウンロード可能です。

本コースはディープラーニング用フレームワークとしてPyTorchを、強化学習の環境としてOpenAI Gymを使用します。

また、Pythonの開発環境にはGoogle Colaboratoryを使用します。