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AI & エンジニアリング プログラム›🌳 AI Branches(枝)›レッスン›強化学習 - AI は実行によってどのように学習するか
🎮
AI Branches(枝) • 中級⏱️ 15 分で読める

強化学習 - AI は実行によってどのように学習するか

公開レッスンプレビュー

ゲームのチャンピオンから現実世界のロボットに至るまで、AI エージェントが試行錯誤と報酬を通じてどのように学習するかを理解します。

プログラム
AI Branches(枝)
レベル
中級
読了時間
15 分で読める

学習目標

このレッスンを終えると、次を理解できます:

  • ✓エージェントと環境のループ
  • ✓探索 vs 搾取
  • ✓Q ラーニング - シンプルだが強力なアイデア
  • ✓ポリシーの勾配メソッド
  • ✓AlphaGo - すべてを変えたゲーム

レッスンの構成

  1. エージェントと環境のループ
  2. 探索 vs 搾取
  3. Q ラーニング - シンプルだが強力なアイデア
  4. ポリシーの勾配メソッド
  5. AlphaGo - すべてを変えたゲーム
  6. OpenAI Five とゲーム AI
  7. 現実世界の強化学習
  8. 報酬ハッキング - AI がシステムを操作するとき
  9. Sim から Real への転送
  10. 📚 続きを読む

導入プレビュー

子犬に座り方を教えるところを想像してみてください。教科書を渡すのではなく、何かをやらせて、座ったらおやつを与えます。時間が経つにつれて、どのアクションが報酬を獲得できるかを学習します。 強化学習 (RL) も同様に機能します。AI エージェントは、環境と対話し、フィードバックを受け取り、長期的な報酬を最大化するように動作を調整することによって学習します。

Proで強化学習 - AI は実行によってどのように学習するかを続ける

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