現場で使える！Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御

伊藤多一 / 今津義充 / 須藤広大 / 仁ノ平将人 / 川﨑悠介 / 酒井裕企 / 魏崇哲

注目の最新AI技術！深層強化学習の開発手法がわかる！
第一線で活躍する著者陣の書下ろしによる待望の1冊！

【本書の目的】
AlphaGo（アルファ碁）でも利用されている深層強化学習。
AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。
本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。

【本書の特徴】
第1部では、まず、深層強化学習の概要について説明します。
次いで、強化学習の基礎（Q学習、方策勾配法、Actor-Critic法）と深層学習の基礎（CNN、RNN、LSTM）を解説します。
さらに、簡単な例題として倒立振子制御を取り上げ、DQNとActor-Critic法による実装例を紹介します。
第2部では、具体的な応用例として3つのアプローチを実装込みで解説します。
1つ目は、連続動作制御です。ヒューマノイドシミュレータの2足歩行制御を試みます。
2つ目は、パズル問題の解法です。巡回セールスマン問題（TSP）やルービックキューブの解探索について説明します。
3つ目は、系列データ生成です。文書生成（SeqGAN）やニューラルネットワークのアーキテクチャ探索（ENAS）を解説します。

全体を通して、行動の制御を担うエージェントのモデル化と、方策ベースの強化学習によるエージェントの学習法について学ぶことができます。

【読者が得られること】
深層強化学習による開発手法を学ぶことができます。

【対象読者】
深層強化学習を学びたい理工学生・エンジニア

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: 翔泳社
• ページ数: 328ページ
• 電子版発売日: 2019年09月13日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 28MB

[ブクログ · ★★★★★]

E資格取得のために購入
当時強化学習について充実した本はなかったが、これは理論が分かりやすかった。
資格取得に役に立った。

[ブクログ · ★★★☆☆]

ほぼ半分は Python プログラミングの基本です。
後半も、サンプルや実行の詳細は詳しいと感じたのですが、理論の部分があっさりなので（実行しているわたしが）理解して使っているとは言い難かったです。
あくまで触ってみるところまでのレベルであり、もう一段深いところは別に勉強しなくてはダメそうです。