こんにちは､ 人工知能のコースにようこそ｡
今日のコーナーでは､ ディープQラーニングというテーマに取り組んでいます｡
では､ どのように攻略していくかを見ていきましょう｡
ここでは､ ディープラーニングの勘所である学習面を学びます｡
そこで､ ディープラーニングを支える直感を､ 学習と演技の2つに分けて考えることにしました｡
そして､ そのチュートリアルを2回行う予定です｡
そこでまず､ ニューラルネットワークが実際にどのように学習するのか､ また､ 入力された内容に基づいてどのように重みを更新するのか､
学習の全体的な仕組みを理解することにします｡
では､ 単純な学習で議論する時間差の概念をどのように取り入れるか｡
それらをディープラーニングに応用し､ 実際にディープラーニングのアルゴリズムが､ どのような状態でどのような行動を取るべきかを決定するのかについてお話します｡
次に､ ディープラーニングの上に追加された非常に重要な機能であるリプレイについて説明します｡
そして､ そのチュートリアルから､ なぜそれが重要なのかがわかるはずです｡
そして､ 行動選択ポリシーについてです｡
今回は､ 深層学習エージェントがどのように探索と利用を組み合わせているのかについてお話します｡
そのため､ 何か良い方法を見つけたら､ その方法を使うだけでなく､ 局所的な最大値にはまらないように探索することも必要です｡
そしてもう一つ､ このセクションで触れておきたいのは､ 別館の1番､ 人工ニューラルネットワークを見ていただくと､
非常に有益だということです｡
そのため､ これらのトピックを探索する場合､ 非常に強力な直感のチュートリアルが用意されているのです｡
もちろんやっていない人は､ ディープラーニングコースをやっている人は､
これらのことをすでに知っているので､ このセクションを進めてください｡
ニューラルネットワークがどのように機能するのか､ なぜそれほど強力なのか､
なぜこの深層学習アルゴリズムで活用しているのかを正確に理解するのに役立つからです｡
そして､ その別館でニューラルネットワークの知識を再確認したり､ 知識を得たりしたら､ ここに戻ってきて､
ディープラーニングを進めていきましょう｡
もしあなたがニューラルネットワークにかなり慣れているのなら､ さっそくやってみましょう｡
ディープラーニングの直感の話を始めましょう！第1回目のチュートリアルでお会いできるのを楽しみにしています｡
それまではお楽しみに｡
I.