【楽天ブックスならいつでも送料無料】OpenAI Gym+PyBullet によるシミュレーション 牧野浩二 西崎博光 オーム社テンソルフローニヨルシンソウキョウカガクシュウニュウモン マキノ コウジ ニシザキ ヒロミツ 発行年月：2021年02月17日 予約締切日：2020年12月25日 ページ数：256p サイズ：単行本 ISBN：9784274226731 牧野浩二（マキノコウジ） 1975年神奈川県横浜市生まれ。1994年神奈川県立横浜翠嵐高等学校卒業。2001年株式会社本田技術研究所研究員。2008年東京工業大学大学院理工学研究科制御システム工学専攻修了、博士（工学）。2008年財団法人高度情報科学技術研究機構研究員。2009年東京工科大学コンピュータサイエンス学部助教。2013年山梨大学大学院総合研究部工学域助教。2019年山梨大学大学院総合研究部工学域准教授 西崎博光（ニシザキヒロミツ） 1975年兵庫県佐用町生まれ。1996年津山工業高等専門学校情報工学科卒業。2003年豊橋技術科学大学大学院工学研究科博士課程電子・情報工学専攻修了、博士（工学）。2003年山梨大学大学院医学工学総合研究部助手。2015年国立台湾大学電機情報学院客員研究員。2016年山梨大学大学院総合研究部工学域准教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章　はじめに（深層強化学習でできること／フ...

　ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞＜収録内容＞第1章 はじめに(深層強化学習でできることフレームワーク:TensorFlowとTF‐Agents ほか)第2章 深層学習(ニューラルネットワークTensorFlowでニューラルネットワーク ほか)第3章 強化学習(強化学習の原理ネズミ学習問題を例にした学習 ほか)第4章 深層強化学習(深層強化学習の学習手順ネズミ学習問題への適用 ほか)第5章 実環境への応用(カメラで環境を観察するMNIST実環境でのネズミ学習問題 ほか)＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2585847Makino Koji / Kyocho Nishizaki Hiromitsu / Kyocho / TensorFlow Niyoru Shinso Kyoka Gakushu Nyumon OpenAI Gym + PyBullet Niyoru Simulationメディア：本/雑誌重量：412g発売日：2021/02JAN：9784274226731TensorFlowによる深層強化学習入門 OpenAI Gym+PyBulletによるシミュレーション[本/雑誌] / 牧野浩二/共著 西崎博光/共著2021/02発売

出荷目安の詳細はこちら内容詳細目次 : 第1章　はじめに（深層強化学習でできること/ フレームワーク：TensorFlowとTF‐Agents　ほか）/ 第2章　深層学習（ニューラルネットワーク/ TensorFlowでニューラルネットワーク　ほか）/ 第3章　強化学習（強化学習の原理/ ネズミ学習問題を例にした学習　ほか）/ 第4章　深層強化学習（深層強化学習の学習手順/ ネズミ学習問題への適用　ほか）/ 第5章　実環境への応用（カメラで環境を観察するMNIST/ 実環境でのネズミ学習問題　ほか）

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】＜p＞＜strong＞※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。＜/p＞ ＜p＞TensorFlowで強化学習を実践！＜br /＞ 　アルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御，自動運転などで注目されている深層強化学習の基本と実装について，PythonとTensorFlow（TF-Agents），シミュレータとしてOpenAI GymとPyBulletを用いて解説したもの．＜br /＞ 　深層学習，強化学習のアルゴリズムを一歩一歩ていねいに解説し，Raspberry Pi＋Arduinoを用いた実応用までを扱っています．＜/p＞ ＜p＞第1章　はじめに＜br /＞ 第2章　深層学習＜br /＞ 第3章　強化学習＜br /＞ 第4章　深層強化学習＜br /＞ 第5章　実環境への応用＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。