強化学習で未来の意思決定を変える
2025年、AIは単なる予測ツールではありません。私たちは、実際の環境で学習し続けるシステムを構築する技術を教えています。ロボット工学から金融モデルまで、複雑な問題に挑戦する準備はできていますか？
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私たちが大切にしていること
教育は単なる知識の伝達ではありません。それは考え方を変え、新しい視点を与えるものです。私たちのアプローチは、理論と実践のバランスを重視しています。
実験的な学習環境
教室で理論を学び、すぐに実際のシミュレーション環境で試す。失敗から学ぶことを恐れない文化を育てます。
個別のペース設定
受講生一人ひとりのバックグラウンドは異なります。数学が得意な方もいれば、プログラミング経験が豊富な方もいます。私たちは柔軟に対応します。
現場の課題に向き合う
教科書の例題だけでは不十分です。実際の企業が直面する問題をケーススタディとして取り入れ、リアルな解決策を探ります。
実例：森崎亜衣さんの学習体験
物流企業で働く森崎さんは、配送ルート最適化に興味を持ち2024年秋に参加しました。最初は数式に苦労しましたが、実際のデータを使った課題を通じて理解を深めました。「理論だけでは分からなかったことが、自分で動かしてみると腑に落ちる瞬間がある」と彼女は語ります。現在、彼女は社内で小規模なパイロットプロジェクトを提案中です。
学習の流れ
基礎の確認
必要な数学とプログラミングの知識を確認。不足している部分は補習で対応します。
理論の習得
マルコフ決定過程、Q学習、方策勾配法など、主要なアルゴリズムを段階的に学びます。
実装と実験
OpenAI GymやUnityなどの環境で自分の手を動かし、エージェントを訓練します。
応用プロジェクト
興味のある分野で独自のプロジェクトに取り組み、成果を発表します。
学習アプローチの違い
従来の機械学習とは異なる、強化学習特有の考え方を理解することが重要です。
2025年秋期プログラム募集開始
次回の集中コースは2025年9月から開始予定です。基礎コースは6ヶ月、上級コースは12ヶ月のカリキュラムを用意しています。詳細なスケジュールと内容については、プログラムページをご覧ください。
講師からのメッセージ
酒井梨花（主任講師）
強化学習は簡単ではありません。でも、それが魅力でもあります。私自身、研究で何度も壁にぶつかりました。でも、エージェントが初めて課題を解決した瞬間の喜びは格別です。皆さんにもその体験をしてほしいと思っています。一緒に試行錯誤しながら、面白い発見をしましょう。
