実践から学ぶ強化学習プログラム
理論だけじゃなくて、実際に動かしながら理解を深めていく。そういう学び方のほうが身につくと思いませんか。2025年秋から始まるこのプログラムは、強化学習の基礎から応用まで、現場で使える技術を段階的に習得できるように設計しています。
学習カリキュラムの構成
6ヶ月間のプログラムを3つのフェーズに分けて進めます。各フェーズで実際のプロジェクトに取り組みながら、理論と実践のバランスを取っています。
基礎理論と環境構築
マルコフ決定過程やベルマン方程式といった基礎から始めます。数式だけじゃなくて、それが何を意味するのか、どう使うのかを重視しています。
- Python環境のセットアップ
- 強化学習の基本概念
- OpenAI Gymを使った実験
- Q学習の実装
深層学習との統合
DQNやPolicy Gradientなど、現代の強化学習で使われている手法を学びます。実際のゲーム環境で動かしてみると、理解が一気に深まります。
- ニューラルネットワークの基礎
- DQNアルゴリズムの実装
- 経験再生とターゲットネットワーク
- Atariゲームでの実験
応用プロジェクト
自分で課題を設定して、エージェントを設計・実装します。ここが一番苦労するところですが、同時に一番楽しい部分でもあります。
- カスタム環境の作成
- A3CやPPOの実装
- ハイパーパラメータ調整
- 最終プロジェクト発表
講師紹介
現場で実際に機械学習システムを開発してきた経験を持つ講師陣が、実践的な視点から指導します。理論も大事ですが、実務で何が必要かを知っている人から学ぶことには大きな価値があります。
西村隆之
主任講師
ロボティクス分野で7年間、強化学習を使った制御システムの開発に携わってきました。特に、シミュレーションから実機への転移学習が専門です。
北川麻衣
技術講師
ゲームAIの開発チームでリードエンジニアを務めていました。複雑な環境での学習効率化や、マルチエージェント強化学習に詳しいです。
藤本綾子
アシスタント講師
金融システムでの異常検知や最適化問題に強化学習を応用してきました。実務でのデータ前処理や評価指標の設計をサポートします。
2025年秋期スケジュール
週2回のオンラインセッションと、月1回の対面ワークショップを組み合わせています。仕事と両立しやすいように、平日夜と週末に開催します。
プログラム開始・環境構築
開発環境のセットアップから始めます。Pythonの基本と、必要なライブラリのインストールを丁寧に進めていくので、初めての方も安心してください。
基礎アルゴリズムの実装
動的計画法やモンテカルロ法など、古典的なアルゴリズムを実装します。これらを理解しておくと、後の深層強化学習がずっと分かりやすくなります。
深層学習との統合開始
ニューラルネットワークを使った価値関数の近似に入ります。TensorFlowやPyTorchを使って、実際にDQNを動かしてみる段階です。
高度な手法の学習
Actor-Criticやポリシー勾配法など、現代の手法を学びます。ここから先は、自分で実験しながら理解を深めていく時間が増えます。
応用プロジェクト期間
各自が選んだテーマでプロジェクトを進めます。週次のレビューセッションで、詰まっているところを相談しながら進められます。
最終発表とまとめ
プロジェクトの成果を発表します。他の参加者の取り組みを見ることで、自分では思いつかなかったアプローチを知ることができます。
プログラム概要
このプログラムは、強化学習の実践的なスキルを身につけたい方を対象としています。基礎的なPythonの知識があれば参加できますが、機械学習の経験がなくても大丈夫です。
6ヶ月間
2025年9月
20名程度