- 本セクションで使用するファイルについて
- Gymnasiumの紹介
- 利用可能な環境の確認と環境作成
- 環境の持つ属性値やメソッドを確認する
- 行動を実行しタイムステップを進める
- pygameを利用してサンプルプレイの関数を作成
- gymで利用可能な様々な環境を動かしてみる
What you'll learn
- 強化学習の基礎的な考え方
- 状態価値、行動価値の意味
- OpenAI Gymnasiumの使い方
- pythonのプログラミング
Description
価値関数やQ学習、モンテカルロ法、SARSA、
Temporal Difference法などを含めた
強化学習の基礎を学ぶコースを計画しておりました。
ですが、高等な数式を分かりやすく説明するのが難しく、
長期間寝かせてしまい、結局、途中で断念しました。。。
このままではもったいないと思い、
無料講座としてご提供することにしました。
このコースではOpenAIが提供するライブラリ、Gymnasiumの基本的な使用方法を学びます。
本コースが深層強化学習へとつながっていく皆さんの学習の一助となることを願っております。
ぜひお役立てください。
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About the instructors
- 4.38 Calificación
- 3613 Estudiantes
- 7 Cursos
Kaiki Fukunaga
ウェブアプリ制作(Python, JavaScript)、業務効率化アプリ制作
はじめまして。
Fukunagaと申します。
私はウェブアプリ制作を中心に活動しています。バックエンドにはpythonを用いることが多く、データベースとの連携、豊富なライブラリをの導入など、小規模ながらウェブサイトや業務効率化などのアプリを作っています。
React、Vueなどのライブラリ、フレームワークを用いることでウェブアプリ制作の作業を効率よく進めることができます。しかし、vanilla JavaScriptでわざわざではありますが、コツコツと基礎的な事を確認しながらコードを組み上げていくことに楽しさを感じています。前進するたび感じる小さな喜びがプログラミングを続けているモチベーションのひとつとなっています。
また、データサイエンスの分野にも関わることがあり、自分の性格に合っているのか、どんどんと深みにはまっています。こちらの分野でも知見を集積し、いずれはコースを作りたいと考えています。
どうぞよろしくお願いします。
Student feedback
Course Rating
Reviews
すんごい丁寧でわかりやすい分、途中までしかないのが残念で仕方ない。 DQNを実装するところまでぜひご教授いただきたい。
開発断念で無料開放ということで仕方がないですが、内容的に中途半端ですね。Gymを使う際の、参考にさせてもらいます。