初年次ゼミナール理科

Pythonで学ぶAI入門

現代の人工知能（AI）の中心的な技術のひとつである「強化学習」についてPythonで実際にプログラミングしながら学びます。具体的には、簡単なゲームのAIを作成することを通して、マルコフ決定過程、Q学習、Deep Q-Networkといった、深層強化学習に関係する基礎概念をハンズオン形式で学習します。

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授業計画

各回の授業では、（短めの）講義と、グループに分かれたプログラミングの実習を予定しています。各回のトピックは以下の予定です。第１週　全体ガイダンス第２週　共通授業第３週　強化学習入門第４週　開発環境構築第５週　実験環境実装第６週　マルコフ決定過程第７週　Q学習第８週　ニューラルネットワーク第９週　Deep Q-Network 第１０週　グループワーク第１１週　グループワーク第１２週　発表準備第１３週　発表会

授業の方法

グループを作り、グループ議論、実習、全体議論を必要に応じてミックスしながら行う。

成績評価方法

出欠、授業への参加意欲など

履修上の注意

学生主体で授業を進めるため、特別な事情等で欠席せざるをえない場合は、事前に必ず教員に連絡してください。