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強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方 ~実践で学ぶ強化学習~ 単行本（ソフトカバー） – 2008/8/28

八谷 大岳 (著), 杉山 将 (著)
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ダブルポイント 詳細
本書では、コンピュータ・エージェントやロボットなどの自律的な学習を実現するための計算理論である「強化学習」について、数学的背景から実装、最新の動向まで幅広く解説しています。学習によってルール、戦略を獲得するゲームプレイヤー、自律的に運動を獲得するロボットなどの実装を通じて、理論とプログラミング両方を身につけることができます。

自律ロボットやAIを学ぶ学生、戦略を学習するゲームキャラクターを作りたいプログラマーはもちろん、経験を反映するシステムを作りたい人などにも“学ぶ価値有り”の内容です。
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  1. 本の長さ
    228ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    毎日コミュニケーションズ
  4. 発売日
    2008/8/28
  5. ISBN-10
    4839927413
  6. ISBN-13
    978-4839927417
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商品の説明

著者について

八谷大岳(Hirotaka Hachiya)
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
博士後期課程・研究補助員(RA)
1976年北海道生まれ。大学卒業とほぼ同時にインターネットビジネスの会社を起業、ウェッブサービスからロボット制御まで幅広く数多くのシステム・ソフトウェア開発に携わる。2004年からカナダ・バンクーバの公立カレッジにて電子工学を学び、その後イギリスに移りスコットランド・エディンバラ大学にて情報学修士(知的ロボッティクス専攻)を修了。帰国後は、東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻の博士課程に所属し、機械学習、なかでも強化学習の理論とロボットでの応用に関心を持ち、日々研究に励む。趣味はスポーツ全般(珍しいものではクロスカントリースキー、ローラーブレードが得意)。

杉山将(Masashi Sugiyama)
東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻
准教授 博士(工学)
1974年大阪生まれ。幼少時代よりコンピュータに興味を持つが、大学院時代に機械学習の可能性に魅了され、以後一貫して機械学習の数理的な研究に取り組んでいる。
東京工業大学にて機械学習の理論的研究を行なう傍ら、ドイツFraunhofer研究所やイギリスEdinburgh大学などに滞在し、脳信号処理、ロボット制御、信号画像処理などの応用研究も行なっている。
2007年に一連の研究成果に対して米国IBMよりFaculty Awardが授与された。
現在は、国籍や産学の枠組みを超えた共同研究を実現すべく、日夜、啓蒙・交流活動に励んでいる。趣味は、ゴルフ、旅行、飲食。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 毎日コミュニケーションズ (2008/8/28)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2008/8/28
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 228ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4839927413
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4839927417

著者について

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  1. 杉山 将

    杉山 将

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    http://www.ms.k.u-tokyo.ac.jp/sugi/index-jp.html

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  2. 八谷 大岳

    八谷 大岳

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    1976年北海道上川町生まれ．博士（工学）．

    東京工業大学の博士後研究員およびキヤノン株式会社の主任研究員を経て、2017年4月から和歌山大学システム工学部の講師，2023年4月から同大学の准教授に従事．2017年6月から理研AIPの客員研究員を兼任．2019年9月からサイバーリンクス株式会社の顧問および技術アドバイザーを兼任．専門分野は，機械学習のアルゴリズムの研究開発とそのロボット制御，コンピュータビジョン及びセンサーデータ解析への応用．

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