昨今ではAIやディープラーニングの中でも強化学習を使ったビジネスや事業がどんどん進出しています。
今回はそんな強化学習が学べるセミナーをいくつか比較していきます。
価格や特徴、口コミまで紹介するのでぜひ気に入ったセミナーを見つけてみてください。
強化学習とは
強化学習とは、エージェントにデータを提供し学習させ、AIなどを活用して機械学習により高度な行動を学習しながら最終的に報酬を得ることができるデータマイニングです。
与えられたデータを元に価値を最大化する事が可能で、人工知能が、更なるデータの価値を高め、エージェントが強化学習を試みる当事者で、環境に対しての行動から、環境変化の過程を経て報酬を得ることが可能となり、エージェントの行動によって変化を起こし、報酬を得ることができる仕組みとなっています。
機械学習の一環で環境から報酬を得ることができ、代表的なマルコフ決定過程では、エージェントの行動から状態遷移により報酬が発生する仕組みとなっています。
また、報酬のみを目的としたモンテカルロ法などもありTD学習により行動価値関数や報酬経験を積んで学習し報酬を得る手法もあります。
強化学習セミナーの比較ポイント
強化学習セミナーの比較ポイントを以下に明記しました。強化学習セミナーは特徴や値段、スクールでの学び方なども異なります。より充実した学習が可能なセミナーやリーズナブルに学べるセミナーなど、特徴などを比較しながら吟味してみてください。
強化学習セミナー比較ポイント①カリキュラム
AI（人工知能）や機械学習などの強化学習のセミナーはデベロッパにサービスを提供するために何をしたらよいのか理解することができ、納品形態はAPI型やオンプレ式のデータとして顧客に提供し満足してもらうまでに一連の流れを理解し開発をするので、モンテカルロ法やQ学習、SARSA法などのアルゴリズムを理解して機械学習エンジニア業務を担える知識を身に付けることができるセミナーかどうかも大きな比較ポイントとなります。
強化学習はアルゴリズムによって行動や、状態も異なる結果を生み出すのでデータマイニングについて学ぶことができるセミナーを選択しましょう。
強化学習セミナーの比較ポイント②特徴
強化学習セミナーにおいて、最も重要といえる受講内容、専門的な内容だからこそしっかり学べるセミナーを選びたいところ、セミナーから学べる内容は、機械学習をメインに、AI（人口知能）から情報技術となる各プログラムについて学ぶことが可能で「Chainer」「ChainerRL」「OpenAI Gym」などのライブラリを活用してプログラムを実装することが可能となり、さまざまな分野で学んだ内容を活用することが可能です。
またディープラーニングやAIの活用について学べるセミナーならば受講後、即現場で即戦力として活躍することができ、需要の高い分野の第一線で活躍することが可能です。
セミナーはカリキュラムに従い動画やテストを行いながら、エンジニアとして必要な知識を段階を踏んで身に付けていくことが可能です。
AIが扱えるデータや、導入の効果などについて学びアルゴリズムを理解すれば、常に需要のあるエンジニアとして業界で活躍することができます。
強化学習セミナーの比較ポイント③価格
強化学習の受講料金は、中には5万円程度の受講量のセミナーから数日間で15万ほどの価格相場のセミナーまであります。
内容や日数などにより、料金も異なるので受講前に開催元に確認しておきましょう。料金は、クレジットカードや、銀行振り込みに対応しているので学びたいセミナーを決めたら、申し込みをして料金を支払いすぐ参加できます。
こちらの記事ではおすすめのAIビジネスセミナーをご紹介しております。AIに関する知識を身に付けて仕事に活かしたいと思う方は是非ご参考にしてください。
おすすめの強化学習セミナーを比較
おすすめの強化学習セミナーは需要について、学習手順と用語、更新やデータのパラメータについての学習からDeep Q Networkを用いたプログラミングやアルゴリズムについて専門的に学べます。
システム制御の自動化やロボット制御など難易度の高いスキル取得にも実績のある講師が、丁寧に教えてくれ強化学習セミナーもあり、初心者でも気軽に参加することが可能です。
| 強化学習セミナー名 | 社名 | 価格 | 特徴・ポイント | 受講形式 | 開催場所 | 講座時間・回数 | 教材・テキスト |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| AI研究所 強化学習プログラミングセミナー |  AI研究所 | 44000円 | 視聴して学ぶ | オンライン | 全国 | 1年間いつでも視聴可能 | なし |
| ディープラーニングの基礎と実践 |  (株)R&D支援センター | 55000円 | 前半は機械学習について、後半はディープラーニングの基礎知識をつけられる。 | オンライン | 全国 | 6回 | あり |
| Deep Learning JP |  松尾研究室 | 講座別 | 基礎から開発までセミナーが別れている | 講座 | 東京大学 | セミナー次第 | 先方が用意 |
| QIITA ゼロから学ぶ強化学習 |  QIITA | 講座別 | ゼロからDeepまで学べる。 | オンライン | Qiita株式会社 | ランダム | 先方が用意 |
1位 AI研究所 強化学習プログラミングセミナー
最短で、今求められているAI技術者となるための学習を可能としている強化学習セミナーです。開催スケジュールは、年間を通して自由に参加することができ、お得なEラーニング講座も受光可能としています。
強化学習の実装スキルを習得することが可能で、学ぶスキルの活用術までを取得することが可能です。カリキュラムは以下になります。
- 第1回 Q学習、DQN 、SARSA
- 第2回 強化学習の需要について
- 第3回 学習手順と用語について
- 第4回 更新やデータのパラメータについて
- 第5回 Deep Q Networkを用いたプログラミング
- 第6回 プログラミング進化のアルゴリズムなど
より専門的に強化学習について、穴部事が可能で実績のある講師が丁寧に教えてくれるAl教科学習セミナーです。
わかりにくい分野だからこそ、経験豊かな講師が丁寧に教えてくれるので、アルゴリズムから基礎理論まで理解して、人工知能とプログラムについてわかりやすく学習可能な強化学習セミナーです。
2位 ディープラーニングの基礎と実践
強化学習について学べ、エンジニアとしてキャリアップができるほか、機械学習やAIの人工知能を生かしたプログラムをパソコンやシステムで生かすことができ、機械学習の技術についての強化学習セミナーを一度だけでなく複数回開催しているので、参加するごとでエンジニアとしての知識を十分に養うことができ、深層学習などディープランニングに関する知識をベースに、オンライン上で強化学習セミナーを学ぶことが可能です。
- 第1回 データの定義について
- 第2回 ディープラーニングの精度を高めるためのデータ
- 第3回 ディープラーニングの数理・確率論
- 第4回 機械学習の基礎と実践
- 第5回 実践するディープラーニング
3位 Deep Learning JP
全6回に及ぶセミナーに参加し学習する強化学習セミナーです。深層学習を用いて基礎的な学習から、実践的な演習を通して効率的に学ぶことができるようになっていて6回に及ぶセミナーは、システム制御の自動化やロボット制御、マルチエージェントシステムについて学ぶ事ができます。
分子設計などから広告最適化など、AIを生かしたビジネススキルを身に付けることが可能で充実した強化学習セミナーを提供しています。
ゲームAIなどの知識なども演習により、実際にリアルタイム、完全オンラインで、作業を行いながら効率よく学習することが可能となっています。
- 第1回は強化学習についての基礎を学べる
- 第2回は連続値制御のアルゴリズムについて
- 第3回はロボット学習全般について
- 第4回はControl as Inference
- 第5回はオフラインデータの利用について
- 第6回は知識の応用について学ぶことが可能です。
4位 QIITA ゼロから学ぶ強化学習
「QIITA ゼロから学ぶ強化学習」は発展から、システムの流れについて理解することができ、行動の選択から、報酬につなげるまでの一連の流れを理解することができる強化学習セミナーを実施しています。
オンラインで導入事例や効果などについても説明しているので初心者にもわかりやすい強化学習セミナーを実施しています。
第一線で活躍している講師が実際の行動から報酬を得るまでの流れの設定について説明しDQNのコードなどについての理解を深めることが可能で、SARSA法とQ-learningなどの更新や期待報酬についてなど数式についても学べます。
以下の記事ではディープラーニング講座について詳しく解説しております。ご参考にしてください。
強化学習セミナーを選ぶ時の注意点
強化学習の注意点を挙げるならば、身に付けたいスキルに標準を合わせた強化学習セミナー選びができるように事前にコースの確認を行う必要があります。
ディープラーニングスキルなどAIや人工知能に関するスキルはQ学習やDQN 、SARSA、更新やデータのパラメータについて広告マーケティングやロボット工学などさまざまな分野でニーズがあるので、標準にあった学習ができるように事前に配慮しましょう。
身に付けたいスキルや必要な学習を満足に終えることができるように強化学習セミナーを開催している開催元についての下調べを怠らないようにしましょう。また講座に必要な予算も各セミナーごとに異なります。
中にはリーズナブルに学習可能なセミナーから高額なセミナーもあり予算や目的に合わせたセミナーを選ぶと有意義です。
強化学習セミナーを受けるメリット・デメリット
ここでは強化学習セミナーを受けるメリットとデメリットを紹介します。
メリット
AIや人工知能などのプログラムは今後も需要が大きく期待されている分野です。コンピューター工学やゲームなどニーズの高いスキルでもあり、転職などにおいてもキャリアアップに繋がるスキルでもあります。
自分のレベルに合わせた強化学習セミナーを選び、少しづつ独学で学習することもでき、一人前のエンジニアとして活躍することができるようになれば将来的にも有意義なスキルです。
デメリット
デメリットは、強化学習セミナーに参加するためにそれなりの期間と予算を必要とする分野でなので、事前に基礎的な理解を必要とすることでしょう。
コンピューターのプログラムエンジニアやロボット工学の経験者や実務経験があれば強化学習セミナーに参加しスキルを無理なく身に付ける事が可能ですが、初心者にはわかりにくい分野の一つです。
強化学習セミナーの会社別口コミ
強化学習セミナーの口コミはこちらがありました。
AI研究所 強化学習プログラミングセミナー
強化学習に参加する事で、今後の事業でのAIの活用についてのビジョンを明確にする事ができました。わかりづらい事などはその場で講師に質問することができ、親切丁寧に指導してくれます。
ディープラーニングの基礎と実践
セミナーは数回に渡り参加しましたが、更なる理解を深めるためには更なる授業が必要だと思います。
新たな分野のスキルなので今後も、さらに理解を深め今後の事業のイノベーションに繋げていきたいと思います。
Deep Learning JP
セミナーでは新たなAIの活用方法について学ぶ事ができました。また個人でAIを活用した事業展開やマーケティングについても学ぶ事ができ、非常に興味深い分野です。
QIITA
知識がなくても、実際の活躍している講師からの指導によりわかりやすいセミナーでした。
強化学習セミナーについてまとめ
ここまでいくつかの強化学習セミナーについて紹介しましたが、各セミナーごとに学べる内容も異なり、需要の高い分野だけに、スキルを身に付け理解を深める事でキャリアアップや新たな事業展開に知識を応用する事が可能です。
SARSA法とQ-learningなど代表的なアルゴリズムについて短時間で理解を深めることが可能で、専門的にエンジニアとして必要な強化学習の数式についても強化学習セミナーで学ぶことができます。
強化学習により状態遷移の確率値を割り出し、報酬を得るまでの知識を養うことができます。
