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日時： ２０１９年４月２４日（水）午前９時００分〜午後１時００分
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会場： 金融財務研究会本社 グリンヒルビル セミナールーム
（東京都中央区日本橋茅場町1-10-8） |
受講費： ３５，0００円（お二人目から３０，０００円）
（消費税、参考資料を含む） |
講師 森谷博之（もりやひろゆき）氏
Ｑｕａｓａｒｓ２２ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｌｉｍｉｔｅｄ（Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ）
Ｄｉｒｅｃｔｏｒ，ＭＢＡ，ＭＢＡ，ＭＳｃ，
中央大学商学研究科兼任講師
中央大学企業研究所客員研究員
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強化学習の考え方は単純明快で強力です。しかし、その学習は容易ではありません。それは、強化学習特有の用語の使い方、初学者に不適切な例題等が考えられます。本セミナーでは例題を迷路に限定します。そして、基本用語の説明をした後に、最低限必要なOpenAI
Gymに関する知識を身に着けます。そして、その後、イラスト、アニメーション、表、プログラム等を用い強化学習の大きな枠組みを理解します。そうすることでより複雑なOpenAI
Gymを用いた例題を理解する基礎力を養います。
１． 強化学習の枠組み：方策(ポリシー)、報酬、価値関数、価値の予測、環境/モデル、状態、行動
２． OpenAI Gymの基礎：register、MAPS、スリップ、step
３． 有限マルコフ決定過程：Q学習、遷移確率、定常状態、ベルマン方程式
４． 動的計画法：価値反復、方策反復
５． モンテカルロ法、TD法、SARSA、Actor/Critic、他
■本セミナーに参加して修得できること
強化学習が役に立つ、立たない場面の区別がつき、基本的手法がわかり、どの場面でどの手法が役立つかを理解できます。例題から強化学習の限界と可能性を理解します。より複雑な手法を理解できる学力を身に着けます。
■受講対象者
強化学習に関して「初心者」の方を対象としています。強化学習が日々の仕事、研究に役立つのか分からない、強化学習を行いたいがどうすれば良いかわからない、複雑な手法を理解できる素養を養いたい方など
■使用ソフト：Jupyter Notebook
■PCは持ち込みが原則です。ソフトは事前にPCにインストールされている必要があります。
参考文献：
Pythonでまなぶ強化学習(講談社)、
強化学習(森北出版) |
【講師紹介】
Quasars22 Private Limited(Singapore),Director,MBA,MBA,MSc,中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員。主な論文に「金融市場の安定、多重性の増加、取引戦略の役割」企業研究第３０号（２０１６年３月）、「シンガポールの金融ビジネスの可能性とそれを支えるシステム」企業研究第２９号（２０１５年８月）がある。主な訳書に「シュワッガーのテクニカル分析」（１９９９、パンローリング）、「物理学者ウォール街を往く」（２００５、東洋経済新報社）
※録音･ビデオ撮影はご遠慮下さい。
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主催 金融財務研究会
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