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スポンサーさまご紹介
機械学習名古屋の勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開催しております。
どなたでも無料で参加でき、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。

• 来栖川電算さま
  　会場費用全額と懇親会費用の一部負担
• 株式会社groovesさま
  　懇親会費用の一部負担

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勉強会について

前回同様、前半ハンズオン、後半発表（LT）の2部構成を予定しています。

1. OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオン

前回に続き、OpenAI Gym を使ったゲームの強化学習ハンズオンを行います。

OpenAI Gym は、OpenAI の提供する強化学習の開発・評価用のプラットフォームです。前回はこの OpenAI Gym が提供するシュミレーション環境を利用して、ゲームの学習を通じて強化学習に触れあおう！というテーマでハンズオンを行いました。
今回はそれをもう少しだけ掘り下げてみたいと思います。

環境等

以下の環境を前提とします（前回とほぼ同じです）:

Dockerを利用しない場合

gymには依存するものがあり、インストールする必要があります。

• macOS の場合

※Python 等は事前にインストールしておいてください。

brew install cmake boost boost-python sdl2 swig wget

• ubuntu14.04/16.04 の場合

※Python 等は事前にインストールしておいてください。

apt-get install -y python-numpy python-dev cmake zlib1g-dev libjpeg-dev xvfb libav-tools xorg-dev python-opengl libboost-all-dev libsdl2-dev swig

• Windows の場合

以下のいずれかの方法を選択してください：

• VirtualBox （等の仮想環境）上に Ubuntu をインストールしてそこに環境構築する
• WSL + Ubuntu をインストールして、その上に環境構築する
  • ↑環境構築手順をまとめました → WSL+ubuntu18.04+VcXsrv+OpenAI Gym 動くまでのメモ

python環境は次が必要です。

• Python 3.x (3.6 以上を推奨)
• pip install gym
• pip install "gym[atari]"
• pip install chainerrl

Dockerを利用する場合

• docker pull nkats/mln_gym

でダウンロードしてください。

注意点：

• Docker 利用の場合、GUIによる学習の確認が出来ません。

ハンズオン資料

• 資料
  https://qiita.com/antimon2/private/5c4f11acb84a0089b5e7
• プログラム
  https://github.com/mlnagoya/MLN_201806

はじめに資料を読みながら流れを解説します。その後、プログラムをもとに手を動かしてもらおうと思います。

前回のハンズオン資料

• 資料
  https://qiita.com/n_kats_/items/932ca8dccab66f3255ed
• プログラム
  https://github.com/n-kats/MLN_201804

2. 発表（LT）

何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。 機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。

• antimon2 Julia で強化学習(仮)
• hashikawa プログラミング教育とAIの導入
• nishie 岡山から飛入り！建築業界もAIが欲しいぜ！

時間割

• 13:00-15:20 ハンズオン（休憩含む）
• 15:20-15:50 hashikawa プログラミング教育とAIの導入
• 15:50-16:10 antimon2 Julia で強化学習(仮)
• 16:10-16:30 nishie 岡山から飛入り！建築業界もAIが欲しいぜ！

会場について

名古屋市中区栄4丁目16番29号 中統ビル 4001

• 飲食可能（ゴミはお持ち帰りください）
• Wi-fi なし（テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします）
• 電源あり（電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります）
• 勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。

懇親会について

勉強会後に、懇親会を予定しています。
こちらも来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけます。
ぜひ、ご参加ください。

懇親会は下記イベントページより申し込みをお願いします。
https://machine-learning.connpass.com/event/91704/
当日の申し込みは行えませんのでご了承ください。

お問い合わせについて

お問い合わせのある方は、このページの「イベントへのお問い合わせ」よりお気軽にお問い合わせください。

フィードからのお問い合わせには気付かずに返信ができない場合がありますのでご了承ください。