現場で使える！Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御

■Part 1　基礎編

CHAPTER 1　強化学習の有用性
　1.1　機械学習の分類
　1.2　強化学習でできること
　1.3　深層強化学習とは

CHAPTER 2　強化学習のアルゴリズム
　2.1　強化学習の基本概念
　2.2　マルコフ決定過程とベルマン方程式
　2.3　ベルマン方程式の解法
　2.4　モデルフリーな制御

CHAPTER 3　深層学習による特徴抽出
　3.1　深層学習
　3.2　畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
　3.3　再帰型ニューラルネットワーク（RNN）

CHAPTER 4　深層強化学習の実装
　4.1　深層強化学習の発展
　4.2　行動価値関数のネットワーク表現
　4.3　方策関数のネットワーク表現

■Part 2　応用編

CHAPTER 5　連続制御問題への応用
　5.1　方策勾配法による連続制御
　5.2　学習アルゴリズムと方策モデル
　5.3　連続動作シミュレータ
　5.4　アルゴリズムの実装
　5.5　学習結果と予測制御

CHAPTER 6　組合せ最適化への応用
　6.1　組合せ最適化への応用について
　6.2　巡回セールスマン問題
　6.3　ルービックキューブ問題
　6.4　まとめ

CHAPTER 7　系列データ生成への応用
　7.1　SeqGANによる文章生成
　7.2　ネットワークアーキテクチャの探索

APPENDIX　開発環境の構築
　AP1　ColaboratoryによるGPUの環境構築
　AP2　DockerによるWindowsでの環境構築

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• Docker ToolBoxの利用にあたっての注意事項

  　Docker ToolBoxの更新にともない、ソースコードのフォルダをコンテナにマウントできなくなるバグが生じております（下記URL参照）。
  
  https://github.com/docker/toolbox/issues/844
  
  
  　この状況になった場合、問題を解決するには、以下の手順にしたがってください。
  
  
  手順1.書籍のAP2.2（P.287～294）にしたがい、DockerToolbox-18.09.3 をインストールしてください。
  
  手順2.「Docker Quickstart Terminal」をダブルクリックして Docker ターミナルを起動してください[*1][*2]。
  
  手順3.インストール先のフォルダ C:\Program Files\Docker Toolbox の下にあるイメージファイル boot2docker.iso をコピーして C:\Users\ユーザ名\.docker\machine\machines\default の下にある同名のファイルを上書き保存してください。
  
  手順4.Dockerターミナルを終了してPCを再起動してください[*3]。
  
  手順5.再度、Docker Quickstart Terminal をダブルクリックして Docker ターミナルを起動してください。
  
  手順6.その後は、書籍のAP2.3およびAP2.4（P.294～301）にしたがって下さい[*4]。
  
  [*1]: 途中でVirtual Boxの変更を問うウィンドウが何度か開きます。すべて「はい」をクリックしてください。
  
  [*2]: しばらくしてもプロンプトが戻ってこない場合は、Enterキーを押してください。
  
  [*3]: PCをシャットダウンする際、Virtual Boxを強制的に終了してください。
  
  [*4]: Jupyter Notebook および Colaboratory を起動するブラウザとしては、Google Chrome または Internet Explorer を使用してください。