Title：強化学習の基礎と応用

森本 淳（もりもと じゅん）
(株)国際電気通信基礎技術研究所（ATR）

　本講義では、強化学習の基礎と応用について紹介する。特に、講義前に行われるデモンストレーションとの連携のもとに、まずは離散系での強化学習と逆強化学習の方法論について解説を行う。具体的には、まず講義の前半においては、報酬関数に基づいて方策を学習する強化学習と、方策から生成される行動系列を観測することで逆に報酬関数を推定する逆強化学習について、基礎的な部分の紹介を行う。さらに、講義の後半においては、ロボットシステムへの応用を例題としながら、最適制御手法との関連やロボットシステムへの実装事例について確認する。

参考文献：
1. Richard S. Sutton and Andrew G. Barto著, Reinforcement Learning: An Introduction second edition
2. 牧野貴樹、澁谷長史、白川真一編、これからの強化学習
3. 田中　宏和、計算論的神経科学