目次
第１章 強化学習とは
第２章 強化学習の基本的な問題設定
第３章 基本的な学習アルゴリズム
第４章 方策勾配法の発展
第５章 モデルベース強化学習
第６章 報酬設計の課題と対策
第７章 今後の展望
著者等紹介
小林泰介［コバヤシタイスケ］
２０１６年９月に名古屋大学大学院を短縮修了。博士（工学）取得。２０１６年１１月から２０２２年３月まで奈良先端大学院大学助教。２０２２年４月から現在まで国立情報学研究所／総合研究大学院大学助教。その他に、２０１６年４月から１０月まで日本学術振興会特別研究員、２０１８年５月から２０１９年３月までミュンヘン工科大学滞在研究員、２０２０年１２月から２０２２年３月までＪＳＴさきがけ研究者として従事。専門はヒューマノイドロボットを始めとする複雑なロボットの運動制御と、ロボット応用に向けた機械学習理論の開発（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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