「強化学習」とは、簡単に言えば、「試行錯誤によって学習するAI」です。 機械学習の一種で、近年のディープラーニングの発展の恩恵を受け、注目されています。 本書は、基本のアルゴリズムからニューラルネットを使った応用まで、 強化学習の理論と実装がわかる本です。 強化学習がどんな仕組みのAIなのか、 これから学んでみたいという人や 興味はあるけれど難しそうだと思っている人におすすめです。 【本書の特徴】 ●強化学習の難解な理論をやさしく解説 難しい用語や数式は、高校数学の知識があれば理解できるように一歩一歩説明します。教師あり学習やニューラルネットワークなど、機械学習の前提知識も解説しています。 ●画面上のロボットを動かすことで直観的に理解 強化学習の問題や学習結果は、画面上のロボットが動くアニメーションで確認できます。プログラムを実行するための環境構築や操作方法の説明があるので、すぐに動かすことができます。 ●Pythonで強化学習のプログラムを改良 サンプルプログラムは軽量で、一般的なPC（GPUなどが装備されたPCは不要）で動かせます。強化学習のライブラリは使用せずに実装されており、ブラックボックス化されていないのでアルゴリズムがよくわかります。本書では、サンプルプログラムを自分で改良するためのポイントや、Pythonの基本、主要ライブラリ（NumPy、matplotlib、OpenCV、TensorFlow）の一部の使い方を紹介しています。 1章　強化学習の位置づけ 2章　Pythonの環境構築 3章　教師あり学習 4章　強化学習の問題設定 5章　基本のQ学習：tableQ 6章　ニューラルネットQ学習: netQ 7章　経験再生を取り入れたQ学習: replayQ、targetQ 8章　改良と工夫 講座A　Visual Studio Codeのインストールと使い方 講座B　Pythonの基本