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【送料無料】倒立振子の作り方ゼロから学ぶ強化学習 物理シミュレーション×機械学習／遠藤理平

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: bookfan 2号店 楽天市場店
商品コード: bookfan:12506851

著者遠藤理平(著)出版社カットシステム発売日2019年02月ISBN9784877834401ページ数158Pキーワードとうりつしんしのつくりかたぜろからまなぶ トウリツシンシノツクリカタゼロカラマナブ えんどう りへい エンドウ リヘイ9784877834401

本書は、制御理論の古典的な課題である「倒立振子」を題材に、物理シミュレーションと強化学習を融合させた、極めて実践的な学習ガイドです。単なるアルゴリズムの解説にとどまらず、物理的な法則が支配する環境をどのようにデジタル空間に構築し、そこに知能を持つエージェントをどのように適な応させるかという、ロボティクスとAIが交差する領域のプロセスを網羅しています。構成としては、まず物理現象をシミュレーションするための基礎的なモデル化から始まり、次に強化学習の基本概念、そして深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）を用いた高度な制御手法へと段階的に進みます。核心的なメッセージは、「理論をコードに落とし込み、実際に動くものを作る」という体験の重要性です。数式としての強化学習を、物理的な「動き」として可視化することで、報酬設計の難しさや学習の不安定さといった、実務レベルでの課題解決能力を養うことを目的としています。シミュレーションと機械学習の境界を、プロジェクトベースで深く掘り下げた一冊です。

• 物理シミュレーション環境の構築プロセスと物理モデルの数式化
• 強化学習におけるエージェントと環境の相互作用の深い理解
• 学習の成否を分ける報酬関数（Reward Function）の設計手法
• DQN（Deep Q-Network）などの深層強化学学習アルゴリズムの実装
• 物理エンジンを用いた、デジタル空間における動的な環境構築
• 学習の進捗を可視化し、エージェントの挙動から課題を抽出する解析手法
• シミュレーションと実機制御のギャップを埋めるための洞察

• Pythonを用いた物理シミュレーションの実装・構築スキル
• 強化学習アルゴリズムの理論的理解と、それをコードへ落とし込む実装力
• ロボット制御におけるリワードエンジニアリング（報酬設計）の技術
• 物理エンジンやシミュレータの操作および活用能力
• 機械学習モデルの学習プロセスにおけるデバッグと最適化の経験
• 制御理論と機械学習を融合させた、次世代のロボティクスへの応用力

• 理論だけでなく、実際に「動くもの」を作るプロセスを体験したいエンジニア
• 強化学習をロボティクスや自動制御の分野に応用したい研究者・学生
• Pythonを用いた科学技術計算や物理シミュレーションに興味がある方
• AIの学習プロセスを、視覚的な成果物を通じて直感的に理解したい初学者

著者の遠藤理平氏は、物理シミュレーションと機械学習の融合領域における深い知見を持つ専門家です。ロボット工学の基礎となる物理モデルの構築から、最新の深層強化学習を用いた高度な制御まで、理論と実践の両面からアプローチする技術に長けています。複雑な数理モデルを、プログラミングを通じて直感的に理解可能な形へと翻訳し、実装へと導く、教育的かつ実践的なアプローチを得意としています。

本書は、数式主体の理論書や、AIの応用先を限定しない汎用的な機械学習の入門書とは一線を画します。「倒立振子」という具体的な物理課題にフォーカスすることで、制御理論と強化学習の接点を極めて具体的に描き出しています。既存の教科書が「アルゴリズムの理解」に重きを置くのに対し、本書は「環境構築から制御の成功まで」という一連のエンジニアリング・プロセスを重視した、プロジェクトベースの学習書という独自の立ち位置を築いています。

本書の最大の価値は、抽象的な「強化学習」という概念を、重力や慣性といった物理的な実感を伴う「倒立振子の制御」へと変換した点にあります。読者は、コードを書き、シミュレーション上の振子が自律的に立ち上がる瞬間を通じて、報酬設計の重要性や学習のダイナミズムを肌で感じることができるでしょう。単なる知識の習得を超え、シミュレーション環境を構築し、エージェントを訓練するという、次世代のロボティクス開発に不可欠な一連のワークフローを習得できる一冊です。AIを単なる数学的な道具としてではなく、物理世界を制御するための強力な手段として捉え直したいすべての人にとって、極めて実践的なバイブルとなるでしょう。