東京大学松尾研究室 強化学習サマースクール2020 第5回 https://deeplearning.jp/reinforcement_cource-2020s/Read less
Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』の翻訳者であり、同分野の第一人者が書き下ろす至極の入門書! まさにバイブル! 理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。Jupyter Notebookですぐに実践できる! 第Ⅰ部 準備 第1章 はじめに 1.1 「分からない」を扱う 1.2 確率ロボティクスの歴史 1.3 本書について 章末問題 第2章 確率統計の基礎 2.1 センサデータの収集とJupyter Notebook 上での準備 2.2 度数分布と確率分布 2.3 確率モデル 2.4 複雑な分布 2.5 多次元のガウス分布 2.6 まとめ 章末問題 第3章 自律ロボットのモデル化 3.1 想定するロボット 3.2 ロボットの動き 3.3 ロボットの観測 3.4 コードの保存と再利用 3.5 まとめ 章末問題 第4章 不確かさのモデル化 4.1 ノートブックの準備
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