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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| AI | 2021-02-22 14:40 |
ONLINE | オンライン開催 | 深層強化学習におけるカリキュラム学習の適用に関する一考察 ～ シューティングゲームAIを例に ～ ○小高郁実・齊藤史哲（千葉工大）  AI2020-47 |
近年，深層強化学習は従来の強化学習と比較して，より高次元の環境に適用することが可能となり注目を集めている．しかし，特に高... [more] | AI2020-47 pp.47-52 |
| IN | 2021-01-19 10:55 |
ONLINE | オンライン開催 | オセロにおけるゲームAIに人間的な振る舞いを可能にするヒト型化要素の検討 ○吉田裕太・荒澤孔明・服部 峻（室蘭工大） IN2020-51 |
現在，様々なゲームにおいてゲームAIの「強さ」についての研究がなされている．従来の研究では，ゲームAIの動きが最適化され... [more] | IN2020-51 pp.43-48 |
| IN | 2021-01-19 11:20 |
ONLINE | オンライン開催 | 特化型AIの適応的選択による汎用AIの実現に向けた汎用度の検討 ○黒野真澄・荒澤孔明・服部 峻（室蘭工大） IN2020-52 |
計算機の性能の向上に伴い，人間の知能を機械で再現する試みとして，人工知能の研究が進められてきた．近年の人工知能の研究では... [more] | IN2020-52 pp.49-54 |
| NLP, NC (併催) |
2020-01-25 16:25 |
沖縄 | 宮古島マリンターミナル | コントラクトブリッジにおけるエージェント間コミュニケーション戦略の強化学習 ○山口陽太郎・小山田創哲・中江 健・石井 信（京大） NLP2019-111 |
コントラクトブリッジ（ブリッジ）は4人のプレイヤが2人ずつ2つのチームに分かれて行う不完全情報のカードゲームであり，仲間... [more] | NLP2019-111 pp.131-134 |
| IPSJ-MPS, IPSJ-BIO (共催) NC, IBISML (併催) (連催) ※学会内は併催 [詳細] |
2019-06-18 13:30 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | Hybrid Reinforcement and Imitation Learning for Human-Like Agents ○Rousslan Fernand Julien Dossa・Xinyu Lian（Kobe Uni）・Hirokazu Nomoto（EQUOS RESEARCH）・Takashi Matsubara・Kuniaki Uehara（Kobe Uni） NC2019-16 IBISML2019-14 |
強化学習では，収益の最大化を目指して訓練することで，様々な課題が解決できる． しかしながら，ゲームAIや自動運転などに... [more] |
NC2019-16 IBISML2019-14 pp.69-74(NC), pp.91-96(IBISML) |
| IN | 2018-01-23 14:25 |
愛知 | 愛知県産業労働センター15F 愛知県立大学サテライトキャンパス | 不完全情報を推測可能なゲームAIのためのオンライン対戦データを用いたコミュニティ抽出 ○渡邊稜平・荒澤孔明・服部 峻（室蘭工大） IN2017-87 |
昨今，ビデオゲームの対戦を競技的に行う“e-sports” が流行しつつあるが，ビデオゲームの多くは不完全情報ゲームであ... [more] | IN2017-87 pp.91-96 |
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