PythonとPyTorchで強化学習の基本からDQNを実装する

PythonとPyTorchで強化学習の基本からDQNを実装する｜Tetsuya T

行動と報酬から学ぶ仕組みを理解し、バンディット問題、価値計算、DQNまでコードで試す。

ε-greedy法、マルコフ決定過程、Gymnasium、ベルマン方程式を扱う。方策反復・価値反復、TD学習、SARSA、Q学習を経て、DQNの実装を段階的に進める。

原題：【Hands Onで学ぶ】データサイエンスのための強化学習入門

学習・行動と報酬：バンディット問題、状態・行動価値、エピソードと継続タスクを整理する。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/rl-python/

学習・価値を計算：ベルマン方程式と方策反復・価値反復を学ぶ。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/rl-python/

学習・モデルを実装：SARSA・Q学習からDQNへ進み、PyTorchで実装する。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/rl-python/

対象：PythonとPyTorchのプログラミング経験があり、強化学習を実装して学びたい人。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスを確認）。言語：日本語。利用条件：一部講義にプレビューの案内あり。全講座の受講条件・現在価格はUdemyで確認。

確認事項（編集部）：公開要件はPythonとPyTorchの使用経験。完全なプログラミング初心者向けとは説明しない。公開シラバスは5章・34講義で、実際のロボットや業務システムに接続する演習は確認していない。取得した公開ページは2か月前のキャッシュ。

出典：Tetsuya T / Udemy「【Hands Onで学ぶ】データサイエンスのための強化学習入門 — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/rl-python/

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