Kotlin Fest 2018 わいわい報告会 ( https://connpass.com/event/100752/ ) で発表したスライドです
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The Deep Q-Network proposed by Mnih et al. [2015] has become a benchmark and building point for much deep reinforcement learning research. However, replicating results for complex systems is often challenging since original scientific publications are not always able to describe in detail every important parameter setting and software engineering solution. In this paper, we present results from ou
2018.09.10 スキル テクノロジーの進歩に伴った変動の激しいIT領域に身を置くエンジニアにとって、継続的な学習はキャリアを築く上で必要不可欠。近年では、社会に出てからも学び続ける・学び直す「リカレント」にも注目が集まっています。しかし、日々の業務と平行してスキルを磨いたり、新たな知識を身につけたりするのは、決して簡単なことではありません。 では、各企業で活躍する若手エンジニアの方はどのようにスキルを磨いているのでしょうか?その実態を探り、明日からマネできるノウハウを盗んできました! 株式会社ディー・エヌ・エー(以下、DeNA) システム本部 AIシステム部 AI研究開発第二グループ 田中一樹さん(26歳) 慶應義塾大学で電力に関する制御理論工学や数理計画法を学んだ後、同大学院理工学研究科を修了。2017年4月、新卒でDeNAに入社して以降、ゲームアプリ『逆転オセロニア』におけるAI
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