• 全5回【完結】 （ 3時間）
• 必須条件：
  • 知識ゼロから誰でもスタートできます。
• こんな方にお勧め：
  • 初めてディープラーニングや機械学習を学び始めるが、楽しみながら体験してみたい方
• 学習内容：
  • 強化学習の基礎知識が学べる
  • DeepRacerのシミュレーション環境と操作環境（コンソール）の使い方が学べる

はじめに ― 本連載の読み方

　AI・機械学習・ディープラーニングに興味があるが、とにかく何か始めて見たい人に向けて、DeepRacerの概要から、DeepRacerでの強化学習、実際に学習＆評価してバーチャルで走らせるまでの手順を分かりやすく紹介する連載記事です。

　第 1 回では、ディープラーニングの強化学習で自動走行する「DeepRacer」というサービス＆実機について紹介。AWS Summit Tokyo 2019で開かれた「DeepRacerワークショップ」の取材に基づき、DeepRacerの特徴や概要をまとめます。

　第 2 回では、AI・機械学習における「強化学習」の基礎知識と基本用語を、AWS DeepRacerの視点で解説。強化学習で特に重要な「報酬関数」については、重点的に説明します。

　第 3 回では、DeepRacerのコンソールとシミュレーション環境の内容について解説。また、コンソール上で設定できる強化学習の各ハイパーパラメーターについても説明します。ディープラーニングや強化学習の初学者にもってこいの学習コンテンツです。

　第 4 回では、強化学習が初めての人に最適な「AWS DeepRacerのコンソールとシミュレーション環境」を使って、ディープラーニングを体験してみます。コンソール上で強化学習の各ハイパーパラメーターを設定してモデルに学習させ、さらに評価し、バーチャルレースにデプロイするまでの手順を解説します。

　第 5 回では、「DeepRacerの勝者がどのような設定や報酬関数にしているのか」を知ってもらうために、「初めてコースを見たときに、どこに着目するか？」「ズバリ、勝つポイントは？」「報酬関数を決める方法は？」についてのパネルディスカッション内容を書き起こしました。