今年も人工知能学会全国大会に行ってきた。 ちなみに，昨年のレポートはこちら。
Cは知っているけどPythonは知らない人が，手っ取り早く強化学習のプログラムをPythonで書けるようになるための教材を学生演習用に作りました。
演習用のPython環境としてDockerイメージを作った
google colaboratory+openAI Gym+Keras-RLの続編。今度はGymのAtariを試してみた。
openAI Gymをgoogle colaboratoryで遊ぼうとすると，Algorithm以外の環境ではアニメーション表示がどうするかが問題になるが，一応なんとかなることがわかった。
google colaboratory上で，openAI GymのClassic Controlを使って遊べることがわかったので，さらにKeras-RLを使ってDQL(Deep-Q Learning)を試してみた。colaboratoryはKerasをサポートしているので，あっけなくデモが動いてめでたし。
同じデータを手にしても，それを表にまとめるときには，ある人は列に並べる値を，別の人は行に並べたりする。ある人が一つの表にまとめるようなデータを，別の人は複数の表に分けてまとめることもある。 というわけで，データ処理のときに案外大変なのが，手にしたデータのフォーマットを解析しやすいフォーマットに変換する前処理だったりする。
昨年度の卒論プレ配属のみなさんに，「Arduino(小型マイコン)と筋電計を使って何か面白いものを作る」という課題で，作品を作っていただきました。