人と自律システム系の多目的性に着目した逆強化学習の展開:危険ゼロと快適最大化
詳細情報
| 科研費研究課題/領域番号 | 23K24921 [ KAKENで見る ] |
|---|---|
| 種目 | 基盤研究(B) |
| 採択年度 | 2022 |
| 代表者氏名 | 荒井 幸代 |
| 採択時の代表者所属 | 千葉大学 大学院工学研究院 教授 |
| 代表者の科研費研究者番号 | 10372575 |
| 科研費審査区分（中区分） | 61 （人間情報学） |
| 分析データ 推定科研費審査区分（中区分） | 21 （電気電子工学） |
| 分析データ クラスタ | 46 （データサイエンス/機械学習・AI） |