[강화학습] 내 손으로 구현하는 성장형 AI 핵심 기술 자율주행편
강의소개
강의정보
| 학습개요 |
시행착오를 통해 스스로 학습하는 AI, 강화학습 A to Z 본 강의는 강화학습에 대한 전반적인 내용을 학습합니다. 강화학습의 기초와 핵심 알고리즘, 딥러닝 이론과 더불어 알고리즘 코드 구현 실습을 진행하여 현업 적용 가능한 강화학습 프로젝트를 진행합니다. |
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| 학습목표 |
1. 강화학습이 무엇인지 이해하고 핵심이 되는 기초이론을 학습할 수 있다. 2. 강화학습에 대한 이론 뿐만 아니라 코딩실습을 통한 알고리즘 구현능력을 학습할 수 있다. 3. 강화학습 기반 프로젝트 수행 능력을 배양하여, 자율주행 시뮬레이터 및 금융 시계열 데이터를 통한 실전 문제 해결 능력을 기를 수 있다. |
| 학습대상 |
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강사이력
| - KAIST(한국과학기술원) 로봇공학 석사 졸업
- 국내 대기업 AI 연구원 재직
- 삼성전자 임직원 대상 AI 축구로봇 강의
- KAIST 미담장학회 AI, SW 강의
- 다수 AI 및 SW 과외 경험 보유 |
강의목차
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강의정보 번호 강의명 1강강화학습이란?2강개발환경 구축3강MDP : 수학적 환경 모델4강벨만 방정식 : 상태 가치 관계식5강DP : 정책, 가치 이터레이션6강몬테카를로 예측과 시간차 예측7강SARSA : 실제 행동 기반 온폴리시 학습8강Q-learning : 최적 행동 기반 오프폴리시 학습 -
강의정보 번호 강의명 9강딥러닝10강Deep SARSA : 실제 행동 기반 연속 상태 학습11강REINFORCE : 정책기반 강화학습12강DQN : 최적 행동 기반 경험 재사용 학습13강Actor-Critic : 정책 · 가치 동시 학습 구조14강강화학습, 자율주행을 만나다!15강시뮬레이터로 여는 자율주행16강강화학습 기반 자율주행 알고리즘 설계
