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강화학습 기초 이론

강화학습의 이론, 기초 개념을 탄탄히 다지고 싶은 분, 딥러닝이 강화학습에 어떻게 적용 되는지 배우고 싶으신 분께 도움이 됩니다.

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강화학습
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중급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

  • 강화학습 논문 읽기

강화학습 기초 이론

Policy, Reward, MDP, Monte-Carlo, Temporal Difference 등... 강화학습 관련 논문이나 프로젝트에서 흔히 접하게 되는 개념이지만, 각 용어의 정확한 정의를 가장 기초부터 차근차근 설명해주는 강의 자료는 많지 않은 것 같습니다. 이를 단단하게 이해하지 못하고 논문이나 프로젝트에 뛰어 들면 방향키를 잃은 배 처럼 갈 곳을 잃은 채 망망대해를 떠돌게 될 것 입니다.

그 기초를 풍부한 설명과 직관적 이해를 겸비하여 가장 잘 설명해주는 자료가 딥마인드의 D.Silver 교수님의 유튜브 강의라고 생각합니다. 하지만 해당 강의는 영어로 진행되고, 초심자가 듣기에 다소 어려운 면이 있어서, 본 강의는 같은 내용을 보다 알기 쉽게 우리말로 풀어서 재전달하는 것을 목적으로 하는 강의입니다. D.Silver의 강의가 10강으로 구성된 것 처럼 저희의 강의 또한 10강으로 이루어질 예정입니다.

 도움이 되는 분들

  • 강화학습의 이론, 기초 개념을 탄탄히 다지고 싶은 분
  • 딥러닝이 강화학습에 어떻게 적용 되는지 배우고 싶으신 분

 알파고 논문 리뷰

강화학습을 배우면 어떤 일을 할 수 있는 지 궁금하신 분들은 저희 팡요랩의 알파고 논문 리뷰 영상을 먼저 봐주세요.
알파고 논문 리뷰: https://www.youtube.com/watch?v=SRVx2DFu_tY&list=PLpRS2w0xWHTfnWmr95LtIu4v4HbVxqTlM
알파고 제로 논문 리뷰: https://youtu.be/CgOGKChwWrw

 강화 학습이란?

기계학습 (Machine Learning) 분야 중의 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)
머신러닝은 크게 지도학습,비지도학습, 강화학습 분야로 나눌 수 있다. 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 행동 순서를 선택하는 방법이다.

지식공유자 소개

노승은
서울대학교 - 컴퓨터공학, 경제학 전공 (2010-2015)
서울대학교 융합과학기술대학원 - 딥러닝의 하이퍼파라미터 최적화 관련 연구 (2015-2017)
엔씨소프트 AI Research - 강화학습팀 인공지능 연구원 (2017-)

전민영
서울대학교 - 컴퓨터공학, 시각디자인 전공 (2011-2017)
게임베리 - 개발자 (2014)
링글 - 개발자 (2015)
매드업 - 개발자 (2016-2017)
네이버 - Papago팀 프론트엔드 개발 (2018-)

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 강화학습을 처음 접하는 사람

선수 지식,
필요할까요?

  • 미분

안녕하세요
팡요랩입니다.

2,557

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수강생

21

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수강평

5.0

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강의 평점

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강의

커리큘럼

전체

10개 ∙ (13시간 2분)

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마지막 업데이트일: 

수강평

전체

21개

5.0

21개의 수강평

  • KYUNG TAE BAE

    ∙

    수강평 228

    ∙

    평균 평점 5.0

    5

    30% 수강 후 작성

    강화 학습에 대해 궁금한 점이 많았는데.. 많이 배워갑니다! 좋은 강의 감사해요~^^

    • 이상

      ∙

      수강평 4

      ∙

      평균 평점 4.8

      5

      100% 수강 후 작성

      • 쿠카이든

        ∙

        수강평 333

        ∙

        평균 평점 5.0

        5

        40% 수강 후 작성

        강화학습에 대해서 많은 것을 배웠습니다. 좋은 강의 감사드립니다~^^

        • Sang Lee

          ∙

          수강평 1

          ∙

          평균 평점 5.0

          5

          100% 수강 후 작성

          저처럼 강화학습 입문자에게 특히 큰 도움이 되는 강의입니다. 좋은 강의를 이렇게 공유해주셔서 감사합니다.

          • dongchan

            ∙

            수강평 1

            ∙

            평균 평점 4.0

            4

            30% 수강 후 작성

            쉬운 설명 감사합니다!

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            4.3

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            Q-learning부터 Deep Q-learning에 대해 배우고, 강화학습을 R로 구현해 보는 시간을 가집니다. Deep Q-network을 넘어서 Self-imitation learning과 Random Netowrk Distillation 까지 전체적인 강화학습 내용을 다룹니다.

            중급이상

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            머신러닝, R, 강화학습

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            쏙쏙 이해되는 강화학습 핵심이론

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            이 강의를 통해 강화학습의 기본 이론을 익히실 수 있습니다.

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            이 강의를 통해 멀티에이전트, 커리큘럼 학습, 분산학습 등 머신러닝 에이전트의 다양한 기능들을 배우고 직접 사용해볼 수 있습니다. 또한 호기심 기반 탐험, 가변적인 입력에도 대응 가능한 강화학습 알고리즘에 대해서도 학습할 수 있습니다.

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            엑셀로 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보자! 구현한 프레임워크로 지도학습/ 비지도학습/강화학습을 풀어보자!

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            이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

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            강화학습, 머신러닝, Unity

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