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딥러닝 · 머신러닝

TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning

심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)에 대한 필수 이론 학습을 통해 강화학습 기초 개념을 탄탄히 다지고, TensorFlow를 이용한 실제 코드 구현 실습을 통해 심층 강화학습의 원리를 자세히 학습할 수 있는 강의입니다.

(5.0) 수강평 1개

수강생 66명

딥러닝Tensorflow강화학습
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중급자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)의 기초와 원리

  • 기본 DQN과 Double Q-Learning, Duel Q-Learning, Prioritized Experience Replay(PER) 최신 논문에서 제안된 심화 DQN 기법

  • Vanila Policy Gradient(REINFORCE) 기법과 Actor-Critic Method 심화 Policy Gradient 기법(Proximal Policy Optimization[PPO])

심층 강화학습 기초 개념부터 최신 기법까지!

심층 강화학습 기본 원리 + Double DQN, Duel DQL, PER 최신 모델

심층 강화학습 기초 개념부터 최신 논문에서 제안된 다양한 기법들을 함께 다룹니다. 자세한 설명과 TensorFlow 코드 실습을 통해 튼튼하게 익혀보세요 😀

자세한 설명, 단계별 학습 +
최신 모델 구현까지 한번에! 

Step 1 ✍️ 
자세한 설명과 단계별 학습을 통해 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)의 개념과 원리를 탄탄하게 학습합니다.

Step 2 👨🏻‍💻 
Double DQN, Duel DQN, PER와 Actor-Critic까지 최신 심층 강화학습 모델을 TensorFlow(텐서플로) 2.0을 이용해서 구현해 봅시다. 

선수 강의 ✅

👋 본 강의는 TensorFlow 2.0과 딥러닝 기초에 대한 선수 지식이 필요한 강의입니다. 반드시 아래 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖춘 뒤 본 강의를 수강하세요.

👉 딥러닝 핵심 이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)의 개념과 원리를 탄탄히 학습하고 싶은 분

  • 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)의 다양한 알고리즘을 실제 TensorFlow 코드로 구현해보고 싶은 분

  • 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)의 다양한 최신 논문을 살펴보고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 사용경험

  • 선수강의 [TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문] 수강경험

안녕하세요
AISchool입니다.

수강생 수

7,332

수강평 수

471

강의 평점

4.6

강의 수

26

커리큘럼

전체

33개 ∙ (5시간 21분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

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강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

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