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인공지능

내손으로 강화학습 기초

최영준
레슨 18개 · 60일 수강
동영상 15개 · 4시간 31분
실습 3회
수강생 17명
정상가
129,000
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- 30,000원(23% 할인)
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선수지식

[필수] 확률통계 (조건부 확률까지)
[필수] 미분
[권장] 파이썬 (실습을 원하시는 분)

무엇을 배울 수 있나요?

・ 강화학습의 기본 이론
・ 몬테카를로
・ DP
・ TD
・ Q-learning
・ 가치함수 근사화
・ Policy-gradient descent 솔루션
・ Actor-critic 방법

누가 들으면 좋나요?

・ 강화학습에 대해 아무 것도 모르는 초보자
・ 강화학습을 공부하기 시작했는데 개념을 잘 못 잡고 있는 학습자
・ 대학생 2학년 이상 권장

클래스 소개

소개이미지 웹 소개이미지 모바일



알파고의 원리를 알고 싶으신가요? 알파고에서 채택한 강화학습 알고리즘은 머신러닝의 3대 분야 중 하나로서 자율주행차, 게임, 로봇, 주식예측 등 무궁무진한 응용이 있습니다.

강화학습의 바이블인 Richard Sutton의 Second edition을 매우 쉽게 풀어서 설명하였습니다.

강화학습의 states, actions, rewards, Markov Decision Processes, policies, value 등 기본 개념부터 확실하게 잡아드립니다. 몬테카를로, dynamic programming, temporal difference 등 강화학습의 기본 솔루션을 배워 보고 최신 강화학습의 기본 알고리즘인 Sarsa, Q-learning 및 policy-gradient descent, Actor-critic 방법에 대해 배우고 실습까지 해 보겠습니다.

아주대학교 인공지능대학원에서 2021년 1학기에 최영준 교수님이 강의한 "강화학습 이론 및 응용" 강좌를 대학생 이상이면 누구나 쉽게 배울 수 있도록 아주 쉽게 재구성하였습니다.

강사 프로필

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최영준 (대학교수)

#인공지능 #이상탐지 #강화학습

아주대학교 교수

아주대학교 소프트웨어학과/인공지능대학원 교수 (2009-현재)
서울대학교 겸임교수 (2015-2016)
NEC Laboratories America 연구원 (2007-2009)
미국 미시간대학교 연구원 (2006-2007)
서울대학교 전기컴퓨터공학부 박사 (2006)

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