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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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탄탄한 강화학습 개념잡기
인공지능 · 초급
레슨 18개
· 60일 수강
동영상 15개 ·
4시간
31분
문서 3개
실습 3회
수강생 37명
5.0 / 1명
- 정상가
- 129,000원
- 할인액
- - 30,000원(23% 할인)
- 판매가
- 99,000원
- 3개월 할부시
- 월 33,000원
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소개
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선수지식
[필수] 확률통계 (조건부 확률까지)
[필수] 미분
[권장] 파이썬 (실습을 원하시는 분)
[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
・ 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
・ 강화학습을 공부하기 시작했는데 개념을 잘 못 잡고 있는 학습자
・ 대학생 2학년 이상 권장
클래스 소개
커리큘럼
레슨 18개, 수강기간 60일
1. 강화학습 개요
레슨 3개
2. 강화학습 문제 정의
레슨 3개
3. 강화학습 솔루션
레슨 5개
4. 강화학습 솔루션 2
레슨 7개
최근 업데이트 날짜 2021.11.09 10:34
아주대학교 교수
수료증
수강생 리뷰
5.00 (1)
디지털노마드 이지환69
・2022.01.11
좋은 강의 감사합니다.
리뷰쓰기
5점 훌륭해요!!
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