1강만 듣고도 좋네요!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
강화학습 제대로 기본부터 이해하고 싶다면,
논문이나 연구에 제대로 적용하고 싶다면 너무 좋은 강의인 것 같습니다.
꼭 완강하겠습니다. 감사합니다.
5.0
Jang Jaehoon
30% 수강 후 작성
좋은 강의 감사합니다!
5.0
쿠카이든
40% 수강 후 작성
강화학습에 대해서 많은 것을 배웠습니다. 좋은 강의 감사드립니다~^^
수강 후 이런걸 얻을 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.
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.
공준호
