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

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

 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-)

강좌 평가

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개의 수강평
  • 5 점0
  • 4 점0
  • 3 점0
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강좌 교육과정

강화학습의 기초 이론
강화학습 introduction학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 미리보기 01:20:00
Markov Decision Process학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 미리보기 01:15:00
Planning by Dynamic Programming학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 01:19:00
Model Free Prediction학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 01:16:00
Model Free Control학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 01:06:00
Value Function Approximation학습을 원하시면 최상단 '배우기 버튼을 클릭해주세요' 01:19:00
  • 무료
  • 평생
  • 6개 강의, 총 7 시간 35 분
  • 위시리스트
다른 강좌 보기 : 팡요랩

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