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인공지능 딥러닝 · 머신러닝

게임기획자를 위한 강화학습 : AI 마리오 에이전트 키우기 대시보드

11명이 수강하고 있어요.

30%

27,720원

39,600원
지식공유자: 인공지능 교수 제이
총 21개 수업 (3시간)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝, 강화학습] 강의입니다.

강화학습 기본 개념부터 실전 프로젝트까지 한 번에 배우세요! 직접 슈퍼마리오 게임의 AI 에이전트를 만들며 강화학습을 경험해보세요

✍️
이런 걸
배워요!
강화학습의 기본 개념과 원리 이해
파이썬을 이용한 강화학습 구현 방법
openai gym의 강화학습 게임 환경 및 슈퍼마리오 강화학습 환경 설정

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
AI 적용을 고민중인 게임 기획자
AI 적용을 고민중인 게임 개발자
강화학습에 관심 있는 학생, 개발자, 연구원
인공지능 프로젝트 경험을 쌓고 싶은 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
파이썬 프로그래밍 기초

안녕하세요
인공지능 교수 제이 입니다.
인공지능 교수 제이의 썸네일

전 세계 모든 사람들에게
AI 교육 기회가 주어지는
세상을 꿈꾸는 글로벌 인공지능 교수 정원석 입니다.

  • 뉴욕시립대 Baruch College 데이터 과학 전공 최초 설립 및 졸업 

  • 모두의연구소 AI 전문 에듀테크 분야 선임 연구원 경력

  • 2017년부터 AI 연구원 300명 이상 양성

  • AI 헬스케어 스타트업 OPCT 창업

  • Meta 선정 글로벌 리더 4인

  • 서울사이버대학교 AI 전공 대우 교수

  • 글로벌 AI 에듀케이션 HISS 창업

커리큘럼 총 21 개 ˙ 3시간의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 인공지능 게임 에이전트?
섹션 1. AI 마리오가 스스로 경험하며 성장하는 방법
꼬마선충과 동물도 학습을 한다? 🙀 미리보기 07:14
강화학습의 기본 원리와 용어/기호 11:45
마코프 결정 과정(MDP)의 이해 11:45
상태 가치 함수와 행동가치 함수 12:41
여러가지 환경과 학습 방법 05:18
슈퍼마리오 MDP 및 환경 이해 05:20
🎮실습-1: 주피터 노트북 설치 05:00
🎮실습 -2 : 인공지능 슈퍼마리오 만들기 환경 설정 09:12
섹션 2. MDP에서의 에이전트 행동, 보상, 환경
의사결정을 위한 수학적 프레임워크 06:21
마르코프 결정 과정(MDP)에서의 에이전트(Agent) 03:21
AI 에이전트의 행동(Action)과 환경(Environment) 07:22
상태와 관측의 차이 05:50
실습 : 슈퍼마리오의 MDP 미리보기 16:11
Review 이번 챕터에서는 무엇을 배웠나요?
섹션 3. 행동 가치 함수
행동가치 함수(Action Value Function) 05:13
탐색과 이용의 균형 06:10
🎮실습:인공지능 슈퍼마리오가 Q-Learning으로 훈련하기 13:18
섹션 4. 인공지능과 강화학습의 연결
Deep Q-Network(DQN) 소개 12:49
🎮실습 : DQN으로 똑똑한 슈퍼마리오 만들기 11:09
DQN을 사용한 슈퍼마리오 에이전트 만들기 코드 22:21
강의 게시일 : 2024년 06월 10일 (마지막 업데이트일 : 2024년 06월 10일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️
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