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데이터 사이언스 인공지능
만들면서 배우는 인공지능(강화학습 편)
(3.8)
6개의 수강평 ∙ 70명의 수강생

55,000원

지식공유자 : 최광성
총 16개 수업˙총 58분
[수강기한: 무제한]
수료증 발급 강의
입문 초급 대상 중급이상
이 강의는 멘토링 신청이 가능합니다.
멘토링은 수강 신청과 별개로 운영되며, 수강생이 아니어도 신청할 수 있습니다.
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최광성 프로필
"반드시 알아야할 Tensorflow 수학"
최광성 2019.09.06

안녕하세요. "만들면서 배우는 인공지능(강화학습 편) in inflearn" 의 강사 Kwang 입니다.

먼저 강의를 수강해주셔서 감사드립니다.

"만들면서 배우는 인공지능" 강의는 제가 알파고를 보고 저도 저런걸 만들고 싶다는 충동에서 시작했었습니다. 사실 알파고는 단순 Q-learning 알고리즘이 아닌 DQN(Deep Q-learning network) 라는 뉴널네트워크를 사용하는 복잡한 놈?이었습니다. 제가 DQN 까지 배워서 하기엔 Tensorflow 장벽이 막강했습니다. 그래서 단순 Q-learning 으로만 틱택톡을 학습시켰었습니다.

이제 강화학습의 꽃인 DQN 을 이용해 멋진 녀석을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 그리고 이 과정을 강의로 만들고 있습니다. 말할 것과 배울 내용이 너무 많아 작은 강의 단위로 나누어 만들어 보려고 합니다. 그 중 첫번째 강좌인 "반드시 알아야 할 Tensorflow 수학" 강의가 나왔습니다.

Tensorflow 네트워크 학습은 결국 경사하강법을 실행하는 과정입니다. 경사하강법 ? 그 미지의 수학을 들어보았으나 우린 수학으로 이해하지 못하고 있습니다. 저는 알고리즘을 수학으로 이해하지 못하면 명확히 알지 못한다고 생각합니다. 그래서 Tensorfow로 본격저으로 들어가기 전 경사하강법을 알아가는 강의를 만들었습니다.

이 시리즈의 최종 목표는 본래 했던 틱택톡을 Tensorflow로 실행하는 것입니다.

https://www.inflearn.com/course/%ED%85%90%EC%84%9C%ED%94%8C%EB%A1%9C%EC%9A%B0-%EC%88%98%ED%95%99#

이 배에 여러분도 함께 승선해보시면 좋겠습니다. 감사합니다.

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