55,000원
초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.
본 강좌는 강화학습을 수학 없이 설명합니다. 개념을 쉽고 분명하게 배울 수 있습니다. 뿐만 아니라. 언어 중 제일 접근하기 쉬운 파이썬으로 작성해 놓은 RLkit 를 직접 코딩하면서 실제 틱택톡 게임을 구현하고 실행할 수 있습니다.
만들면서 배우는 인공지능 (강화학습 편)
이세돌과 대국했던 딥만이드의 알파고는 강화학습이란 머신러닝 테크닉으로 훈련됐습니다. 강화학습은 머신을 훈련할 때 가장 좋은 대안으로 평가됩니다. 본 강좌는 강화학습을 수학 없이 설명합니다. 개념을 쉽고 분명하게 배울 수 있습니다. 뿐만 아니라. 언어 중 제일 접근하기 쉬운 파이썬으로 작성해 놓은 RLkit 를 직접 코딩하면서 실제 틱택톡 게임을 구현하고 실행할 수 있습니다.
강화학습이란?
기계학습(머신러닝)의 한 영역으로, 어떤 환경 안에서 정의된 에이전트가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 행동들 중 보상을 최대화하는 행동 혹은 순서를 선택하는 방법이다.
이런걸 만들어 봅니다.
도움이 되는 분들
- 파이썬 기초를 배우고 다음 단계를 배우려는 분
- 인공지능에 관심 있으나 수학으로 힘들어 하는 분
지식공유자 소개
최광성
대학원 때 부터 프로그래밍에 빠저 살았습니다. 졸업 후 실험실에 남아 반도체 공장 예측 시뮬레이션 소프트웨어 개발에 참여했습니다. 주력 언어는 C++과 CUDA입니다. CCG라는 스타트업에서 CTO를 맡았습니다. SIMPLE이라는 GPU용 인터프리터 언어를 개발했습니다. https://github.com/cks3443/simple
안녕하세요
최광성 입니다.
최광성 입니다.
- 현) 리얼메이커 수석 개발자
- 전) CCG 수석 개발자
- 전) VARDOT 소프트웨어 엔지니어, 드루팔 개발자
- 전) 반도체 에칭 시뮬레이션 책임 개발자
커리큘럼
총 16 개
˙ 58분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강좌소개
1 강
∙ 3분
섹션 1. 강화학습 이론
7 강
∙ 17분
환경
미리보기
02:00
스테이트, 에이전트, 리워드
02:00
마르코프 결정 과정 1
02:00
마르코프 결정 과정 2
03:00
리워드 결정 방법
03:00
강화학습 방법
04:00
학습된 머신이 플레이하는 방법
01:00
섹션 2. 개발환경설치
1 강
∙ 6분
섹션 3. RLkit 소개
4 강
∙ 15분
RLkit 동작 이해 1
02:00
RLkit 동작 이해 2
03:00
강화학습 훈련 방법 1
03:00
강화학습 훈련 방법 2
07:00
섹션 4. 강화학습 구현
1 강
∙ 12분
ML 클래스의 learn 함수 구현
12:00
섹션 5. 실습하기
1 강
∙ 4분
틱택톡 게임 실행하기
04:00
섹션 6. 맺는 말
1 강
∙ 1분
앞으로 과제
01:00
강의 게시일 : 2018년 02월 13일
(마지막 업데이트일 : 2018년 08월 22일)
수강평
총 8개
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강화학습에 대해 전공자, 비전공자 모두 부담없이 들을 수 있는 강의
흥미로운 강의 잘 들었습니다.
강화학습에 대해 전공자, 비전공자 모두 부담없이 들을 수 있는 강의라고 생각합니다.
다만, "스테이트, 에이전트, 리워드"편은 다시 녹화하시는 게 나을 것 같습니다.
말씀이 너무 딱딱 끊어져서 초반부터 집중하기가 어려웠습니다.
그 이후에는 굉장히 자연스러웠습니다.
"GPU 프로그래밍 언어 CUDA(쿠다) 기초"도 들어보도록 하겠습니다.
좋은 강의 올려주셔서 감사합니다.
2018-12-23