모두를 위한 딥러닝 - Deep Reinforcement Learning 대시보드

중급자를 위해 준비한
[인공지능, 데이터 사이언스] 강의입니다.

홍콩과기대 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝" 강좌 두번째 시즌으로 '강화학습' 에 대해 학습해 봅니다.

1. 강좌 소개

본 Reinforcement Learning(강화학습) 강좌는 홍콩과학기술대학교의 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝' 시리즈의 두번째 강좌입니다. 앞선 강좌로  기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌 가 있습니다. 일주일에 한강좌씩 천천이 업데이트 예정입니다.

알파고와 이세돌의 경기를 보면서 이제 머신 러닝이 인간이 잘 한다고 여겨진 직관과 의사 결정능력에서도 충분한 데이타가 있으면 어느정도 또는 우리보다 더 잘할수도 있다는 생각을 많이 하게 되었습니다. Andrew Ng 교수님이 말씀하신것 처럼 이런 시대에 머신 러닝을 잘 이해하고 잘 다룰수 있다면 그야말로 "Super Power"를 가지게 되는 것이 아닌가 생각합니다.

더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀수 있게 하기위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 있도록 하였습니다. 이 머신러닝, 딥러닝 강좌는 수학이나 컴퓨터 공학적인 지식이 없이도 쉽게 볼수 있도록 만들려고 노력하였습니다.

2. 도움되는 분들

• 인공지능에 대해 관심이 있는 누구나
• 머닝러신, 딥러닝의 개념을 이해하고 싶으신분
• 머닝러신의 직접 구현해보고 싶으신 분
• 앞선 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌 를 학습하신 분
• 강화학습에 대해 관심이 있는 분

3. 참고자료

이 비디오는 저도 인터넷등을 통해 공부하면서 만든것이며 아래 자료를 많이 사용하였습니다.

• Andrew Ng’s and other ML tutorials
  • https://class.coursera.org/ml-003/lecture
  • http://www.holehouse.org/mlclass/ (note)
  • Deep Learning Tutorial
• Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.
  • http://cs231n.github.io/
• Tensorflow
  • https://www.tensorflow.org
  • https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
  • Deep learning @Udicity

4. 지식공유자 소개

김성훈
Hong Kong University of Science and Technology 에서 컴퓨터 공학쪽으로 연구를 하고 있습니다. 비디오나 강의에 대한 의견이 있으시면 아래로 이메일을 보내 주시면 됩니다. hunkim+ml@gmail.com