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This course will help you build a solid foundation in the basic concepts of reinforcement learning through essential theoretical learning on deep reinforcement learning, and learn the principles of deep reinforcement learning in detail through hands-on practice of implementing actual code using TensorFlow.

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Introduction to Deep Reinforcement Learning with TensorFlow - Deep Reinforcement Learning

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강화학습

deeplearning

딥러닝

深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）の必須理論学習を通じて強化学習基礎概念をしっかりと固め、TensorFlowを利用した実際のコード実装実習を通じて深層強化学習の原理を詳しく学習できる講義です。

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입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

텐서플로

Tensorflow

Reinforcement Learning(RL)

TensorFlowで学ぶ深層強化学習入門 - Deep Reinforcement Learning

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1強 - 強化学習(Reinforcement Learning)とは

レッスン2 - MDP（Markov Decision Process）

レッスン3 - 行動価値関数の推定 - MC、SARSA、Q-Learning

レッスン4 - ディープラーニングと強化学習の組み合わせ - DQN（Deep-Q-Networks）

レッスン5 - 基本DQNを改善する - Double-Q-Learning、Duel-Q-Learning、PER（Prioritized Experience Replay）

6強 - Policy Gradient(政策傾斜法)