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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

tensorflow

강화학습

deeplearning

딥러닝

심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)에 대한 필수 이론 학습을 통해 강화학습 기초 개념을 탄탄히 다지고, TensorFlow를 이용한 실제 코드 구현 실습을 통해 심층 강화학습의 원리를 자세히 학습할 수 있는 강의입니다.

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입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

텐서플로

Tensorflow

Reinforcement Learning(RL)

TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning

강의 슬라이드 다운로드

1강 - 강화학습(Reinforcement Learning)이란

2강 - MDP(Markov Decision Process)

3강 - 행동가치함수 추정하기 - MC, SARSA, Q-Learning

4강 - 딥러닝과 강화학습의 결합 - DQN(Deep-Q-Networks)

5강 - 기본 DQN 개선하기 - Double-Q-Learning, Duel-Q-Learning, PER(Prioritized Experience Replay)

6강 - Policy Gradient(정책 경사법)