
強化学習入門からDeep Q-learning/Policy Gradientまで
YoungJea Oh
最近の人工知能分野における驚異的な成果は、そのすべてが強化学習の分野で発表されています。ロボット、自動運転技術、人間に似た機械など、真の人工知能技術の革新を成し遂げている強化学習技術を、初心者の視点で分かりやすく、基礎から応用レベルまで扱いました。
中級以上
Python, Deep Learning(DL), Reinforcement Learning(RL)
基礎を終えても実務への適用は 막막하시죠?(途方に暮れていませんか?)私の現場ノウハウで、複雑なRAGとエージェント設計を完成させます。

高度なRAG(Retrieval-Augmented Generation)の最適化および性能改善
Agents SDKを活用したマルチエージェントシステムの設計および実装
PydanticベースのStructured Outputsを利用した堅牢なデータ処理
実務レベルのAPIコスト管理およびトークン最適化戦略
実際のサービスローンチのためのワークフロー設計およびデプロイ
学習対象は
誰でしょう?
基本的なAPI呼び出しを超えて、実務レベルのAIサービスを開発しようとする開発者
複雑なビジネスロジックにAIエージェントを統合しようとしているエンジニア
単なるチャットボット以上のインテリジェントなAIアプリケーションを構築しようとしている創業者および企画者
最新のOpenAI技術(MCP、Function Callingなど)の高度な活用法を必要とする専門家
前提知識、
必要でしょうか?
Pythonプログラミング言語
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回答
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長年の開発経験を持つSenior Developerです。現代建設の電算室、サムスンSDS、電子商取引企業のXmetrics、シティ銀行の電算部を経て、30年以上にわたりIT分野で培ってきた知識と経験を共有したいと考えています。現在は人工知能とPythonに関する講義を行っています。
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