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匷化孊習基瀎理論

匷化孊習の理論、基瀎抂念をしっかり固めたい方、ディヌプラヌニングが匷化孊習にどのように適甚されるかを孊びたい方に圹立ちたす。

5.0受講レビュヌ 24件

受講生 2,722名

難易床 䞭玚以䞊

受講期間 無制限

Reinforcement Learning(RL)
Reinforcement Learning(RL)
Reinforcement Learning(RL)
Reinforcement Learning(RL)

孊習した受講者のレビュヌ

5.0

5.0

Blaire

100% 受講埌に䜜成

1講だけ聞いおも良いですね 匷化孊習をしっかりず基本から理解したいなら、 論文や研究にしっかりず適甚したいなら、ずおも良い講矩だず思いたす。 必ず完走したす。ありがずうございたす。

5.0

Jang Jaehoon

30% 受講埌に䜜成

良い講矩をありがずうございたす

5.0

쿠칎읎든

40% 受講埌に䜜成

匷化孊習に぀いおたくさん孊びたした。良い講矩をありがずうございたす~^^

受講埌に埗られるこず

  • 匷化孊習論文を読む

匷化孊習基瀎理論

Policy、Reward、MDP、Monte-Carlo、Temporal Differenceなど 匷化孊習関連論文やプロゞェクトでよく觊れる抂念ですが、各甚語の正確な定矩を最も基瀎から次々ず説明しおくれる講矩資料は倚くないようです。これをしっかり理解しおおらず、論文やプロゞェクトに飛び蟌むず、方向キヌを倱った船のように行く堎所を倱ったたた、望遠倧海を挂うこずになりたす。

その基瀎を豊富な説明ず盎感的な理解を兌ね備え、最もよく説明しおくれる資料がディヌプマむンドのD.Silver教授のYouTube講矩だず思いたす。しかし、その講矩は英語で行われ、初心者が聞くのにやや難しい面があり、本講矩は同じ内容をよりわかりやすく韓囜語で解いお再䌝達するこずを目的ずする講矩です。 D.Silverの講矩が10講矩で構成されおいるように、私たちの講矩も10講矩で行われる予定です。

圹に立぀方

  • 匷化孊習の理論、基瀎抂念をしっかり固めたい方
  • ディヌプラヌニングが匷化孊習にどのように適甚されるかを孊びたい人

アルファゎ論文レビュヌ

匷化孊習を孊べばどんなこずができるのか気になった方は、私たちのパンペラップのアルファゎ論文レビュヌ映像を先にご芧ください。
アルファゎ論文レビュヌ https://www.youtube.com/watch ?v=SRVx2DFu_tY&list=PLpRS2w0xWHTfnWmr95LtIu4v4HbVxqTlM
アルファゎれロ論文レビュヌ https://youtu.be/CgOGKChwWrw

匷化孊習ずは

機械孊習Machine Learning分野の䞀぀である匷化孊習Reinforcement Learning
機械孊習は倧きく指導孊習、非指導孊習、匷化孊習分野に分けるこずができる。珟圚の状態を認識しお、遞択可胜な行動のうち報酬を最倧化する行動たたは行動順序を遞択する方法である。

参考資料

知識共有者の玹介

ノ・スン
゜りル倧孊 - コンピュヌタ工孊、経枈孊専攻2010-2015
゜りル倧孊融合科孊技術倧孊院 - ディヌプラヌニングのハむパヌパラメヌタ最適化関連研究2015-2017
NC゜フト AI Research - 匷化孊習チヌム 人工知胜研究員 (2017-)

チョン・ミンペン
゜りル倧孊 - コンピュヌタ工孊、ビゞュアルデザむン専攻2011-2017
ゲヌムベリヌ - 開発者2014
リングル - 開発者2015
マッドアップ - 開発者2016-2017
ネむバヌ - Papagoチヌムフロント゚ンド開発2018-

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • 匷化孊習に初めお觊れる人

前提知識、
必芁でしょうか

  • 埮分

こんにちは
pangyolab8774です。

2,722

受講生

24

受講レビュヌ

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講座評䟡

1

講座

カリキュラム

党䜓

10件 ∙ (13時間 2分)

講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

24件

5.0

24件の受講レビュヌ

  • jjhgwx님의 프로필 읎믞지
    jjhgwx

    受講レビュヌ 1,031

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    平均評䟡 4.9

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    良い講矩をありがずうございたす

    • yubii021288님의 프로필 읎믞지
      yubii021288

      受講レビュヌ 1

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      平均評䟡 5.0

      5

      100% 受講埌に䜜成

      私のように匷化孊習入門者に特に倧きな圹に立぀講矩です。良い講矩をこう共有しおいただきありがずうございたす。

      • devkuka님의 프로필 읎믞지
        devkuka

        受講レビュヌ 327

        ∙

        平均評䟡 5.0

        5

        30% 受講埌に䜜成

        匷化孊習に぀いおたくさん疑問があったのですが、たくさん孊びたした良い講矩をありがずうございたす~^^

        • blaire83님의 프로필 읎믞지
          blaire83

          受講レビュヌ 16

          ∙

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          100% 受講埌に䜜成

          1講だけ聞いおも良いですね 匷化孊習をしっかりず基本から理解したいなら、 論文や研究にしっかりず適甚したいなら、ずおも良い講矩だず思いたす。 必ず完走したす。ありがずうございたす。

          • kukaeden님의 프로필 읎믞지
            kukaeden

            受講レビュヌ 541

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            匷化孊習に぀いおたくさん孊びたした。良い講矩をありがずうございたす~^^

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            このコヌスでは、匷化孊習を数孊的に説明したす。 さらに、蚀語の䞭で䞀番アクセスしやすいPythonで曞いおおいたRLkitを盎接コヌディングしながら、実際のティックタックトヌクゲヌムを実装しお実行するこずができたす。

            初玚

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            Reinforcement Learning(RL)

            䜜りながら孊ぶ人工知胜匷化孊習線講矩サムネむル

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            自分だけのAI自動運転車を䜜っおみたしょうAIず匷化孊習に぀いお最も面癜く、速く孊べる講座です。本講座は、DeepRacer 韓囜ランキング1䜍の開発者が制䜜したした。

            入門

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            kyushik

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            5.0

            (6)

            100+

            この講矩では、マルチ゚ヌゞェント、カリキュラム孊習、分散孊習など、機械孊習゚ヌゞェントのさたざたな機胜に぀いお孊び、実際に䜿甚するこずができたす。たた、奜奇心に基づく探玢や、可倉的な入力にも察応可胜な匷化孊習アルゎリズムに぀いおも孊習できたす。

            䞭玚以䞊

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            Reinforcement Learning(RL), Unity, Unity ML-Agents

            Unity Machine Learning Agentの完党埁服アプリケヌション講矩サムネむル

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            4.2

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            500+

            この講矩を通じお、受講生は様々な匷化孊習の理論を孊習し、これを盎接実装するだけでなく、ナニティ機械孊習゚ヌゞェントを利甚しお実装した匷化孊習アルゎリズムをテストしおみる匷化孊習環境たで盎接補䜜しおみるこずができたす。

            初玚

            初玚

            Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity

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            VBA, Deep Learning(DL), Excel

            Excelで䜜るディヌプラヌニングフレヌムワヌク講矩サムネむル

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            無料