강의

N
챌린지

멘토링

N
클립

커뮤니티

BEST
AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

Học tăng cường cho lập trình viên (tác giả trực tiếp giảng dạy)

Khóa học dễ nhất và chi tiết nhất về Học tăng cường - Công nghệ cốt lõi cho Đổi mới Kinh doanh!!! Mỗi ngày 2 tiếng (2 bài giảng), trong 17 ngày, chúng tôi sẽ giúp bạn nắm vững Học tăng cường. Kể từ giờ phút này, Học tăng cường không còn là vấn đề khó hiểu mà sẽ trở thành công cụ tuyệt vời dành cho bạn.

(4.5) 32 đánh giá

470 học viên

  • multicoreit
Reinforcement Learning(RL)
Artificial Neural Network

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Lý thuyết cơ bản về Học tăng cường (Toán học, Thống kê, MDP)

  • Khái niệm mạng nơ-ron nhân tạo (Hồi quy thần kinh, Phân tích phân loại, Mạng nơ-ron nhân tạo)

  • Thuật toán học tăng cường (DQN, REINFORCE, A2C, PPO)

  • Tinh chỉnh thuật toán học tăng cường (Tìm kiếm lưới, Tối ưu hóa Bayesian)

  • Tinh chỉnh mạng nơ-ron (tối ưu hóa, hàm kích hoạt, tiền xử lý)

'Học tăng cường', công nghệ cốt lõi cho doanh nghiệp tương lai
Chúng tôi sẽ giải thích các khái niệm cơ bản một cách dễ hiểu và chi tiết. 🦾

■ Tổng quan về khóa học

Bài giảng này được biên soạn dựa trên cuốn sách “ Học tăng cường cho lập trình viên ” . Tác giả sẽ đích thân giảng dạy những nội dung không thể đưa vào bài báo . Trong 17 ngày, 2 giờ mỗi ngày , bạn có thể biến học tăng cường thành công nghệ của riêng mình . Từ thời điểm này, học tăng cường sẽ không còn là bức tường khó khăn và khó hiểu nữa mà sẽ là một công cụ tuyệt vời mà bạn có thể thoải mái sử dụng để gia tăng giá trị của mình .

Các ví dụ được sử dụng trong bài giảng có thể được tải xuống từ trang web https://github.com/multicore-it/rl .

■ Phiên bản sửa đổi của bài giảng đã được phát hành.

Phiên bản sửa đổi của 『Học tăng cường cho lập trình viên』 cuối cùng đã được phát hành cho những ai còn ngần ngại học học tăng cường vì lý thuyết toán học và mã phức tạp. Thông qua học tăng cường, bạn sẽ phát triển các kỹ năng phát triển thực tế có thể tạo ra các hệ thống thông minh có thể đưa ra phán đoán và tự thích ứng trong các tình huống không thể đoán trước. 🔗Phím tắt

  • Thêm các giải thích thân thiện và trực quan hơn.
  • Đã thêm các công cụ thực hành hiện đại (Stable Baselines3) và các kỹ thuật (Optuna).
  • Chúng tôi đã triển khai rất nhiều dự án ví dụ thực tế (chiến lược phân bổ tài sản, luân chuyển chi nhánh).

■ Tại sao lại là Học tăng cường?

Học tăng cường dựa trên kỹ năng chứ không phải vốn.

Học tăng cường không học từ dữ liệu được gắn nhãn trước mà tự tạo dữ liệu trong khi chạy tác nhân, do đó, gánh nặng về dữ liệu ít hơn và yêu cầu ít năng lực tính toán hơn . Đây là một lĩnh vực có thể bị loại vì nó phụ thuộc rất nhiều vào sự hiểu biết sâu sắc về các thuật toán học tăng cường và kỹ năng lập trình để giải quyết vấn đề.

Học tăng cường là công nghệ quan trọng cho sự đổi mới kinh doanh trong tương lai.

Học tăng cường là công nghệ AI phù hợp với môi trường có vốn hạn chế như Hàn Quốc . Nhiều vấn đề phát sinh trong môi trường kinh doanh có thể được giải quyết bằng kỹ năng lập trình và thuật toán học tăng cường , và các dịch vụ và sản phẩm tiên tiến hơn có thể được tạo ra dựa trên các đặc điểm này .

■ Tính năng của khóa học

■ Nội dung học tập

Trong phần về các khái niệm cơ bản của học tăng cường, trước tiên chúng tôi giải thích các lý thuyết thống kê và toán học cần thiết cho học tăng cường, sau đó giải thích chi tiết quá trình từ thuật toán MDP đến thuật toán DQN .

Trong phần về mạng nơ-ron nhân tạo, thay vì tập trung vào mạng nơ-ron nhân tạo, quá trình dẫn đến mạng nơ-ron nhân tạo được giải thích từng bước, bắt đầu từ hồi quy tuyến tính . Vì nó giải thích từ những điều cơ bản để ngay cả những người không có khái niệm về trí tuệ nhân tạo cũng có thể hiểu được , bất kỳ ai chỉ có một chút kiến ​​thức về lập trình cũng có thể dễ dàng hiểu được .

Trong phần học tăng cường dựa trên giá trị , thuật toán DQN được giải thích theo hướng tập trung vào mã . Trong số các thuật toán học tăng cường khác nhau, học tăng cường dựa trên giá trị tương đối dễ hiểu, vì vậy nó được giới thiệu đầu tiên .

Trong phần học tăng cường dựa trên chính sách , các thuật toán REINFORCE, A2C và PPO được giải thích thông qua mã và được hướng dẫn thực hiện trực tiếp . Các thuật toán dựa trên chính sách khó hiểu hơn các thuật toán dựa trên giá trị, nhưng chúng cho thấy hiệu suất tương đối ổn định, do đó cần dành nhiều thời gian để giải thích chúng .

Cuối cùng, chúng tôi giải thích về điều chỉnh học tăng cường . Nó bao gồm mọi thứ từ lý thuyết chi tiết về mạng nơ-ron nhân tạo, điều cần thiết để điều chỉnh , đến các kỹ thuật tối ưu hóa Bayesian, giúp điều chỉnh hiệu quả các tham số thuật toán .

■ Đo lường lỗi chương trình

Vui lòng tham khảo tin tức mới nhất "Hướng dẫn hành động lỗi chương trình (ngày 10 tháng 12 năm 2022)"

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • 인공지능으로 업무를 개선하고 싶은 분

  • Người muốn tạo bot phần mềm thông minh giúp tôi

  • Người muốn tạo ra sản phẩm đổi mới bằng công nghệ AI

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Kinh nghiệm lập trình (Java, C, v.v.) và một ít cú pháp Python

Xin chào
Đây là

851

Học viên

49

Đánh giá

112

Trả lời

4.7

Xếp hạng

4

Các khóa học

멀티코어는 프로그래머이자 인공지능 전문가입니다. 프로그래머로서 다양한 분야에서 활동했으며 현재는 기업에서 데이터분석과 강화학습을 활용한 비즈니스 환경 개선 업무를 담당하고 있습니다. 인공지능이 학위를 받은 소수의 전문가만을 위한 영역이 아니라 프로그래머도 충분히 도전할 수 있음을 후배들에게 보여주기 위해 부단히 노력하고 있습니다. "프로그래머를 위한 강화학습"을 집필했습니다.

 

  • 집필 및 자격사항

  1. 개발자 답게 코드로 익히는 강화학습 (2025) / 프리렉

  2. 딥페이크 모델 분석을 통한 딥페이크 이미지 분류 개선에 대한 고찰 (2024) / 한국융합보안학회

  3. 비트코인 선물 자동매매시스템 집필 (2022) / 프리렉

  4. 프로그래머를 위한 강화학습 집필 (2021) / 프리렉

  5. 멀티플 DOM 트리를 활용한 브라우저 퍼징기법 연구(2017) / 연세대학교

     

  6. 정보시스템 수석감리원 자격증 취득(2015) / 정보시스템감리협회

     

  7. 컴퓨터시스템응용기술사 (2013) / 한국산업인력공단

  • 기업 및 개인 강의 문의 : multicore.it@gmail.com

Chương trình giảng dạy

Tất cả

35 bài giảng ∙ (6giờ 48phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

32 đánh giá

4.5

32 đánh giá

  • nanamjk8391님의 프로필 이미지
    nanamjk8391

    Đánh giá 3

    ∙

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    6% đã tham gia

    I was interested in artificial intelligence, so I bought a book and listened to the lecture. In other videos or articles, MDP was explained in a difficult way, so it was hard to understand. I tried to understand it by reading the book every time I commuted to work, and listened to the lecture repeatedly. That difficult MDP gradually came into view.. For those who want to study reinforcement learning, I strongly recommend reading the book and listening to the lecture together.

    • multicoreit
      Giảng viên

      Hello, Baguette. First, I would like to thank you for taking the course. As Baguette said, the point at which many people who are studying reinforcement learning for the first time give up is MDP. MDP is the first gateway to understanding reinforcement learning. Many other books and online lectures explain MDP first and then explain the full-fledged reinforcement learning algorithm. However, it is not easy for those who lack background knowledge in artificial intelligence to understand MDP. That is why this lecture explains the concept of probability step by step. I tried to organize the lecture as easily as possible, but if there is anything you do not understand, please leave a comment in Q&A. I will sincerely answer. Thank you.

  • qudansdl3115님의 프로필 이미지
    qudansdl3115

    Đánh giá 1

    ∙

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    14% đã tham gia

    I gave up on reading several reinforcement learning books. This one is good because I can listen to it consistently.

    • multicoreit
      Giảng viên

      Hello PyoungMoon Thank you for taking the course. This course was created for many people who are interested in reinforcement learning but gave up because it was too difficult. Reinforcement learning is the most difficult field in the field of artificial intelligence. You need to know basic mathematics and artificial neural networks, and MDP, which is the basis of reinforcement learning, also has a lot of unfamiliar content. This course explains the basic theory, so even people without background knowledge in mathematics and artificial intelligence can understand it sufficiently. If you listen carefully from the beginning and listen to the parts you don't understand a few times, you can fully make reinforcement learning your own. If there is anything you don't understand, please leave a comment in Q&A at any time. Thank you.

  • geonheeye0122님의 프로필 이미지
    geonheeye0122

    Đánh giá 1

    ∙

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    • multicoreit님의 프로필 이미지
      multicoreit

      Đánh giá 2

      ∙

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      31% đã tham gia

      • ewiz2117942님의 프로필 이미지
        ewiz2117942

        Đánh giá 1

        ∙

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        715.422 ₫

        Khóa học khác của multicoreit

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

        Reinforcement Learning All-in-One: Fundamentals, Latest Algorithms, and Practical Applications강의 썸네일

        Reinforcement Learning All-in-One: Fundamentals, Latest Algorithms, and Practical Applications

        multicoreit

        AI that thinks and adapts? Now you can build it yourself. Master the core of reinforcement learning with intuitive explanations and code, not complex theories, and grow into a 'practical developer' through finance and industry projects.

        중급이상

        중급이상

        Python, Artificial Neural Network, Reinforcement Learning(RL)

        Reinforcement Learning All-in-One: Fundamentals, Latest Algorithms, and Practical Applications강의 썸네일

        Reinforcement Learning All-in-One: Fundamentals, Latest Algorithms, and Practical Applications

        multicoreit

        Create AI Apps Without Coding: Complete Mastery of Dify No-Code강의 썸네일

        Create AI Apps Without Coding: Complete Mastery of Dify No-Code

        multicoreit

        If you want to create your own AI service without coding, this course is the perfect solution. Using the Dify no-code platform, you can create high-quality AI apps with just your ideas. Instead of complex theory, it's structured around hands-on projects, allowing both AI beginners and working professionals to develop practical skills.

        입문

        입문

        prompt engineering, LLM, RAG

        Create AI Apps Without Coding: Complete Mastery of Dify No-Code강의 썸네일

        Create AI Apps Without Coding: Complete Mastery of Dify No-Code

        multicoreit

        Bitcoin Algorithm Trading Bot Development강의 썸네일

        Bitcoin Algorithm Trading Bot Development

        multicoreit

        Create your own revenue model with programming.

        입문

        입문

        Pandas, Investment, Quant

        Bitcoin Algorithm Trading Bot Development강의 썸네일

        Bitcoin Algorithm Trading Bot Development

        multicoreit

        Bitcoin Futures Trading Automated Trading System (Author Direct Lecture)강의 썸네일

        Bitcoin Futures Trading Automated Trading System (Author Direct Lecture)

        multicoreit

        We will teach you an automated Bitcoin futures trading technique that can help you make profits even in a bear market.

        초급

        초급

        Pandas, Investment

        Bitcoin Futures Trading Automated Trading System (Author Direct Lecture)강의 썸네일

        Bitcoin Futures Trading Automated Trading System (Author Direct Lecture)

        multicoreit

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

        Deep Learning and PyTorch Bootcamp for Beginners (Easy! From Basics to ChatGPT Core Transformer) [Data Analysis/Science Part3]강의 썸네일

        Deep Learning and PyTorch Bootcamp for Beginners (Easy! From Basics to ChatGPT Core Transformer) [Data Analysis/Science Part3]

        funcoding

        This newly designed course, drawing from the instructor's initial deep learning failures, helps you progressively learn deep learning essentials: math, theory, PyTorch-based implementation, transfer learning, and GPT's core Transformer.

        초급

        초급

        Deep Learning(DL), PyTorch, Machine Learning(ML)

        Deep Learning and PyTorch Bootcamp for Beginners (Easy! From Basics to ChatGPT Core Transformer) [Data Analysis/Science Part3]강의 썸네일

        Deep Learning and PyTorch Bootcamp for Beginners (Easy! From Basics to ChatGPT Core Transformer) [Data Analysis/Science Part3]

        funcoding

        [Pytorch] Building Deep Learning Models with Pytorch강의 썸네일

        [Pytorch] Building Deep Learning Models with Pytorch

        YoungJea Oh

        Learn how to build deep learning models directly through intuitive and Pythonic PyTorch. This reflects the latest PyTorch version.

        초급

        초급

        PyTorch, Anaconda, CNN

        [Pytorch] Building Deep Learning Models with Pytorch강의 썸네일

        [Pytorch] Building Deep Learning Models with Pytorch

        YoungJea Oh

        From Introduction to Reinforcement Learning to Deep Q-learning/Policy Gradient강의 썸네일

        From Introduction to Reinforcement Learning to Deep Q-learning/Policy Gradient

        YoungJea Oh

        All the recent amazing achievements in the field of artificial intelligence have been announced in the field of reinforcement learning. We have covered reinforcement learning technology, which is revolutionizing true artificial intelligence technology such as robots, autonomous driving technology, and human-like machines, from the basics to the advanced level, in an easy-to-understand way for beginners.

        중급이상

        중급이상

        Deep Learning(DL), Reinforcement Learning(RL), Python

        From Introduction to Reinforcement Learning to Deep Q-learning/Policy Gradient강의 썸네일

        From Introduction to Reinforcement Learning to Deep Q-learning/Policy Gradient

        YoungJea Oh

        Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)강의 썸네일

        Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)

        kyushik

        Through this course, students will learn various reinforcement learning theories and implement them themselves, as well as create a reinforcement learning environment to test the reinforcement learning algorithm implemented using Unity Machine Learning Agents.

        초급

        초급

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

        Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)강의 썸네일

        Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)

        kyushik

        Learning Artificial Intelligence and Autonomous Driving with AWS DeepRacer강의 썸네일

        Learning Artificial Intelligence and Autonomous Driving with AWS DeepRacer

        AI CASTLE

        Make your own AI autonomous vehicle! This is a course where you can learn about AI and reinforcement learning in the most fun and fastest way. This course was produced by the developer ranked #1 in DeepRacer Korea.

        입문

        입문

        DeepRacer, Reinforcement Learning(RL), Autonomous Driving

        Learning Artificial Intelligence and Autonomous Driving with AWS DeepRacer강의 썸네일

        Learning Artificial Intelligence and Autonomous Driving with AWS DeepRacer

        AI CASTLE

        Deep Learning Framework Made with Excel강의 썸네일

        Deep Learning Framework Made with Excel

        hjk1000

        Let's implement a deep learning framework directly with Excel! Let's solve supervised learning/unsupervised learning/reinforcement learning with the implemented framework!

        초급

        초급

        VBA, Deep Learning(DL), Excel

        Deep Learning Framework Made with Excel강의 썸네일

        Deep Learning Framework Made with Excel

        hjk1000

        Mastering Unity Machine Learning Agents (Application Edition)강의 썸네일

        Mastering Unity Machine Learning Agents (Application Edition)

        kyushik

        Through this course, you will learn and use various functions of machine learning agents, such as multi-agents, curriculum learning, and distributed learning. You will also learn about reinforcement learning algorithms that can respond to curiosity-based exploration and variable inputs.

        중급이상

        중급이상

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

        Mastering Unity Machine Learning Agents (Application Edition)강의 썸네일

        Mastering Unity Machine Learning Agents (Application Edition)

        kyushik

        Large Language Models, Just the Essentials!강의 썸네일

        Large Language Models, Just the Essentials!

        haesunpark

        This is a lecture covering LLM theory and practical examples based on <Large Language Models, Just the Essentials!> (Insight, 2025).

        입문

        입문

        Artificial Neural Network, PyTorch, LLM

        Large Language Models, Just the Essentials!강의 썸네일

        Large Language Models, Just the Essentials!

        haesunpark

        Developing Android and iOS apps using machine learning models강의 썸네일

        Developing Android and iOS apps using machine learning models

        pnuswedu

        You will create an Android/iOS app based on a simple machine learning model, learn the basics of machine learning, model conversion using TFLite, and the process of implementing an Android app/iOS app.

        초급

        초급

        Android, iOS, gan

        Developing Android and iOS apps using machine learning models강의 썸네일

        Developing Android and iOS apps using machine learning models

        pnuswedu