Tensorflow와 Keras로 배우는 강화학습 핵심 - 유료

교육일정

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본 과정에서는 인공지능(AI) 응용 제품 중 로보틱스, 게임 및 자율주행 분야에서 주로 활용되고 있는 강화학습에 대한 핵심 기술요소와 알고리즘을 이해하고 강화 학습 구현 방법을 학습하는 과정임.

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강화 학습 기초 강화학습 개요
- MDP (Markov Decision Process)
- 벨만 방정식
Dynamic 프로그래밍과 강화 학습
- Grid World와 Dynamic Programming
- Dynamic Programming 1 - 정책 이터레이션
- Dynamic Programming 2 - 가치 이터레이션
강화학습 알고리즘 살사와 큐러닝
- 몬테 카를로 예측과 시간차 예측
- 강화 학습 알고리즘 살사
- 강화 학습 알고리즘 큐러닝
강화학습과 인공신경망
- 근사함수를 이용한 Grid World의 구현
- 인공신경망을 결합한 강화학습 알고리즘 딥살사
강화학습 DQN 구현 사례
- 강화학습 DQN 구현 사례1 - 카트폴
- 강화학습 DQN 구현 사례2 - 아타리 게임

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수강 대상
- AI 제품 및 서비스 개발자, 기획자, 컨설턴트, 기술지원자
- 딥 러닝의 핵심 기술요소와 구현 방법에 관심이 있는 자
- Tensorflow 기반 딥러닝 프레임워크 및 네트웍 활용 기법을 알고자 하는 자

신청 자격
- 대기업, 중소기업 모두 가능 (단, 신청 인원 15인 이상 필수)

수강료

- 대기업 : 시간당 35,000원(1인 기준)
※ KOSTA 회원사의 경우 10% 할인
- 중소기업 : 시간당 30,000원(1인 기준)
     

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[판교 교육장] 재직자:031-606-9319, 채용예정자:031-606-9316
[가산 교육장] 재직자:02-6278-9353, 채용예정자:02-6278-9352

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선수과정

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후수 과정

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