강화학습의 학습 원리를 이해 하고 Deep Learning 과 결합한 Deep Q-Network 및 Policy Gradient 모델 구축 및 활용
교육내용
교육대상
수강 대상 가. Python 기초지식 보유자
신청 자격 협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능
과정 수강 안내 1. 과정 개강/폐강 확정
개/폐강 여부는 개강 1주일 전에 확정됩니다. 추후 과정 확정 여부 및 기타 안내사항은 교육을 신청해주신 모든 분들에게 개별 안내 드립니다.
2. 교육 대기상태
교육 "대기"상태에서는 교육 승인상태가 아닙니다. 개강이 확정 된 후 교육 승인되신 분들은 교육 '확정' 상태로 변경됩니다. 3. 개강 안내
개강 안내 메일 및 문자는 개강 일주일 전에 발송됩니다.
과정 커리큘럼
1일차.
가. pytorch 이해 및 활용하기
나. Jupyter Notebook 활용하기
가. gym 라이브러리 이해 및 활용하기
2일차.
가. 강화학습에 필요한 수학 기초 이해하기
나. 강화학습의 개념과 원리 이해하기
3일차.
가. Dynamic Programming 이해하기
나. Monte Carlo 방법 이해하기
4일차
가. TD 방법 이해하기
나. Q-Learning 이해 하기
다. Deep-Q Learning 이해하기
패널티 안내
선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다.
원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.
- 교육 당일 사전 연락없이 결석 시 (당일 No Show)
- 교육 중 사전 연락없이 이탈 시
패널티를 3번 이상 부여받은 경우 수강생은 3개월 동안 수강제한을 받습니다.
이러한 수강생이 3분 이상일 경우 재직 중이신 회사의 모든 수강생은 3개월 수강제한을 받습니다.
비대면 과정
해당 과정은 Zoom을 통한 비대면 라이브 과정입니다.
필수는 아니오나 과정 수강 시 캠 활성화 요청 드립니다.