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교육일정 및 신청

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Tensorflow와 Keras를 이용한 강화 학습

Tensorflow와 Keras를 이용한 강화 학습
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1 2020년 02월 17일(월) ~ 02월 19일(수) 종료
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NCIA양재교육장 마감
2 2020년 07월 13일(월) ~ 07월 15일(수)
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3 2020년 09월 14일(월) ~ 09월 16일(수)
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4 2020년 10월 26일(월) ~ 10월 28일(수)
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NCIA양재교육장 신청

교육목표

 

• 강화 학습의 기본 원리와 동작을 이해할 수 있다.
• 강화 학습과 관련된 수학적 이론 및 용어를 구분할 수 있다.
• 강화 학습에 사용되는 기본 알고리즘을 이해할 수 있다.
• 강화 학습 구현 코드를 분석하고 활용할 수 있다.
• TensorflowKeras 등을 이용하여 강화 학습에 사용되는 기본 알고리즘을 구현할 수 있다.

 

교육내용

 

일차과목내용
1일차

강화학습 기초

 

Dynamic 프로그래밍과 강화 학습

• 강화학습 개요, MDP (Markov Decision Process), 벨만(Bellman) 방정식
• Grid WorldDynamic Programming,
• Dynamic Programming 1 - 정책 이터레이션
• Dynamic Programming 2 - 가치 이터레이션
2일차

강화학습 알고리즘 살사와 큐러닝

 

강화학습과 인공신경망

• 몬테 카를로 예측과 시간차 예측, 강화 학습 알고리즘 살사 (SARSA)

• 강화 학습 알고리즘 큐러닝 (Q-Laerning)
• 인공신경망을 결합한 강화학습 DQN(Deep Q-Networks) 
3일차

강화학습 DQN 구현 사례

 

최신 강화 학습 알고리즘 분석

• 강화학습 DQN 구현 사례 1 - 카트폴
• 강화학습 DQN 구현 사례 2 - 아타리 게임
• VPG, NPG, TRPO, PPO

교육대상

 

• AI 제품 기획/설계/기술지원/테스팅/감리/컨설팅 관련 자
• 강화 학습의 원리와 핵심 알고리즘을 파악하고자 하는 자
• 강화 학습 알고리즘을 구현하고자 하는 개발자

 

특이점

 

• Linux & Cloude 환경에서 진행함
• Anaconda3 ( Python, Spyder, numpy, scipy, pandas, scikit-learn, Tensorflow, Keras )
• Google Colab, Jupyter Notebook

 

수/강/후/기