재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육

교육문의

02-587-5180

평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

• 고전강화학습부터 딥강화학습의 기초인 DQN 및 최신 논문의 발전된 형태의 DQN까지 이해할 수 있다.

• 예제코드를 직접 돌려보며 강화학습 알고리즘이 어떤 원리로 어떻게 구현되는지 학습한다.

• 각종 게임 환경에서의 실습 커리큘럼으로 자신만의 게임 Agent를 구현해 볼 수 있다.

일차	과목	내용
1일차	딥러닝	• 딥러닝의 개요 • 손글씨 숫자 인식의 개요 • 딥러닝을 이용한 손글씨 숫자 분류 • CNN을 이용한 손글씨 숫자 분류
2일차	강화 학습	• 강화 학습 개요 • DQN • 알파고의 강화 학습 • 몬테카를로 탐색
3일차	알파고 제로와 강화학습	• 알파고 제로와 강화 학습 개요 • 알파고 제로와 강화학습 기법 • 강화학습을 이용한 게임 구현

• 기초적인 딥러닝을 공부한 학습자

• 딥러닝 모델을 연구하는 Data Scientist 및 AI 개발자

• 강화학습 모델을 활용하려는 개발자

• 알파고 논문을 통해서 강화학습을 실제로 적용한 사례에 대해서 학습하고 강화학습 기반의 게임 프로그래밍 구현을 통해서 업무에 강화학습을 적용하는 방법에 대해서 학습합니다.