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파이썬을 이용한 알파고 구현 알고리즘 입문

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교육목표

 

• 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.

 

교육내용

 

일차과목내용
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

 

교육대상

 

• 기초적인 딥러닝을 공부한 학습자
• 딥러닝 모델을 연구하는 Data Scientist AI 개발자
• 강화학습 모델을 활용하려는 개발자

 

특이점

 

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

 

수/강/후/기