재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육

교육문의

02-587-5180

평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

Tensorflow와 Keras를 이용한 강화 학습
차수	교육기간	시간	교육장소	신청하기
1	2021년 03월 25일(목) ~ 03월 27일(토) 종료	주간 09:00~18:00	온라인교육(ZOOM)	마감
2	2021년 09월 02일(목) ~ 09월 04일(토) 종료	주간 09:00~18:00	온라인교육(ZOOM)	마감

•강화 학습의 기본 원리와 동작을 이해할 수 있으며, 강화 학습과 관련된 수학적 이론 및 용어를 구분할 수 있다.

•강화 학습에 사용되는 기본 알고리즘을 이해할 수 있으며, 강화 학습 구현 코드를 분석하고 활용할 수 있다.

•Tensorflow와 Keras 등을 이용하여 강화 학습에 사용되는 기본 알고리즘을 구현할 수 있다.

1일차	강화학습 기초	•강화학습 개요, MDP (Markov Decision Process) •벨만(Bellman) 방정식
	Dynamic 프로그래밍과 강화 학습	•Grid World와 Dynamic Programming •Dynamic Programming - 정책 이터레이션, 가치 이터레이션
2일차	강화학습 알고리즘 살사와 큐러닝	•몬테 카를로 예측과 시간차 예측 •강화 학습 알고리즘 살사 (SARSA) •강화 학습 알고리즘 큐러닝 (Q-Laerning)
	강화학습과 인공신경망	•Value Function Approximaton •인공신경망을 결합한 강화학습 Deep-SARSA •인공신경망을 결합한 강화학습 Policy Gradient
3일차	강화학습 DQN & Actor-Critic 구현 사례	•강화학습 DQN(using FNN) 구현 사례 - 카트폴 •강화학습 Actor-Critic(A2C) 구현 사례 - 카트폴
	강화학습 DQN & Actor-Critic 구현 사례	•강화학습 DQN(using CNN) 구현 사례 - 아타리 게임 •강화학습 Actor-Critic(A3C) 구현 사례 - 아타리 게임

•AI 제품 기획/설계/기술지원/테스팅/감리/컨설팅 관련 자

•강화 학습의 원리와 핵심 알고리즘을 파악하고자 하는 자, 강화 학습 알고리즘을 구현하고자 하는 개발자

•Windows 10 OS 기반 진행, Anaconda3 ( Python, Spyder, numpy, scipy, pandas, scikit-learn, Tensorflow, Keras 등) 사용

•Google Colab Cloud 사용, Jupyter Notebook 사용