재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육
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평일 09:00~18:00

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Tensorflow와 Keras를 이용한 강화 학습

Tensorflow와 Keras를 이용한 강화 학습
차수 교육기간 시간 교육장소 신청하기
1 2022년 12월 04일(일) ~ 12월 18일(일) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 온라인교육(ZOOM) 마감
2 2022년 12월 12일(월) ~ 12월 14일(수) 종료
  • 주간
  • 09:00~18:00
 온라인교육(ZOOM) 마감

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

 

교육내용

 

1일차

1. 강화학습 기초

 - 강화학습 개요

 - MDP (Markov Decision Process) & 벨만(Bellman) 방정식

2. Dynamic 프로그래밍과 강화 학습

 - Grid World와 Dynamic Programming

 - Dynamic Programming - 정책 이터레이션 & 가치 이터레이션

2일차

3. 강화학습 알고리즘 살사와 큐러닝

 - 몬테 카를로 예측과 시간차 예측

 - 강화 학습 알고리즘 살사 (SARSA) & 큐러닝 (Q-Laerning)

4. 강화학습과 인공신경망

 - Value Function Approximaton

 - 인공신경망을 결합한 강화학습 Deep-SARSA & Policy Gradient

3일차

5. 강화학습 DQN &  Actor-Critic 구현 사례

 - 강화학습 DQN(using FNN) 구현 사례 - 카트폴

 - 강화학습 Actor-Critic(A2C) 구현 사례 - 카트폴

 - 강화학습 DQN(using CNN) 구현 사례 - 아타리 게임

 - 강화학습 Actor-Critic(A3C) 구현 사례 - 아타리 게임

 

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
•선수과정: 머신러닝/딥러닝 입문 과정, 인공지능 파이썬 프로그래밍, 딥러닝 Best Model 활용과 Transfer Learning 구현

 

특이점

 

•머신러닝/딥러닝 분야 중 최근에 연구가 집중되고 있는 강화학습 분야의 체계적인 학습이 필요한 강화학습 분야 초.중급 기술자, AI 관련 사업 기획자, AI 관련 프로젝트 PM/PL 및 감리 등 AI 분야와 관계되는 모든 임직원 등을 대상으로 강화 학습의 원리와 핵심 기술 용어의 이해, 강화 학습 주요 알고리즘의 핵심 개념 파악, 강화 학습 구현 코드의 분석 및 활용 방법을 이론과 실습을 적절하게 혼합하여 구성함

 

수/강/후/기