재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육

교육문의

02-587-5180

평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

Tensorflow2 기반 딥강화학습 & 알파제로 모델의 구현과 응용
차수	교육기간	시간	교육장소	신청하기
1	2023년 08월 16일(수) ~ 08월 18일(금) 종료	주간 09:00~18:00	NCIA양재교육장(대면)	마감
2	2023년 12월 18일(월) ~ 12월 20일(수) 종료	주간 09:00~18:00	NCIA양재교육장(대면)	마감

▶ 딥강화학습 모델의 핵심 알고리즘을 이해하고 학습 모델을 구현한다.

▶ 탐색 알고리즘의 동작을 이해하고 이를 이용한 응용을 구현해 본다.

▶ 딥강화학습 Alpha-Zero모델 아키텍처를 이해하고 이를 활용한 게임 대전 응용을 구현한다.

▶ 최신 범용 딥강화학습 모델인 MuZero의 아키텍처를 파악한다.

1일차

강화학습 주요 알고리즘의

이해와 모델 구현

- 강화학습을 이용한 미로 게임 구현 (PG, SARSA, Q-Learning)

- 신경망과 Q-Learning을 활용한 Mounting Car 구현

2일차

DQN 및 탐색 알고리즘의

이해와 모델 구현

- DQN을 활용한 2048 게임 구현

- 탐색 알고리즘을 이용한 틱텍토 게임 구현

3일차

딥강화학습 Alpha-Zero

알고리즘의 이해와 모델 구현

- 딥강화학습 Alpha-Zero 모델을 활용한 게임 대전 구현

- Alpha-Zero 모델을 활용한 사람과 AI의 게임 대전 구현

- 최신 범용 딥강화학습 모델 뮤제로와 테슬라 자율주행 적용 모델 소개

▶ 강화학습 및 딥강화학습 응용 모델의 구현 방법을 파악하고자 하는 자

▶ 강화학습 및 딥강화학습 응용 모델을 구현하고자 하는 개발 담당자

▶ 파이썬 프로그래밍 및 머신러닝/딥러닝 기본 지식 혹은 머신러닝/딥러닝 입문 과정, 인공지능 파이썬 프로그래밍 수강자

▶ 딥러닝 CNNBest Model 활용 과 Transfer Learning 구현 수강자

▶ Tensorflow와 Keras를 이용한 강화학습 원리와 활용 수강자

▶ 해당 지식 수준에 준하는 개발자 또는 전공자

▶ 강화학습 / 딥강화학습 모델 응용 구현에 초점을 맞춰 알고리즘을 이해, 활용 방향성에 대한 인사이트를 얻을 수 있다.

▶ 딥강화학습 범용 모델인 뮤제로의 알고리즘을 이해해보고 테슬라 자율주행에 적용된 강화학습 알고리즘을 파악해 본다.