재직자 교육

재직자 직무능력향상 교육

교육문의

02-587-5180

평일 09:00~18:00

(토,일,공휴일 휴무)

Tensorflow와 Keras를 이용한 강화학습 원리와 활용
차수	교육기간	시간	교육장소	신청하기
1	0000년 00월 00일() ~ 00월 00일() 종료	주간 09:00~18:00		마감
2	2023년 11월 13일(월) ~ 11월 15일(수) 종료	주간 09:00~18:00	NCIA양재교육장(대면)	마감

▶ 강화 학습의 기본 원리와 동작을 이해할 수 있다.

▶ 강화 학습과 관련된 수학적 이론 및 용어를 구분할 수 있다.

▶ 강화 학습에 사용되는 기본 알고리즘 이해하며, 강화 학습 구현 코드를 분석하고 활용할 수 있다.

▶ Tensorflow와 Keras등을 이용하여 강화 학습에 사용되는 기본 알고리즘을 구현할 수 있다.

1일차

강화학습 기초와

Dynamic 프로그래밍

- 강화학습 개요

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

- Dynamic 프로그래밍과 강화 학습

2일차

강화학습 알고리즘 살사와

큐러닝 이해와 구현

- 몬테 카를로 예측과 시간차 예측

- 강화 학습 알고리즘 살사 (SARSA)

- 강화 학습 알고리즘 큐러닝 (Q-Laerning)

3일차

인공신경망을 결합한

딥강화학습 구현

- 인공신경망을 결합한 강화학습 Deep-SARSA

- 인공신경망을 결합한 강화학습 Policy Gradient

- 딥강화학습DQN/A2C/A3C 구현 (카트폴, 아타리 게임)

▶ AI 제품 기획/설계/기술지원/테스팅/감리/컨설팅 관련 자 또는 강화 학습의 원리와 핵심 알고리즘을 파악하고자 하는 자

▶ 강화 학습 모델을 구현하고자 하는 개발자

▶ 파이썬 프로그래밍 및 머신러닝/딥러닝 기본 지식

▶ 딥러닝 CNN Best Model 활용 과 Transfer Learning 구현 수강자

▶ 해당 지식 수준에 준하는 개발자 또는 전공자

▶ 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