인공지능
강화학습의 기초
오상호
서울과학기술대학교
강화학습의 기본 원리와 동작, 특성 등 전반적인 내용에 대한 이해
강화학습의 기본 원리와 동작, 특성 등 전반적인 내용에 대한 이해
추천대상
강화학습에 대해 관심이 있는 모든 학생
강의내용(요약)
- 강화학습의 경우, 알파고를 비롯하여 게임, 자율주행 등 많은 응용 분야에서 활용되고 있다. 시행착오를 통해 최적의 의사결정 과정을 학습하는 강화학습 기초인 마르코프 결정과정을 학습하고 동적프로그래밍을 소개합니다.
- 몬테카를로, 살사, 큐러닝 등 초기 강화학습 기술과 최신 기술인 심층 강화학습의 개념을 다루며, 게임, 자율주행, 드론, 로봇 등 강화학습이 적용된 실제 사례를 통해 이해합니다.
- 본 강의에서는 강화학습의 기본 원리와 동작, 특성 등 전반적인 내용에 대해 배우며, 프로그래밍을 통해 강화학습 알고리즘을 이해하는 것을 목표로 합니다.
수강 후 기대효과
- 강화학습의 개념적 이해
- 학생 진로 및 전공 탐색에 대한 도움
- 추후 수강하게 될 인공지능 학문의 기초 지식으로 활용
강의 참고자료
강사정보
오상호
서울과학기술대학교
shoh0320@yonsei.ac.kr
강사이력
현) 서울과학기술대학교 혁신공유대학사업단 초빙조교수
전) 서울과학기술대학교 전기정보기술연구소 연구교수
연세대학교 박사
강화학습의 기초
강의 정보
2023-07-05
미정
13:00-14:30
현장강의 : COSS 재학생 신청 가능
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