IT 직무교육

Unity환경에서 배우는 Deep 강화학습
교육시간 09:30 ~ 17:30 [토요반] : 총 3회수업[21시간]
교육일정 2018년 04월 14일 ~ 04월 28일 (수업일 : 4/14, 4/21,4/28)
교육비용 84만원 정원 30명


 

주제 강의주요내용 시간
[Phase01]
강의소개
  • 1. 강의 진행 및 강사 소개
  • 2. Pygame 소개
  • 3. Pygame - 강화학습 테스트 환경 설명
  • 4. Pygame 예시 코드 실습
  • 5. Unity 소개
  • 6. Unity ML-Agent 및 테스트 환경 설명
  • 7. Unity ML-Agent 예시 코드 실습
3H
[Phase02]
딥러닝과 강화학습의 기초
  • 1. 강화학습이란?
  • 2. Deep Q Network
  • 3. 간단한 딥러닝 이론
  • 1) Neural Network
  • 2) Convolutional Neural Network
  • 3) Recurrent Neural Network
  • 4. 강화학습의 용어들
  • 5. Bellman Equation과 Q-function
3H
[Phase03]
SARSA와 Q-learning
  • - SARSA
  • 1. Grid World 소개
  • 2. SARSA 이론 설명
  • 3. SARSA 업데이트 과정 살펴보기
  • 4. SARSA 코드 설명 및 실습
  • - Q-learning
  • 1. Q-learning 이론 설명
  • 2. Q-learning 업데이트 과정 살펴보기
  • 3. Q-learning 코드 설명 및 실습
3H
[Phase04]
Deep Q-Network
  • 1. Q-learning의 한계
  • 2. Deep Q network의 개선점
  • 3. Deep Q Network 이론
  • 4. Deep Q Network 업데이트
  • 5. Deep Q Network의 주요 기법들
  • 1) Experience Replay
  • 2) Target Network
  • 3) Frame Skipping and Stacking
  • 6. Deep Q Network 코드 설명 및 실습
3H
[Phase05]
Double DQN과 Prioritized Experience Replay
  • 1. DQN의 overoptimistic value estimation 문제
  • 2. Double DQN의 개요
  • 3. Double DQN의 이론
  • 4. Double DQN 코드 설명 및 실습
  • 5. Prioritized Experience Replay와
  • 기존 Experience Replay 비교
  • 6. Prioritized Experience Replay의 이론 설명
  • 7. Prioritized Experience Replay 코드 설명 및 실습
3H
[Phase06]
Dueling DQN과 NoisyNet DQN
  • 1. Dueling DQN의 이론
  • 2. Dueling DQN의 코드 설명 및 실습
  • 3. Epsilon greedy 기반 expolration과
  • parametric noise 기반 exploration 비교
  • 4. NoisyNet의 이론 설명
  • 5. NoisyNet 코드 설명 및 실습
3H
[Phase07]
DPQN과 앞으로의 강화학습
  • 1. RNN과 LSTM
  • 2. RNN을 통한 MNIST 실습
  • 3. DRQN의 이론 및 네트워크 구조 설명
  • 4. DRQN 코스 설명 및 실습
  • 5. Deep Reinforcement Learning의 현재 상황과 발전 방향
3H
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생년월일(필수) 예)820506
수강형태(필수)
결재방법(필수)
교육일정선택(필수)
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보존 기간 : 3년

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- 방문에 관한 기록 보존 이유 : 통신 비밀 보호법 보존 기간 : 3개월

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