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강화학습

Reinforcement Learning

지능형 시스템을 위한 강화학습 기술, 스마트한 의사결정 알고리즘 개발

교육 소개

교육 대상로봇 전공 대학생, 인공지능 전공 대학생
기대 효과
  • 강화학습 기술을 이해하고 다양한 응용 분야에서 적용할 수 있는 능력을 갖출 수 있다.
  • 실전 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓고 인공지능 분야에서의 경쟁력을 향상시킬 수 있다.
교육 형태AI 교육

커리큘럼

준비단계
  • 강화학습 기초 이해, 강화학습의 개념과 원리 학습
  • 신마르코프 결정 과정 (MDP) 이해, Python을 활용한 강화학습 라이브러리 (예: OpenAI Gym) 사용법 학습
실행 단계
  • 다양한 강화학습 알고리즘 (예: Q-learning, DDPG, A3C)의 이해와 비교 분석, 강화학습 모델의 구조와 학습 과정 학습
  • 강화학습 모델을 설계하고 구현하는 방법 학습, 모델 학습을 위한 환경 설정과 하이퍼파라미터 튜닝 학습
마무리 단계
  • 실제 강화학습 문제를 해결하는 프로젝트 수행, 게임 플레이, 로봇 제어, 자율 주행 등 다양한 응용 분야 탐구
  • 강화학습 기술을 활용한 다양한 응용 분야 탐구, 인공지능 분야에서의 경력 및 연구 기회 모색

수업 목표

강화학습의 기본 개념을 이해하고, 강화학습 알고리즘을 구현하여 에이전트를 훈련시킨다.

로봇 제어, 게임 플레이, 자율 주행 차량 제어 등 다양한 영역에서 강화학습을 적용하는 능력을 향상시킨다.

공지사항

  • 로봇 교육 콘텐츠는 로봇 공학 분야의 전문 지식과 경험이 풍부한 대학생 강사님께서 진행하십니다.
  • 로봇 교육 콘텐츠는 우수한 강사진과 함께 제공되며, 강사님의 다양한 경험과 전문 지식을 콘텐츠에 반영하여 학습 품질을 높였습니다.
  • 교육 과정 중 원할한 시청을 위해 시청각 장비가 필요하며, 스크린, 빔 프로젝트 등을 사용하시는 것을 권장합니다.
  • 교육 수강을 위해 1인용 책상 정도의 공간이 필요하므로, 강의를 수강할 환경을 마련해주세요.
  • 교육 콘텐츠의 구체적인 일정과 수강 신청 방법에 대해 안내 문의는 언제나 가능합니다.
  • 문의 : 010-5140-3477
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