딥러닝을 넘어 강화학습까지 내 것으로
『모두를 위한 딥러닝 Deep Reinforcement Learning 』 은
인공지능이 스스로 학습하고 행동을 선택하는 원리를 익힐 수 있도록 설계된 입문 강의입니다. 강아지 훈련이나 게임 플레이를 예로 들어 보상 기반 학습 개념을 쉽게 이해하고, Q-Learning부터 DQN까지의 핵심 알고리즘을 구현해봅니다.
OpenAI Gym 환경을 통해 탐험, 보상, 정책의 흐름을 실습 중심으로 익힐 수 있도록 구성되어 있습니다.
복잡한 수식 없이도 원리를 이해할 수 있도록 설계되어, 직접 실험하며 강화학습의 핵심 구조를 체득하게 됩니다.
특히 이러한 강화학습 기초는 최근 주목 받는 Reasoning 기반 AI 모델의 근간이 되는 이론으로, 최신 흐름을 이해하는 데 중요한 발판이 됩니다.
AI가 어떻게 ‘결정하고 배우는지’를 알고 싶다면, 이 강의가 가장 실용적인 출발점이 되어줄 것입니다.
강사
Sung Kim (김성훈)
현) Upstage CEO
전) 네이버 Clova AI 책임 리더
Hong Kong Univ. of Science and Technology
커리큘럼
1. 수업 개요
2.1 OpenAI GYM 게임해보기
2.2 [Lab2] OpenAI GYM 게임해보기
04
3.1. Dummy Q-learning (table)
05
3.2. [Lab3] Dummy Q-learning (table)
06
4.1. Q-learning exploit&exploration and discounted reward
07
4.2. [Lab4]Q-learning exploit&exploration and discounted reward
08
5.1. Q-learning in non-deterministic world
09
5.2. [Lab5-1] Q-learning in non-deterministic world
10
5.3. [Lab5-2] Q-learning (Table) Demo by Jae Hyun Lee
11
6.1. Q-Network
12
6.2. [Lab6-1]Q Network for Frozen Lake
13
6.3. [Lab6-2] Q Network for Cart Pole
14
7.1. DQN
15
7.2. [Lab7-1] DQN 1 (NIPS 2013)
16
7.3. [Lab7-2] DQN 2 (Nature 2015)
17
7.4. [Lab7-3] DQN Cart Pole Demo
18
7.5. [Lab7-4] DQN Simple Pacman Demo (여러분은 최고 몇 점까지 갈수 있나요?)
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