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R로 쉽게 배우는 강화학습

코코 · AI 기술 · 딥러닝 · 머신러닝 · 초급 이상

Q-learning부터 Deep Q-learning에 대해 배우고, 강화학습을 R로 구현해 보는 시간을 가집니다. Deep Q-network을 넘어서 Self-imitation learning과 Random Netowrk Distillation 까지 전체적인 강화학습 내용을 다룹니다.

강사
코코
카테고리
AI 기술 · 딥러닝 · 머신러닝
난이도
초급 이상
수강자
97
좋아요
286
평점
4.3 / 리뷰 3
강의 수
20
미리보기
2
섹션
6
분량
4h 31m
영상
16
자료
1
가격
55,000원
게시일
2020-01-31
업데이트
2025-05-19

커리큘럼

20개 강의

강화학습의 개념이해하기

강화학습이란?
17m미리보기영상
Q-learning의 개념
11m영상
손으로 직접 풀어보는 Q-learning
26m영상
섹션 2 퀴즈
퀴즈

Deep Reinforcement Learning

Q-learning과 Neural network의 만남 (Q-network)
17m영상
DQN의 변형들 (PerDQN, NoisyNET, RainbowDQN)
16m영상
Deep Q-network (DQN) 실습 - 함수 소개 및 Environment소개
16m영상
Deep Q-network (DQN) 실습 - 강화학습진행
23m영상
PerDQN 실습
6m영상
Actor-Critic Network 실습
20m영상
Self-imitation Learning 실습
19m영상
섹션 3 퀴즈
퀴즈

Exploration을 위한 알고리즘들

강화학습의 주된 문제 - Sparse Reward problem이란
13m영상
HDQN, Curiosity 를 이용한 강화학습
11m영상
Exploration의 끝판왕 Random Network Distillation (RND)
11m영상
Self-imitation Learning + RND 실습
10m영상
섹션 4 퀴즈
퀴즈

수업 되돌아보기

Review
14m영상

오리엔테이션

오리엔테이션
7m미리보기영상

강의자료

강의자료 + 코드
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