【한글자막】 Deep Reinforcement Learning :딥 강화형 러닝 2.0

AI의 모든 기본(Q러닝, 딥 Q러닝, 정책 그래디언트, 액터 크리티)에 대해 배우고 깊이 있는 트윈 딜레이 DDPG 이론과 실행에 대해 배웁니다

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【한글자막】 Deep Reinforcement Learning :딥 강화형 러닝 2.0

What You Will Learn!

  • Q러닝
  • 딥 Q러닝
  • 정책 그래디언트
  • 액터 크리틱
  • 심층 확정적 정책 그래디언트(DDPG)
  • 트윈 딜레이 DDPG(TD3)
  • 딥 강화형 러닝의 기초 기술
  • 까다로운 가상 애플리케이션 이상의 최첨단 AI 모델을 실행하는 방법

Description

  • 기초부터 이론, 실행까지 DDPG에 대한 모든 것!

  • 똑똑한 AI 모델 트윈 딜레이 DDPG에 대해 학습해보세요!


Deep Reinforcement Learning :딥 강화형 러닝 2.0 강의를 선택해야 하는 이유

한국 수강생 여러분들 안녕하세요?

딥 강화형 러닝 2.0에 오신 걸 환영합니다!


이 강의에서는 더블 딥 Q러닝, 정책 그래디언트, 액터 크리틱 등 인공지능 분야의 최첨단 기술이 결합된 똑똑한 AI 모델인 트윈 딜레이 DDPG에 대해 배우고 실행합니다. 이 모델은 꽤 강력해 가장 까다로운 가상 AI 애플리케이션(개미 및 거미, 반 휴머노이드에게 걷고 달릴 수 있도록 훈련하는 것)을 배워볼 수 있습니다.


이 모델을 효과적으로 배우기 위해 강의를 세 파트로 나누었습니다 :


파트 1: 기초

이 강의를 들으며 AI를 이해하고 마스터할 수 있도록 인공지능의 모든 기본에 대해 공부하겠습니다. 여기에는 Q러닝, 딥 Q러닝, 정책 그래디언트, 액터 크리티 등이 포함됩니다.


파트 2: 트윈 딜레이 DDPG 이론

파트 2에서는 모델의 이론에 대한 깊이 있는 연구를 진행할 것입니다. 일련의 시각화된 슬라이드를 통해 AI의 전체 구축 및 훈련 과정을 명확하게 볼 수 있습니다. 여러분은 이론을 자세히 배울 뿐만 아니라 AI가 어떻게 학습하고 작동하는지에 대한 직관을 형성하게 될 것입니다. 파트 1의 기본 원리는 파트 2의 심화 이론과 결합되어 있습니다. 여러분은 심화된 모델을 접하고 이 모델을 마스터할 수 있는 극소수의 사람들 중 하나가 될 것입니다.


파트 3: 트윈 딜레이 DDPG 실행

파트 3에서는 모델을 처음부터 단계별로 실행해 볼 것입니다. 그리고 대화형 세션을 통해 모델을 구현하는 동안 많은 코딩 연습을 할 수 있습니다. 이를 통해 여러분은 수동적으로 강의를 따라오는 게 아니라 적극적으로 스킬을 연마할 수 있을 것입니다. 마지막으로, 우리는 콜라보토리(Colaboratory) 또는 구글 코랩(Google Colab)에서 전체적으로 코딩을 실행할 것입니다. 구글 코랩은 완전 무료의 오픈 소스 AI 플랫폼입니다. 패키지 없이도 AI를 코딩하고 훈련시킬 수 있습니다. 실행 버튼을 누르면 AI가 훈련을 시작하고 최종적으로 여러분은 거미와 휴머노이드가 뛰어 노는 비디오를 100% 만들 수 있습니다.


강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q&A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)


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-Ligency Team


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  • Artificial Intelligence

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