TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning

🚀 [심층 강화학습 입문] TensorFlow로 배우는 딥 리눅스 실습 🤖

코스 개요

TensorFlow로 배우는 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)입문 강의는 이론부터 실제 코드 구현까지, 참가자들이 심층 강화학습의 기본 원리와 **최신 모델(Double DQN, Duel DQN, PER, PPO)**을 탐색하고 실습할 수 있도록 구성되었습니다.

강의 내용

• 심층 강화학습 기본 원리 + 최신 모델 📚

  • 심층 강화학습의 개념부터 최신 논문에서 제안된 다양한 기법들을 상세하게 다루며, TensorFlow를 활용한 코드 실습을 통해 심층 강화학습의 원리를 이해하고 응용해보세요.

• 자세한 설명, 단계별 학습 + 최신 모델 구현까지 한번에! 🎓

  • Step 1: 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)의 개념과 원리를 자세한 설명과 단계별 학습을 통해 탄탄하게 학습합니다.
  • Step 2: TensorFlow(텐서플로) 2.0을 사용하여 Double DQN, Duel DQN, PER, Actor-Critic 등의 최신 심층 강화학습 모델을 구현해봅시다.

선수 강의

본 강의는 TensorFlow 2.0과 딥러닝 기초에 대한 선수 지식이 필요한 강의입니다. 따라서, AISchool [TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문] 강의를 먼저 수강하시거나 그에 준하는 지식을 갖추신 후 본 강의를 경험해보세요.

이번 코스를 통해 얻을 수 있는 기술

• TensorFlow 2.0을 활용한 심층 강화학습 모델의 이해 및 구현
• Double DQN, Duel DQN, PER, Policy Gradient, Proximal Policy Optimization(PPO) 등의 최신 알고리즘 적용 경험
• 강화학습 문제에 대한 실질적인 해결책 설계 및 개발 능력

코스 장점

• 실습 중심의 학습: 이론만은 부족하지 않고, TensorFlow를 활용한 실제 코드 구현을 통해 심층 강화학습의 원리를 체계적으로 탐색합니다.
• 최신 기법 습득: 최신 연구에서 발전한 심층 강화학습 모델들을 단계별로 학습하며, 실제로 코드를 작성하여 이해의 깊이를 더합니다.
• 실무에 적용 가능: 배운 내용을 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 실력을 키울 수 있습니다.

🤝 지금 바로 [AISchool]에서 TensorFlow로 배우는 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)입문 강의를 시작하세요! 실제 프로젝트에 활용할 수 있는 실질적인 기술을 갖추고, 경쟁력 있는 CV를 만들어보세요.