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[풀잎스쿨]python과keras로배우는강화학습.png

python과 keras로 배우는 강화학습

개요

본 풀잎스쿨은 <파이썬과 케라스로 배우는 강화학습> 책을 Flipped Learning 형태로 함께 공부해나갑니다.

교재 실습 코드 : https://github.com/rlcode/reinforcement-learning-kr

교재는 7장, 11개의 실습으로 구성되어 있으며, 12주간 교재의 내용 및 코드 분석 구현을 실시합니다.

 

스케쥴

[Week 1] 오리엔테이션

[Week 2] 1장. 강화학습 개요, 2장. 강화학습 기초 1 : MDP와 벨만 방정식

[Week 3]  3장. 강화학습 기초 2 : 그리드월드와 다이내믹 프로그래밍

[Week 4] 4장. 강화학습 기초 3 : 그리드월드와 큐러닝 (~140 page)

[Week 5] 4장. 강화학습 기초 3 : 그리드월드와 큐러닝, 5장. 강화학습 심화 1 : 그리드월드와 근사함수 (~189 page)

[Week 6] 5장. 강화학습 심화 1 : 그리드월드와 근사함수

[Week 7] 6장. 강화학습 심화 2 : 카트폴 (~239 page)

[Week 8] 6장. 강화학습 심화 2 : 카트폴

[Week 9] 7장. 강화학습 심화 3 : 아타리 (~296 page)

[Week 10] 7장. 강화학습 심화 3 : 아타리

[Week 11] 부록 A. 학습결과 업로드

[Week 12] Simple Competition or Paper Survey

( 본 스케쥴은 풀잎스쿨 진행정도에 따라 변경될 수 있음)

 

주의사항

1. 풀잎스쿨은 학원 주입식 강의가 아닙니다.
기본적인 교재 학습은 모임 시작전에 마쳐야 하며(사전학습),
모임 시간에는 잘 이해가 안가는 부분이나 추가적으로 알면 좋은 것들에 대해 서로 논의합니다.

2. 3회 초과 사전학습을 해오지 않은 연구원은 강제 퇴출 당할 수 있습니다.

 

선수과목

파이썬 프로그래밍, 딥러닝 기초

(파이썬이나 딥러닝 경험이 없으신 분들은 첫 한달동안 빨리 학습하여 따라오시기 바랍니다.)

 

금액

월 55,000원 * 3개월 = 165,000원 

 

참고자료

참고자료 1 : Richard S. Sutton, "Reinforcement Leanring" http://ufal.mff.cuni.cz/~straka/courses/npfl114/2016/sutton-bookdraft2016sep.pdf

참고자료 2 : David Silver, Reinforcement Learning Course(UCL), http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html

참고자료 3 : 김성훈, "모두를 위한 강화학습" https://hunkim.github.io/ml/

참고자료 4 : Sergey Levine CS294 (berkeley course) http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/

참고자료 5 : Deep RL Bootcamp https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lectures?authuser=0