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RL4RWS 이용 안내

2017.09.04 17:27

모두의연구소 조회 수:250

RL4RWS 연구실

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RL4RWS 랩은 임베디드와 강화학습을 접목하여 실제 환경에서 작동하는 다양한 모델을 직접 구현해 보는것을 목표로 합니다. 

 

연구실 목표

임베디드 분야와 강화학습 분야로 나누어서 세미나 진행 합니다.

첫 번째 기간을 3개월로 기획하였으며, 처음 2개월은 임베디드 세미나 및 강화학습 토론, 나머지

1개월은 임베디드 플랫폼 구축 및 강화학습 구현을 하는것을 목표로 합니다.

 

임베디드 분야

오늘날 많이 사용하고 있는계열 코어에 대한 강좌가 진행될 것입니다

Cortex-M 계열 코어를 사용한 STM32 CPU에 대한 강좌 그리고 주변 장치에 대한 강좌가 진행될 것입니다.

강화학습에 활용될 플랫폼을 제작할 예정입니다.(라인트레이서자율주행 자동차드론 등)

 

강화학습

강화학습 이론 스터디

김성훈 교수 강좌 기반 세미나

https://www.youtube.com/watch?v=dZ4vw6v3LcA&list=PLlMkM4tgfjnKsCWav-Z2F-MMFRx-2gMGG

 

임베디드 플랫폼 구축 및 강화학습 구현

실물 강화학습을 위한 개발환경 구축

파이선 및 시뮬레이션 환경이해실물기반의 개발환경에 대한 토론 및 구축

시뮬레이션을 통한 강화학습 적용

적용할 예제 선택 및 구현

플랫폼을 기반으로 한 강화학습 적용

라인트레이서자율주행 자동차

 

연구실 운영방안

연구실은 크게 2가지 Session으로 진행 됩니다. (매주 화요일 저녁 7시 30분)

1) STM32 강의

   - STM32 기반 플랫폼에 대한 강의를 합니다.

     ※ 교재 소개

      ARM Cortex-M3 완벽 가이드 : http://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?barcode=9788990758217

      ARM Cortex-M3/M4 완벽 가이드 : https://www.kyobobook.co.kr/product/detailViewKor.laf?mallGb=KOR&ejkGb=KOR&barcode=9788975882746

 

2) 강화학습 세미나

 - 홍콩 과기대 김성훈 교수님의 강좌를 교재로 세미나를 진행 할 예정입니다.

   ※ 강의 링크 : https://hunkim.github.io/ml/

 - 각 연구원이 돌아가면서 모임때 발표를 진행 합니다.  

 

이후 RL4RWS 내부 역량이 쌓이면 플랫폼 제작 및 강화학습 적용을 할 계획입니다.

 

최종 목표는 강화학습을 적용한 Embeded Platform을 구축 하는 것입니다.

 

연구원 모집 안내

강화학습을 Embeded에 적용을 해보고 싶으신 분은 누구나 참여가 가능합니다.

※ 연구원 참여 신청 링크 :  https://goo.gl/forms/KF2w3RQMX5ibEtPJ3

 

참가금액 : 55,000원/월

 

랩짱

박 철(모두의연구소)

☞ 부랩짱 : 이재오(모두의연구소)