멀티캠퍼스 :: 과정상세보기

※ 본 교육을 위해 사용될 PC 사양은 아래의 내용으로 권장드립니다.
- CPU: i5 이상
- 메모리: 8GB 이상
- 운영체제: 윈도우즈 10

과정목차 21

1 일차
- Tabular-based methods
  - 강화학습 소개
- Tabular-based methods
  - MDP 소개
- Tabular-based methods
  - Dynamic Programming 소개
- Tabular-based methods
  - Policy Iteration, Value Iteration 구현
- Tabular-based methods
  - Monte-Carlo 방법, Temporal Difference 방법 소개
- Tabular-based methods
  - SARSA와 Q-Learning 소개
- Tabular-based methods
  - SARSA와 Q-Learning 구현
2 일차
- Value-based methods
  - DQN 소개
- Value-based methods
  - Double DQN 소개
- Value-based methods
  - PyTorch 소개 및 구현
- Value-based methods
  - DQN, Double DQN 구현
- Policy-based methods
  - Policy Gradient 소개
- Policy-based methods
  - Actor-Critic 소개
- Policy-based methods
  - A2C 구현
3 일차
- Advanced actor-critic methods
  - DDPG 소개
- Advanced actor-critic methods
  - DDPG 구현
- Advanced actor-critic methods
  - Maximum entropy RL 소개
- Advanced actor-critic methods
  - SAC 소개
- Advanced actor-critic methods
  - TAC 소개
- Advanced actor-critic methods
  - SAC 구현
- Advanced actor-critic methods
  - TAC 구현

평균평점

2.5 / 5.0

집합

교재제공