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강화학습

과정 이미지
강화학습 과정정보
수강기간 365일
강의구성 6차시
교육비 무료
과정소개

강화학습의 핵심 원리부터 실제 응용 사례까지 체계적으로 학습하는 과정입니다. 알파고와 같은 게임 AI부터 자율주행차, 로봇 공학까지 다양한 분야에서 강화학습이 어떻게 활용되는지 살펴보고, 미래의 발전 가능성과 도전 과제들을 탐구합니다. 복잡한 수학적 개념 대신 실생활의 예시를 통해 누구나 이해하기 쉽게 설명합니다.

학습목표
- 강화학습의 기본 개념과 작동 원리를 설명할 수 있다
- 에이전트, 환경, 보상 등 핵심 요소들의 상호작용을 분석할 수 있다
- 게임, 자율주행, 로봇 제어 등 실제 응용 사례를 설명할 수 있다
- 강화학습의 한계와 도전 과제, 미래 전망을 논할 수 있다
교육대상
- 인공지능과 강화학습에 관심 있는 일반인
- IT 분야 종사자 및 개발자
- 미래 기술 트렌드를 파악하고 싶은 비즈니스 리더
- 인공지능 관련 진로를 고민하는 학생
수료기준
수료기준
평가기준 총점
반영비율 100점
이수(과락)기준 60점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
강의목차
차시 강의명
1차시 강화학습의 기본 개념
2차시 기본 강화학습 알고리즘
3차시 정책 기반 학습
4차시 강화학습 적용 사례
5차시 강화학습의 도전 과제
6차시 강화학습의 미래 전망