탄탄한 강화학습 개념잡기

알파고의 원리를 이해하려면 강화학습을 공부해 보자

최영준 강사님

| 초급과정 | 60일 소장가능

최대23%

월8,250원

12개월 할부 시

권장 소비자 가격129,000원

할인 금액-30,000원

할인 판매가

최대 23%99,000원

커리큘럼

레슨 18개(총 4시간 31분)

비디오

15개

텍스트

3개

직접 실습해보며 역량을 강화해보세요!이 클래스는 실습형 강의를 포함하고 있습니다.

강화학습 개요

레슨 3개

강화학습의 배경과 특성

17:44

강화학습 인터페이스

21:58

Exploitation과 Exploration

14:45

강화학습 문제 정의

레슨 3개

MDP와 Policy

19:10

가치함수

17:17

최적 가치함수

19:19

강화학습 솔루션

레슨 5개

Dynamic Programming

25:29

실습 - Grid World

Monte Carlo 방법

23:01

Temporal Difference 방법

30:43

실습 - Cliff Walking

강화학습 솔루션 2

레슨 7개

n-step Bootstrapping

11:18

가치함수 근사화

23:00

가치함수 근사화 솔루션

07:52

Eligibility Traces

13:22

실습 - Random Walk

Policy Gradient 방법

13:17

REINFORCE와 Actor-Critic 방법

13:09

최근 업데이트 날짜 2026. 1. 12 16:57

강사소개

아주대학교 교수코딩엑스는 20여분의 대학교수 자문단과 함께 콘텐츠와 기술을 개발하는 곳입니다.

"인공지능 전문가들을 모셨습니다"인공지능 전문가, 최영준

아주대학교 소프트웨어학과/인공지능대학원 교수 (2009-현재) 서울대학교 겸임교수 (2015-2016) NEC Laboratories America 연구원 (2007-2009) 미국 미시간대학교 연구원 (2006-2007) 서울대학교 전기컴퓨터공학부 박사 (2006)

수료증

수강 완료시 수료증을 받을실 수 있습니다.

질문답변

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강화학습 개요

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강화학습의 배경과 특성

17:44

강화학습 인터페이스

21:58

Exploitation과 Exploration

14:45

강화학습 문제 정의

레슨 3개

MDP와 Policy

19:10

가치함수

17:17

최적 가치함수

19:19

강화학습 솔루션

레슨 5개

Dynamic Programming

25:29

실습 - Grid World

Monte Carlo 방법

23:01

Temporal Difference 방법

30:43

실습 - Cliff Walking

강화학습 솔루션 2

레슨 7개

n-step Bootstrapping

11:18

가치함수 근사화

23:00

가치함수 근사화 솔루션

07:52

Eligibility Traces

13:22

실습 - Random Walk

Policy Gradient 방법

13:17

REINFORCE와 Actor-Critic 방법

13:09

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