로그인 바로가기 하위 메뉴 바로가기 본문 바로가기

강좌 개요

  • 타입 MOOC 강좌
  • 기간 상시 수강
  • 학습시간 자유롭게 학습
  • 수강 승인 방식 자동 승인
  • 수료증 미발급
http://www.edwith.org/others27
둘러보기
좋아요 97 수강생 1670

교수자 소개

  • HKUST 김성훈 교수

    홍콩 과기대 컴퓨터 공학 교수
    Hong Kong University of Science and Technology

강의계획

    1. 강의목록
      수업의 개요
      • 수업의 개요 
      OpenAI GYM 게임해보기 
      • 이론 – OpenAI GYM 게임해보기 
      • 실습 – OpenAI GYM 게임해보기 
      Dummy Q-learning (table)
      • 이론 – Dummy Q-learning (table)
      • 실습 – Dummy Q-learning (table)
      Q-learning exploit&exploration and discounted reward
      • 이론 – Q-learning exploit&exploration and discounted reward
      • 실습 – Q-learning exploit&exploration and discounted reward
      Q-learning in non-deterministic world
      • 이론 – Q-learning in non-deterministic world 
      • 실습 – Q-learning in non-deterministic world 
      • 실습 – Q-learning (Table) Demo by Jae Hyun Lee 
      Q-Network
      • 이론 – Q-Network 
      • 실습 1 – Q Network for Frozen Lake
      • 실습 2 – Q Network for Cart Pole 
      DQN
      • 이론 – DQN
      • 실습 – DQN 1 (NIPS 2013)
      • 실습 – DQN 2 (Nature 2015)
      • 실습 – DQN Cart Pole Demo
      • 실습 – DQN Simple Pacman Demo (여러분은 최고 몇점까지 갈수 있나요?)

추가정보

•Andrew Ng’s and other ML tutorials
   https://class.coursera.org/ml-003/lecture
   http://www.holehouse.org/mlclass/
   Deep Learning Tutorial
•Convolutional Neural Networks for Visual Recognition. 
   http://cs231n.github.io/
•Tensorflow 
   https://www.tensorflow.org
   https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
   Deep learning @Udicity