강화학습 1 강좌소개 : edwith

강화학습 1

KAIST 산업및시스템공학과 신하용 교수님 KOOC (KAIST Open Online Course)

KAIST 산업및시스템공학과 신하용 교수님
교수자 : 신하용

2001-현재 : KAIST 산업및시스템공학과 교수
1991~2001 : LG전자, ㈜큐빅테크, Chrysler(미) 연구원
대한산업공학회 부회장(저널), 정헌학술대상 수상 (2021)
한국CDE학회 수석부회장, 가헌학술상 수상 (2002, 2005, 2009)
Computer-Aided Design 저널 Editorial board member(2005~)

강의

1. Introduction
1. 강화학습이란?
1. 강화학습의 특징과 사례
1. 동적 시스템
1. 강화학습 구성요소
1. Quiz 1
2. Markov Decision Process
1. Markov Chain
1. Markov Reward Process
1. Markov Decision Process
1. Quiz 2
3. Dynamic Programming
1. Dynamic programming?
1. Policy evaluation
1. Optimal policy
1. Asynchronous DP
1. Quiz 3
4. Monte Carlo methods
1. Monte Carlo method 개요
1. Stochastic approximation
1. MC policy evaluation
1. MC control
1. Quiz 4
5. Temporal difference methods
1. TD learning 개요
1. TD control
1. Q learning
1. Double Q learning
1. Quiz 5
6. n-Step TD methods
1. n-step return
1. TD(λ) policy evaluation
1. Eligibility trace와 TD control
1. Q(λ) algorithm
1. Quiz 6
7. Value function approximation
1. Value function approximation 개요
1. Features for VFA
1. Application of VFA : Cartpole
1. Linear VFA for Cartpole
1. Quiz 7