강화학습 입문: 게임 AI부터 로봇 제어까지

DQN, PPO, SAC로 Atari 게임 정복부터 IsaacGym 로봇 제어까지

4.7
(218개 후기)
수강생 2,180
강사:이주원
고급
9시간 32분
21개 강의
한국어
마지막 업데이트: 2025년 2월 28일

이런 것을 배울 수 있어요

강화학습의 핵심 알고리즘을 이해하고 구현할 수 있습니다
DQN, PPO로 다양한 게임 환경을 학습시킬 수 있습니다
커스텀 강화학습 환경을 설계하고 에이전트를 훈련할 수 있습니다

강의 소개

강화학습의 핵심 개념인 MDP, Q-Learning, DQN, PPO, SAC를 이론과 구현으로 완벽하게 배웁니다. OpenAI Gymnasium으로 CartPole, LunarLander, Atari 게임을 정복하고, IsaacGym으로 로봇 팔 제어까지 확장합니다. Stable-Baselines3 라이브러리로 빠르게 구현하고, 커스텀 환경을 만들어 자신만의 RL 에이전트를 완성합니다.

수강 전 알아두세요

  • PyTorch 기초 이상
  • 확률/통계 기초 지식
  • Python 기초 이상

태그

#강화학습#DQN#PPO#OpenAI Gym#Stable-Baselines3
₩129,000
₩200,000
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