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심층 강화 학습을 통해 전문가가 되세요

심층 강화 학습 기술을 익히고 최신 알고리즘을 구현하여 AI 에이전트를 구축해보세요.

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제휴사:

최첨단 AI 기술 학습

심층 강화 학습은 컴퓨터로 세계 최고의 바둑 기사를 쓰러뜨리고 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence)의 길을 닦는 등 다양한 가능성을 제시하는 인기 있는 AI 부문입니다. 이 프로그램에서 다음을 적용하는 방법을 배움으로써 이 최첨단 기술을 실습해 보세요.

  • 강화 학습 작업에 딥 러닝 아키텍처를 적용하여 원본 감각 데이터를 통해 지능 행동을 학습하는 에이전트의 훈련에 사용할 자체 심화 Q 네트워크(DQN) 구축.
  • 점진적 알고리즘과 Policy Gradient 메서드 이론(예: REINFORCE, DDPG, TRPO, PPO)을 적용하여 로봇 에이전트에게 복잡한 작업을 처리하는 방법을 훈련하는 데 사용 가능한 자체 알고리즘 연구.
  • 자율주행차 조종과 같이 여러 에이전트가 상호작용을 주고받는 애플리케이션에 강화 학습 방법 적용.
  • Unity 및 Udacity의 AI 전문가 팀의 지식을 활용하여 전문가 수준의 심층 강화 학습 모델 개발.

프로젝트 기반으로 AI 학습

AI의 원리를 익히는 최고의 방법은 직접 제작해보는 것입니다. 이 프로그램을 수강하면 3개의 심화 프로젝트를 진행하며 전문가의 피드백을 받고 Github 포트폴리오에 결과물을 추가할 수 있습니다.

필수 요건:

  • 중급~고급자 수준의 Python 사용 경험이 있어야 합니다. 오브젝트 중심의 프로그래밍을 숙달하고 있어야 하며, 다른 사람이 작성한 코드를 읽고 이해할 수 있어야 합니다.
  • 중급 통계 사용 경험이 필요하며, 확률에 익숙해야 합니다.
  • 중급 머신 러닝 기술이 필요하며, 역전파를 설명할 수 있고, 신경망 네트워크 아키텍처의 여러 예시를 다루어 본 경험이 있어야 합니다(예: CNN으로 이미지 분류).
  • TensorFlow, Keras, PyTorch와 같은 심화 학습 프레임워크를 접해 보았거나 이러한 프레임워크를 이용하여 작업한 경험이 필요합니다.

가격: $999USD

모든 프로젝트 완수에 소요되는 시간: 4개월

  • 프로젝트 1: 내비게이션
  • 프로젝트 2: 지속적 제어
  • 프로젝트 3: 콜라보레이션 및 경쟁

메뉴

가치 기반 메서드

마르코프 의사결정 절차부터 벨만 방정식까지 강화 학습의 기초 사항을 익히고, 합성곱 신경망네트워크(CNN)를 활용하여 감각 데이터를 통해 지능형 동작을 학습하는 에이전트를 훈련해 보세요.

다루는 내용:

  • 몬테카를로 메서드
  • 시간차 메서드
  • 합성곱 신경망네트워크 + PyTorch
  • 심화 Q-Learning
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지속적 제어

정책 기반 메서드

점진적 알고리즘, 확률적 정책 검색과 REINFORCE 알고리즘 등 정책 기반 메서드를 구성하는 이론을 알아보고, 배운 내용을 활용하여 로봇 팔에게 목표 지점으로 팔을 뻗는 방법을 훈련시키거나 네 발 로봇에게 보행 방법을 가르치세요.

다루는 내용:

  • 정책 기반 메서드
  • Policy Gradient 메서드 개선하기
  • Actor-critic 메서드
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협업 및 경쟁

멀티에이전트 강화 학습

여러 에이전트가 포함된 강화 학습 작업을 정의하는 방법을 알아보고, 에이전트 시스템에 복잡한 작업 시 협업이나 협동을 수행하는 방법을 훈련해보세요.

워크숍 주제:

  • 멀티에이전트 RL
  • 협업 학습
  • 경쟁 학습
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심층 강화 학습 익히기

가장 인기 있는 AI 분야를 알아보고, Nanodegree 자격 증명을 취득하고, 최첨단 애플리케이션 포트폴리오를 만드세요!

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