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유니티로 이해하는 인공지능과 기계학습 (feat. ML-Agent) 종료 이수증
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유니티로 이해하는 인공지능과 기계학습 (feat. ML-Agent)
참여기관 목록
강좌소개
강좌 소개
홍보/예시 영상
강좌 운영 계획
강의계획서
주차 | 주차명(주제) | 주차별학습 목표 | 차시 | 차시명 | 과제 |
1 | 인공지능 | 인공지능 개요 | 1 | 인공지능소개 | 퀴즈(1) |
2 | 인공지능의역사 | ||||
2 | 딥러닝 | 딥러닝 소개 | 1 | 학습의원리 | 퀴즈(1) |
2 | 딥러닝의개념 | ||||
3 | 확률이론 | 강화학습을 위한확률이론 | 1 | ANN | 퀴즈(1) |
2 | CNN | ||||
4 | Pytorch | 강화학습을 위한 Python Numpy 실습 | 1 | Pytorch 실습 | 퀴즈(1) |
2 | Pytorch CNN 실습 | ||||
5 | 강화학습 | 강화학습기초 | 1 | 강화학습기초 이론 1 | 퀴즈(1) |
2 | 강화학습 기초 이론 2 | ||||
6 | Deep QNetwork | Deep QNetwork | 1 | DeepQ Network 1 | 퀴즈(1) |
2 | DeepQ Network 2 | ||||
7 | 훈련과 최적화 | 모델의 훈련과 최적화 | 1 | 강화학습실습 1 | 퀴즈(1) |
2 | 강화학습 실습2 | ||||
8 | 중간고사 | ||||
9 | 유니티 머신러닝 | 유니티 머신러닝설치 및기초 | 1 | 유니티 머신러닝 에이전트소개 | 퀴즈(1) |
2 | 유니티 설치 및 화면구성 | ||||
10 | 유니티 기초 조작 | 유니티기초 조작 | 1 | 유니티 기초 조작 및 사용 | 퀴즈(1) |
2 | 유니티 머신러닝 에이전트 설치 | ||||
11 | ML-Agents | ML-Agents살펴보기 | 1 | ML-Agents 살펴보기1 | 퀴즈(1) |
2 | ML-Agents 살펴보기2 | ||||
12 | ML-Agents | ML-Agents를 이용한 환경 | 1 | ML-Agents를이용한 환경 학습 1 | 퀴즈(1) |
2 | ML-Agents를 이용한 환경 학습 2 | ||||
13 | 머신러닝 에이전트 | 머신러닝에이전트를 이용한 환경 개발 | 1 | 머신러닝에이전트를 이용한 환경 개발 1 | 퀴즈(1) |
2 | 머신러닝에이전트를 이용한 환경 개발 2 | ||||
14 | 머신러닝에이전트 | 머신러닝에이전트를 이용한 환경 개발 | 1 | 머신러닝에이전트를 이용한 환경 개발 3 | 퀴즈(1) |
2 | 머신러닝에이전트를 이용한 환경 개발 4 | ||||
15 | 기말고사 |
강좌운영팀 소개
교수자
- 민규식 교수
- 현) 카카오 엔터프라이즈 AI 연구원
- 송현철 교수
- 현) 남서울대학교 가상현실학과 교수
강좌지원팀
- 조교
- E-mail: lim7542@nsu.ac.kr
강좌 수강 정보
이수/평가정보
과제명 | 퀴즈 | 토론 | 중간고사 | 기말고사 |
---|---|---|---|---|
반영비율 | 20% | % | 40% | 40% |
※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.
강좌 수준 및 선수요건
이 강좌는 유익한 내용이 다수 포함되어 있습니다.
교재 및 참고문헌
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