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    가상현실기반 인공지능 기초 및 가상현실에서의 기계학습을이해하고 ML-Agent를 활용한다.

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    주차

    주차명(주제)

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    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 professor
    민규식 교수
    현) 카카오 엔터프라이즈 AI 연구원
    송현철 professor
    송현철 교수
    현) 남서울대학교 가상현실학과 교수

    강좌지원팀

    조교
    조교
    E-mail: lim7542@nsu.ac.kr

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    이수/평가정보
    과제명퀴즈토론중간고사기말고사
    반영비율20%%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

    이 강좌는 여러가지 참고자료가 많이 있습니다.

    자주 묻는 질문

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    네. PDF파일로 제공해드립니다.

    제목

    소제목

    내용

     

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공심화

    운영기관 남서울대학교(매치업)

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 13시간 16분 (07시간 14분)

    수강신청기간 24.05.20 ~ 24.08.23

    강좌운영기간 24.05.20 ~ 24.08.30

    전화번호 041-580-3284

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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