강화학습

• 1. 강화학습이란 무엇인가 , 강화학습의 기본 개념 소개
• 10. 행동 공간(Action Space) 정의 및 최적화, 행동 공간의 크기와 복잡성 관리
• 11. 보상 함수(Reward Function) 설계의 중요성, 보상 함수의 역할과 설계 원칙
• 12. 보상 함수(Reward Function) 설계의 중요성, 보상 설계 시 고려사항 및 예시
• 13. 기본 강화학습 알고리즘 소개 Q-러닝과 SARSA, Q-러닝과 SARSA의 원리 및 차이점
• 14. 기본 강화학습 알고리즘 소개 Q-러닝과 SARSA, 간단한 예제 구현
• 15. 딥 강화학습(Deep RL) 입문 DQN부터 시작하기, 딥 Q-네트워크(DQN)의 개념과 구조
• 16. 딥 강화학습(Deep RL) 입문 DQN부터 시작하기, DQN 구현 및 학습 과정 설명
• 17. 정책 기반 강화학습 PPO, A3C, SAC 이해하기, 정책 기반 알고리즘의 장점
• 18. 정책 기반 강화학습 PPO, A3C, SAC 이해하기, 각 알고리즘의 특징과 응용 사례
• 19. 계층적 강화학습(Hierarchical RL)으로 복잡한 행동 학습하기, 계층적 RL의 개념과 장점
• 2. 강화학습이란 무엇인가 , 주요 용어 설명 (에이전트, 환경, 상태, 행동, 보상 등)
• 20. 계층적 강화학습(Hierarchical RL)으로 복잡한 행동 학습하기, 옵션 프레임워크와 Feudal RL 소개
• 21. 함수 근사를 통한 대규모 상태 공간 처리, 신경망을 이용한 Q-함수 및 정책 근사
• 22. 함수 근사를 통한 대규모 상태 공간 처리, 일반화와 오버피팅 방지 기법
• 23. 전이 학습(Transfer Learning)으로 학습 효율성 높이기, 전이 학습의 개념과 활용 방법
• 24. 전이 학습(Transfer Learning)으로 학습 효율성 높이기, 사전 학습된 모델을 새로운 환경에 적용하기
• 25. 지속 학습(Continual Learning)과 평생 학습(Lifelong Learning) 소개, 지속 학습의 필요성과 도전 과제
• 26. 지속 학습(Continual Learning)과 평생 학습(Lifelong Learning) 소개, Elastic Weight Consolidation(EWC) 등 주요 기
• 27. 모듈화 및 파라미터 공유로 복잡성 관리하기, 모듈화의 개념과 구현 방법
• 28. 모듈화 및 파라미터 공유로 복잡성 관리하기, 멀티태스크 러닝과 파라미터 공유 전략
• 29. 효과적인 탐험과 활용 ε-그리디, 소프트맥스 탐험 등, 탐험-활용 균형의 중요성
• 3. 강화학습과 다른 머신러닝 기법의 비교, 지도학습, 비지도학습과의 차이점
• 30. 효과적인 탐험과 활용 ε-그리디, 소프트맥스 탐험 등, 다양한 탐험 전략 비교 및 적용 방법
• 31. 경험 재생(Experience Replay)과 샘플 효율성 향상 기법, 경험 재생의 개념과 구현
• 32. 경험 재생(Experience Replay)과 샘플 효율성 향상 기법, Prioritized Experience Replay 등 고급 기법 소개
• 33. 커리큘럼 학습(Curriculum Learning)으로 단계적 학습 구현하기, 커리큘럼 학습의 원리와 장점
• 34. 커리큘럼 학습(Curriculum Learning)으로 단계적 학습 구현하기, 단계적 난이도 조절 방법 및 사례
• 35. 메타-러닝(Meta-Learning)으로 빠른 적응 학습하기, 메타-러닝의 개념과 주요 알고리즘
• 36. 메타-러닝(Meta-Learning)으로 빠른 적응 학습하기, MAML 등 대표적인 메타-러닝 기법 설명
• 37. Python을 활용한 강화학습 환경 구축 및 에이전트 학습, OpenAI Gym 등 RL 환경 설정 방법
• 38. Python을 활용한 강화학습 환경 구축 및 에이전트 학습, 기본 RL 에이전트 구현 및 학습 과정
• 39. 복잡한 행동 학습 사례 배고픔 관리 에이전트 만들기, 상태와 행동 공간 설계
• 4. 강화학습과 다른 머신러닝 기법의 비교, 강화학습의 장점과 단점
• 40. 복잡한 행동 학습 사례 배고픔 관리 에이전트 만들기, 보상 함수 정의 및 에이전트 학습 과정 설명
• 41. 환경 확장 및 전이 학습 적용 사례, 기존 환경을 확장하는 방법
• 42. 환경 확장 및 전이 학습 적용 사례, 전이 학습을 통해 확장된 환경에서 에이전트 재학습하기
• 43. RL 에이전트 평가 및 디버깅 방법, 에이전트 성능 평가 지표
• 44. RL 에이전트 평가 및 디버깅 방법, 학습 과정에서의 문제 해결 및 디버깅 기법
• 45. 강화학습의 한계와 도전 과제, 상태 및 행동 공간의 크기
• 46. 강화학습의 한계와 도전 과제, 학습 속도와 데이터 효율성 문제
• 47. RL 대신 사용할 수 있는 대안 접근법 소개, 동적 계획법, 탐색 알고리즘, 규칙 기반 시스템 비교
• 48. RL 대신 사용할 수 있는 대안 접근법 소개, 상황에 따른 최적의 선택 방법
• 49. 멀티에이전트 강화학습(Multi-Agent RL) 이해하기, 멀티에이전트 환경의 개념
• 5. 강화학습의 역사와 주요 응용 분야, RL의 발전 과정
• 50. 멀티에이전트 강화학습(Multi-Agent RL) 이해하기, 협력과 경쟁의 에이전트 전략
• 51. 모델 기반 강화학습(Model-Based RL)과 모델 프리 강화학습의 비교, 모델 기반 RL의 장점과 단점
• 52. 모델 기반 강화학습(Model-Based RL)과 모델 프리 강화학습의 비교, 대표적인 모델 기반 RL 알고리즘 소개
• 53. 미래의 강화학습 최신 연구 동향과 향후 전망, 최신 논문 및 연구 트렌드 소개
• 54. 미래의 강화학습 최신 연구 동향과 향후 전망, 강화학습의 미래 가능성과 응용 분야
• 55. 강화학습을 위한 주요 라이브러리와 도구 소개, Stable Baselines3, RLlib, TensorFlow Agents 등 주요 라이브러리 비교
• 56. 강화학습을 위한 주요 라이브러리와 도구 소개, 각 라이브러리의 특징과 사용법
• 57. 강화학습 학습 자료 및 커뮤니티 리소스, 추천 도서, 온라인 강의, 튜토리얼
• 58. 강화학습 학습 자료 및 커뮤니티 리소스, 주요 강화학습 커뮤니티와 포럼 소개
• 59. 강화학습 프로젝트를 위한 팁과 베스트 프랙티스, 프로젝트 계획 및 관리 방법
• 6. 강화학습의 역사와 주요 응용 분야, 게임, 로보틱스, 금융 등 다양한 응용 사례
• 60. 강화학습 프로젝트를 위한 팁과 베스트 프랙티스, 학습 과정에서의 실수 방지 및 효율적인 학습 팁
• 7. 상태 공간(State Space) 설계하기, 효과적인 상태 정의 방법
• 8. 상태 공간(State Space) 설계하기, 상태 인코딩 기법 (벡터화, 원-핫 인코딩 등)
• 9. 행동 공간(Action Space) 정의 및 최적화, 이산적 vs 연속적 행동 공간