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딥러닝 심화 - 강화학습 (심화)

    모듈 1. 가치 기반 심층강화학습

  1. 심층강화학습의 기본 (1차시)
    1. 심층강화학습의 기본 개념 및 절차
    2. 심층강화학습의 종류
    3. [실습 1] 실습 환경 소개
  2. Deep Q-Network 알고리즘 (2차시)
    1. 리플레이 메모리
    2. 타깃 네트워크
    3. [실습 2] CartPole-v0 환경에서 Deep Q-Network (DQN) 알고리즘 구현 실습
  3. 개선된 Deep Q-Network 알고리즘 (3차시)
    1. 더블 DQN
    2. 듀얼링 DQN
    3. 우선순위 DQN
    4. [실습 3] CartPole-v0 환경에서 다양한 향상된 DQN 알고리즘 성능 비교
    5. [실습 4] Pong-v0 환경에서 다양한 향상된 DQN 알고리즘 성능 비교

    모듈 2. 정책 기반 강화학습

  1. 정책 그레디언트 (4차시)
    1. 정책과 정책 목표
    2. 정책 그레디언트
  2. REINFORCE 알고리즘 (5차시)
    1. 몬테카를로 샘플링 기반 REINFORCE 알고리즘
    2. [실습 5] CartPole-v0 환경에서 REINFORCE 알고리즘 구현 실습
    3. [실습 6] Pong-v0 환경에서 REINFORCE 알고리즘 구현 실습

    모듈 3. 엑터-크리틱 기반 심층강화학습

  1. 엑터-크리틱 알고리즘 (6차시)
    1. 엑터와 크리틱의 이해
    2. Advantage Actor-Critic (A2C) 알고리즘
    3. A2C 구현 실습
    4. [실습 7] Breakout-v0 환경에서 A2C 알고리즘 구현 실습
  2. 병렬 심층강화학습 (7차시)
    1. 심층강화학습 병렬화의 이해
    2. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 알고리즘
    3. A3C 구현 실습
    4. [실습 8] Breakout-v0 환경에서 A3C 알고리즘 구현 실습

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