LINK@KoreaTech

Data Science (2020 Spring – 240178)

“Student-teacher relationships are based on trust. Acts, which violate this trust, undermine the educational process. Your classmates and the instructor will not tolerate violations of academic integrity”

1. Course Schedule & Lecture Notes

• March 03 – **강의 소개 & 온라인 수업 1 **

  • 온라인 컨텐츠 1

• March 10 – 온라인 수업 2

  • 온라인 컨텐츠 2

• March 17 – 온라인 수업 3

  • 온라인 컨텐츠 3

• March 24 – 온라인 수업 4

  • 온라인 컨텐츠 4

• March 31 – 온라인 수업 5

  • 온라인 컨텐츠 5

• April 07 – 온라인 수업 6

  • 온라인 컨텐츠 6

• April 14 – 온라인 수업 7

  • 온라인 컨텐츠 7

• April 21 – Zoom 수업 1

  • 강화학습 개요

• April 28 – Zoom 수업 2

  • 멀티암드 밴딧
    • UCB 읽을거리

• May 05 – 휴강 (어린이날)

• May 12 – Zoom 수업 3

  • 마르코프 결정 과정
  • Practice
    • 그리드 월드 환경
    • 마르코프 결정 과정 관련 코드

• May 19 – Zoom 수업 4

  • 동적 프로그래밍
  • Practice
    • 그리드 월드 환경
    • 정책 평가(Policy Evaluation) 코드
    • 정책 반복(Policy Iteration) 코드
    • 가치 반복(Value Iteration) 코드

• May 26 – 오프라인 수업 (2공학관 315호)

  • 몬테카를로 방법
  • Practice
    • 그리드 월드 환경
    • 몬테카를로 예측(Prediction) 코드
    • 행동 가치의 몬테카를로 예측(Prediction) 코드
    • 탐험적 시작 기반 몬테카를로 제어(Control) 코드
    • 소프트 정책 기반 몬테카를로 제어(Control) 코드
    • Off-policy 몬테카를로 제어(Control) 코드

• June 02 – 오프라인 수업 (2공학관 315호)

  • 시간차 학습
  • Practice
    • 랜덤 워크 환경
    • 랜덤 워크 환경에서 시간차 예측
    • 그리드 월드 환경에서 시간차 예측
    • 절벽이 있는 그리드 월드 환경에서 시간차 제어

• June 09 – 오프라인 수업 (2공학관 315호)

• June 16 – 오프라인 수업 (2공학관 315호)

  • 계획과 학습
  • Practice
    • 미로 환경
    • Dyna-Q
    • Dyna-Q+

• June 23 – 기말 고사 (2공학관 315호)

2. Course Information

• Professor: Youn-Hee Han (Rm. B303, Tel: 560-1486, yhhan@koreatech.ac.kr)

• Lecture Notes

  • 수업 홈페이지에 전날 배포

• Classes: Tuesday (19:00 – 21:50)

• Lecture Room: 2공학관 315호

• Prerequisites

  • Programming background (and experience with Python) required.

• 숙제 제출 방법

  • jupyter notebook 환경에서 각 숙제별로 ipynb 파일 생성
    • jupyter (구 iPython) 사용법
  • ipynb 파일 내에 코드를 작성하고 작성한 코드 설명시에 Markdown 문법으로 입력해야 함
    • Markdown 사용법은 각자 익힐 것
      • Markdown 사용법
      • Markdown Tutorial
      • Markdown Online Editor
  • 임의의 클라우드(github, 드롭박스, 네이버클라우드)에 jupyter notebook으로 작성한 ipynb 화일 업로드
    • github 추천
      • Tip: SourceTree 툴 사용
  • 업로드한 ipynb의 URL 확보후 다음 사이트에 해당 URL을 입력
    • http://nbviewer.jupyter.org
    • 위 사이트에서 보여지는 자신의 숙제를 확인하고 해당 nbviewer URL을 숙제 게시판 본문에 글쓰기로 등록
      • 숙제 등록 URL은 반드시 http://nbviewer.jupyter.org/ 로 시작해야 함.
      • 숙제 등록 URL 예: http://nbviewer.jupyter.org/urls/dl.dropbox.com/s/t9nmklgjkp7w4ok/kmeans.ipynb

3. Logistics

• Attendance – One class absence will result in the deduction of two points out of 100 points. Three absences will not result in six points deduction, but “failure” (i.e., grade ‘F’) in this course.
• Exam – There will be the final exam for the evaluation of the knowledge learned from the class.
• Home Works – Much evaluation mark will be counted.

4. Evaluation

• Attendance (10%)
• Homeworks (30%)
• Final Examination (60%)