3. 강의목표
Lectures will be given for a brief introduction to the background needed for studying reinforcement learning. The main aim is to understand the principle of reinforcement learning and get familiar with reinforcement learning programming. Some of the recent studies on reinforcement learning will also be introduced. Students are required to use Python and Pytorch.
4. 강의선수/수강필수사항
Basic understanding of probability, calculus, and linear algebra.
5. 성적평가
| 중간고사 |
기말고사 |
출석 |
과제 |
프로젝트 |
발표/토론 |
실험/실습 |
퀴즈 |
기타 |
계 |
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| 비고 |
Midterm project 25%
Final project 25%
Midterm Exam: 25%
Final Exam: 25%
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6. 강의교재
| 도서명 |
저자명 |
출판사 |
출판년도 |
ISBN |
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Reinforcement Learning
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Richard S. Sutton and Andrew G. Barto
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MIT Press
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0000
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7. 참고문헌 및 자료
Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press.
8. 강의진도계획
- Brief review on Applied math and Machine Learning Basics
- Brief Introduction on Python
- Brief Introduction on Pytorch
- Multi-armed bandits
- Finite Markov Decision Process
- Dynamic Programming
- Monte Carlo Methods
- Temporal Difference Learning
- n-step Bootstrapping
- Planning and Learning with Tabular Methods
9. 수업운영
Video lecture + real-time session
10. 학습법 소개 및 기타사항
Video lecture + real-time session
11. 장애학생에 대한 학습지원 사항
- 수강 관련: 문자 통역(청각), 교과목 보조(발달), 노트필기(전 유형) 등
- 시험 관련: 시험시간 연장(필요시 전 유형), 시험지 확대 복사(시각) 등
- 기타 추가 요청사항 발생 시 장애학생지원센터(279-2434)로 요청