MATLAB 및 Simulink 교육

Reinforcement Learning Onramp


 

웹 브라우저를 통한 MATLAB 액세스

 

유익한 비디오 튜토리얼

 

자동 평가 및 피드백 방식의 실습형 예제

 

영어로만 학습 가능


교육과정 목차


1.

강화 학습 개요

강화 학습의 개념과 교육과정에 대해 소개합니다.

  • 강화 학습이란?
  • 교육과정 개요
  • 사전 훈련된 에이전트로 시뮬레이션하기

2.

환경 정의하기

에이전트와 환경 모델의 상호 작용 방법을 정의합니다.

  • 강화 학습 모델의 구성요소
  • 환경 인터페이스 정의하기
  • 보상 및 훈련
  • 보상에 행동 포함하기
  • MATLAB 에이전트에 Simulink® 환경 연결하기

3.

에이전트 정의하기

강화 학습 에이전트의 표현을 생성합니다.

  • 크리틱 및 Q 값
  • 연속적 문제의 크리틱 표현하기
  • 신경망 생성하기
  • 액터 및 크리틱
  • 에이전트 요약

4.

에이전트 훈련하기

시뮬레이션 에피소드를 사용해 에이전트를 훈련합니다.

  • 훈련
  • 훈련 개선하기

관련 교육과정

Deep Learning Onramp

영상 인식을 위한 딥러닝 방법을 빠르게 학습할 수 있습니다.

Simulink Onramp

Simulink 의 기본 사용법을 빠르게 학습할 수 있습니다.