1-4. Learning Plan

1. Introduction to Deep Reinforcement Learning – LESSON 4 Learning Plan   학생 리소스이 과정을 통해 심층 강화 학습 및 진행 상황에 대해 더 많이 배우면 연구를 보완하는 데 유용한 여러 외부 리소스를 찾을 수 있습니다. 이 링크에서 학생이 선별한 리소스 목록으로 시작할 수 있습니다. 추가할 내용을 더 찾으면 목록에 기여하십시오! 읽을 책우리는 같은 아이디어에 … Read more

1. Introduction to Deep Reinforcement Learning – LESSON 4 Learning Plan  GitHub 저장소이 GitHub 리포지토리의 수업에서 모든 코딩 연습을 찾을 수 있습니다. 리포지토리를 복제하려면 다음을 수행합니다. 실습 학습이 프로그램의 학생으로서 귀하는 다양한 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 자신의 에이전트를 교육하게 됩니다!

1. Introduction to Deep Reinforcement Learning – LESSON 4 Learning Plan  오픈AI 체육관이 과정에서는 강화 학습(RL) 알고리즘을 개발하고 비교하기 위해 OpenAI에서 만든 오픈 소스 툴킷인 OpenAI Gym을 광범위하게 사용할 것입니다. 이 툴킷을 사용하여 에이전트가 다양한 복잡한 작업을 수행하도록 가르칠 것입니다. 우리는 이를 사용하여 나노 학위 기간 동안 배울 많은 알고리즘으로 실용적이고 실습적인 기술을 구축할 것입니다. … Read more

1. Introduction to Deep Reinforcement Learning – LESSON 4 Learning Plan  http://go.udacity.com/rl-textbook 참조 가이드이 과정의 첫 부분에서 사용할 표기법과 알고리즘의 대부분이 포함된 이 시트를 다운로드하는 것이 좋습니다. 이 시트는 자신의 노트에 대한 보충 자료로만 사용하십시오! 🙂 또 다른 유용한 표기법 가이드는 교과서의 1장 바로 앞 페이지에서 찾을 수 있습니다.

1. Introduction to Deep Reinforcement Learning – LESSON 4 Learning Plan 학습 계획이 Nanodegree 프로그램의 첫 번째 부분은 강화 학습의 기초를 다루며 4주 동안 진행됩니다. 이 프로그램의 처음 4주 동안에는 신경망을 활용하여 지능형 에이전트를 훈련시키는 방법을 학습하는 과정에서 나머지 시간을 보내기 전에 강화 학습(신경망 제외)에 대한 강력한 배경 지식을 구축할 것입니다. 1주차첫 주에는 강화 학습의 … Read more