인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초 수료증
모집인원999명
학습기간2024-03-01 ~ 2024-12-31
강좌 소개
강의 소개 및 개요입니다.
|
성명 |
이상완 |
소속기관 |
KAIST |
|
과목명 |
인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초 |
강의시간 |
6시간 |
|
학습목표 |
본 강의에서는 생물학적 시스템과 같은 복잡한 환경과의 상호작용을 통해 개발자가 설정한 조건을 만족시키는 최적의 시퀀스나 환경 제어 전략을 탐색할 수 있는 강화학습 이론과 기초 알고리즘을 다룬다. |
||
강의 선수과목 및 준비사항입니다.
|
선수과목 |
선형대수 기초 |
|
참고자료 |
Sutton and Barto, Reinforcement learning: an introduction |
|
준비사항 |
강의자료 |
과정 소개
인공지능 신약개발을 위한 강화학습 기초 강의 과정입니다.
|
1 |
Dynamic programming basics |
|
2 |
Dynamic programming for sequence optimization |
|
3 |
Markov decision process |
|
4 |
Reinforcement learning – part 1 |
|
5 |
Reinforcement learning – part 2 |
|
6 |
Deep reinforcement learning basics |