 코드번호 : |
2 |
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| 발표자 : |
박주영 |
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| 소속 : |
고려대학교 |
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| 부서 : |
제어계측공학과 |
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| 직위 : |
교수 |
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| 세션시간 : |
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| 발표자약력 : |
1993 - 현재 : 고려대학교 제어계측공학과 교수
1992 : University of Texas at Austin 전기및컴퓨터공학과 박사
1983 : 서울대학교 전기공학과 학사 |
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| 강연요약 : |
깊은 강화학습(Deep Reinforcement Learning)은 현대 인공지능 기술 중 가장 활발한 연구가
이루어지는 분야 중 하나로서, 화학습, 제어이론 및 딥러닝 기술이 결합되어 시너지 효과를 거두며
급속한 발전을 이루고있다.
본 강좌에서는 깊은 강화학습 기술의 과거와 현재를 구성하는 주요 주제인 Controlled Ito Process, Stochastic Optimal Control, Hamilton-Jacobi-Bellman Equation, Markov Decision Process, Model-based & Model-free Reinforcement Learning, Deep Learning, AlphaGo Zero 등의 개념을 살펴보고, 이와관련한 미래 기술의 방향에 대해 생각해본다. |
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