일시

학습목표

(강사)

학습내용

수업방법

(대면,비대면)

1-1회차

파이토치 조작하기

(김현태)

파이토치 기초 및

딥러닝을 위한 기본 조작

(대면)

남서울대 디자인정보관

211호

1-2회차

선형 회귀, 로지스틱 회귀

(김현태)

선형 회귀 /로지스틱 회귀

이론 및 실습

(대면)

남서울대 디자인정보관

211호

1-3회차

인공신경망

(김현태)

인공신경망 구조 이해

(대면)

남서울대 디자인정보관

211호

2회차

합성곱 신경망-I

(김현태)

합성곱 신경망 이해 및 실습

비대면 Zoom

3회차

합성곱 신경망-II

(김현태)

합성곱 신경망 이해 및 실습

비대면 Zoom

4회차

강화학습, ML-Agents

(민규식)

강화학습 기초 이론, ML-Agents 기본 사용법 학습

비대면 Zoom

5-1회차

강화학습, ML-Agents

(민규식)

DQN 이론 학습 및 코드 실습,

ML-Agents 환경 제작 (이산적 행동)

대면

모두의연구소

5-2회차

강화학습, ML-Agents

(민규식)

DDPG 이론 학습 및 코드 실습,

ML-Agents 환경 제작 (연속적 행동)

대면

모두의연구소

5-3회차

강화학습, ML-Agents

(민규식)

BC 이론 학습 및 코드 실습,

ML-Agents demo 파일 생성 학습

대면

모두의연구소

6회차

강화학습, ML-Agents

(민규식)

PPO 이론 설명 및 코드 실습

mlagents-learn 학습

비대면

Zoom