주차

주차명(주제)

주차별 학습 목표

차시

차시명

과제

1

인공지능

인공지능 개요

1

인공지능 소개

퀴즈(1)

2

인공지능의 역사

2

딥러닝

딥러닝 소개

1

학습의 원리

퀴즈(1)

2

딥러닝의 개념

3

확률이론

강화학습을 위한 확률이론

1

ANN

퀴즈(1)

2

CNN

4

Pytorch

강화학습을 위한 Python Numpy 실습

1

 Pytorch 실습

퀴즈(1)

2

Pytorch CNN 실습

5

강화학습

강화학습 기초

1

강화학습 기초 이론 1

퀴즈(1)

2

강화학습 기초 이론 2

6

Deep Q Network

Deep Q Network

1

Deep Q Network 1

퀴즈(1)

2

Deep Q Network 2

7

훈련과 최적화

모델의 훈련과 최적화

1

강화학습 실습 1

퀴즈(1)

 2

8

중간고사

9

유니티 머신러닝

유니티 머신러닝설치 및 기초

1

유니티 머신러닝 에이전트 소개

퀴즈(1)

2

유니티 설치 및 화면 구성

10

유니티 기초 조작

유니티 기초 조작

1

유니티 기초 조작 및 사용

퀴즈(1)

2

유니티 머신러닝 에이전트 설치

11

ML-Agents 

ML-Agents 살펴보기

1

ML-Agents 살펴보기 1

퀴즈(1)

2

ML-Agents 살펴보기 2

12

ML-Agents 

ML-Agents를 이용한 환경 

1

ML-Agents를 이용한 환경 학습 1

퀴즈(1)

2

ML-Agents를 이용한 환경 학습 2

13

머신러닝 에이전트

머신러닝 에이전트를 이용한 환경 개발 

1

머신러닝 에이전트를 이용한 환경 개발 1

퀴즈(1)

2

머신러닝 에이전트를 이용한 환경 개발 2

14

머신러닝 에이전트

머신러닝 에이전트를 이용한 환경 개발 

1

머신러닝 에이전트를 이용한 환경 개발 3

퀴즈(1)

2

머신러닝 에이전트를 이용한 환경 개발 4

15

기말고사