■ 학습 목표: 인공지능 기술 원리 학습을 위한 강화학습의 수학적 기초와 알고리듬에 대한 이해

■ 수업 내용: 본 강의는 인공지능의 주요원리인 강화학습(reinforcement learning)의 기본 개념과 원리를 다루고 있습니다. 강화학습의 최신이론을 설명하는 것 대신, 강화학습을 구성하는 기본적인 원리의 이해를 돕기 위해 강화학습의 수학적인 근간이 되는 '동적계획법', '마르코브 과정', '마르코브 의사결정 프로세스' 등에 대해 그 개념을 예시와 함께 설명하고, 보다 쉽게, 깊은 이해를 할 수 있도록 도움을 주는 강의입니다.

■ 추천 학습 대상 체크리스트
1. 인공지능에 관심이 있다.
2. 강화학습의 원리를 이해하고 싶다.
3. 인공지능 분야의 기초지식을 쌓고 싶다.
4. 강화학습의 주요 원리인 동적계획법, 마르코프 체인, 몬테카를로 알고리듬 등을 체계적으로 이해하고 싶다.
한 가지라도 해당된다면 이 강좌를 추천합니다!