RL Bootcamp

Reinforcement Learning Korea에서 진행한 Bootcamp 강의자료 및 코드를 저장한 Repository입니다.

이틀 동안 강화학습의 기초 개념인 MDP부터 DQN, A2C, DDPG, SAC와 같은 다양한 심층강화학습 알고리즘의 이론과 코드를 살펴보았습니다. 또한 유니티 ML-Agents를 이용하여 Pong과 Hopper 환경을 직접 제작하고 이를 통해 강화학습 알고리즘의 성능을 검증했습니다.

• 코딩을 위한 환경 구성에 대해서는 폴더 중 0-Prerequisite 폴더 내부의 install.pdf를 참고해주세요.

• 유니티는 Unity 2019.1 버전을 사용하였고 ML-Agents는 0.8.1 버전을 사용하였습니다.

진행한 강의 내용을 포함한 시간표는 아래와 같습니다.

내용을 살펴보면서 질문이 있는 경우 해당 내용의 강사분께 아래 기입된 메일로 연락주시면 됩니다!

• 이웅원: dnddnjs11@naver.com
• 이의령: urleee@naver.com
• 유지원: ryu_0108@likelion.org
• 이동민: kid33629@gmail.com
• 민규식: kyushikmin@gmail.com
• 박진우: www.jwpark.co.kr@gmail.com
• 김경환: khsyee@gmail.com