백엔드 개발 능력에 AI 활용 능력까지 더하면 어떻게 되는지 궁금해?!
어떤 모임인가요?
강화학습. 재밌어는 보이는데 배우기에는 수식이 복잡하지 않나요?😫
어떤 개념인지는 알겠는데 이걸 어떻게 구현해야 할지 막막하지 않았나요?🤫
그런 분들을 위해서 구현을 위주로 공부해 보는 스터디를 만들었습니다.😎
눈👀으로만 공부하지 말고 손끝👉으로 느껴봐요!
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- 기초적인 강화학습 알고리즘들을 구현하는 방법과 차이점을 알 수 있어요.
- 강화학습을 통해 실제 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있어요.
무엇을 공부하나요?
- 다양한 강화학습 알고리즘에 대한 이해
- pytorch를 이용하여 알고리즘을 구현하는 방법
- 다양한 환경을 강화학습으로 해결하는 방법
- (옵션) 자유 주제를 강화학습으로 해결
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 강화학습의 기본이 되는 MDP, Q-learning, Policy Gradient 정도의 배경지식이 있으면 좋아요. (David Silver 강의)
- 논문을 수월하게 읽을 줄 아시면 좋아요.
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 구현을 통해 자신의 강화학습 역량을 기르고 싶은 분
- 실제 문제 해결을 하고 싶은 분
- 강화 학습을 같이 배우고 싶은 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 강화학습을 처음 접하시는 분들은 어려우실 수 있어요.
- pytorch를 다뤄보지 않으신 분들은 어려우실 수 있어요.
학습유형
하브루타
모임 운영 방식
각 모임 별로 논문이 배정되어 있기 때문에 2명이 팀을 이뤄서 논문에 대한 간략한 설명과 원 저자의 코드 설명, 그리고 최종적으로 직접 구현한 코드를 공유해주시면 좋을 것 같아요.
해당 논문에 배정되지 않으신 분들도 구현해 보시면 서로 구현 방법을 비교해 볼 수 있을 것 같아요.
커리큘럼
0주차 - 소개 및 주제 공유
각자 강화학습에 대한 스터디 및 구현 경험 공유 및 구현해 보고 싶은 프로젝트 공유

1주차 - 강화학습 개념 복습 및 간단한 환경 구현
Table로 FrozenLake풀기
Cliff walk visualization

2주차: DQN
DQN - Cartpole & Mountain Car 환경

3주차: REINFORCE, A2C
REINFORCE, A2C - Cartpole & Mountain Car (Continuous Space, Continuous Action)

4주차: DDPG/TD3
DDPG/TD3 - LunarLander

5주차: SAC for LunarLander
SAC -  LunarLander

6주차: HER
HER - MuJoCo (FetchReach)

7주차: MbPO
MbPO - MuJoCo (FetchReach)

8주차: 자유 주제
과정 시작에 공유한 프로젝트 진행상황 공유하기

교재 / 학습자료 / 준비물
주요 알고리즘 논문
Google Colab
첫 시간 전 준비사항
어떤 논문을 맡고 싶은지 생각해 오기.
혹시 강화학습으로 풀어보고 싶은 주제가 있으면 생각해 오기.
중요한 건 꺾이지 않는 마음.
퍼실이 소개
김도윤

김도윤

#강화학습 #저도배우는중 #EEESTP

자기 소개 및 개설 동기

강화학습 논문들을 읽었는데 한번 정리를 해보고 싶었어요.
아이디어를 빠르게 구현하는 훈련이 필요한 것 같아 같이 구현을 연습하실 분을 찾고 있어요.

소속

순실전자

풀잎스쿨 / LAB 참여 이력

풀잎29기 주요 알고리즘 구현으로 익히는 강화학습 퍼실

풀잎17기 Full Stack Deep Learning 참여

풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!

Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!

Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)

Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
주요 알고리즘 구현으로 익히는 강화학습

모임시작

2023년 03월 13일

모임일시

매주 월요일 19:30 ~ 22:30

모임장소

역삼캠퍼스

(서울 강남구 역삼로 156 태광빌딩 2층)

모집기간

2023년 02월 28일 ~ 03월 12일

모집인원

8명

모집방법

선착순

165,000원 / 총 8회 24시간

(6,875원 / 시간)

📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!

모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.

"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"

백엔드 개발 능력에 AI 활용 능력까지 더하면 어떻게 되는지 궁금해?!
주요 알고리즘 구현으로 익히는 강화학습

모임시작

2023년 03월 13일

모임일시

매주 월요일 19:30 ~ 22:30

모임장소

역삼캠퍼스

(서울 강남구 역삼로 156 태광빌딩 2층)

모집기간

2023년 02월 28일 ~ 03월 12일

모집인원

8명

모집방법

선착순

165,000원 / 총 8회 24시간

(6,875원 / 시간)

📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!

모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.

"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"

어떤 모임인가요?
강화학습. 재밌어는 보이는데 배우기에는 수식이 복잡하지 않나요?😫
어떤 개념인지는 알겠는데 이걸 어떻게 구현해야 할지 막막하지 않았나요?🤫
그런 분들을 위해서 구현을 위주로 공부해 보는 스터디를 만들었습니다.😎
눈👀으로만 공부하지 말고 손끝👉으로 느껴봐요!
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- 기초적인 강화학습 알고리즘들을 구현하는 방법과 차이점을 알 수 있어요.
- 강화학습을 통해 실제 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있어요.
무엇을 공부하나요?
- 다양한 강화학습 알고리즘에 대한 이해
- pytorch를 이용하여 알고리즘을 구현하는 방법
- 다양한 환경을 강화학습으로 해결하는 방법
- (옵션) 자유 주제를 강화학습으로 해결
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 강화학습의 기본이 되는 MDP, Q-learning, Policy Gradient 정도의 배경지식이 있으면 좋아요. (David Silver 강의)
- 논문을 수월하게 읽을 줄 아시면 좋아요.
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 구현을 통해 자신의 강화학습 역량을 기르고 싶은 분
- 실제 문제 해결을 하고 싶은 분
- 강화 학습을 같이 배우고 싶은 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 강화학습을 처음 접하시는 분들은 어려우실 수 있어요.
- pytorch를 다뤄보지 않으신 분들은 어려우실 수 있어요.
학습유형
하브루타
모임 운영 방식
각 모임 별로 논문이 배정되어 있기 때문에 2명이 팀을 이뤄서 논문에 대한 간략한 설명과 원 저자의 코드 설명, 그리고 최종적으로 직접 구현한 코드를 공유해주시면 좋을 것 같아요.
해당 논문에 배정되지 않으신 분들도 구현해 보시면 서로 구현 방법을 비교해 볼 수 있을 것 같아요.
커리큘럼
0주차 - 소개 및 주제 공유
각자 강화학습에 대한 스터디 및 구현 경험 공유 및 구현해 보고 싶은 프로젝트 공유

1주차 - 강화학습 개념 복습 및 간단한 환경 구현
Table로 FrozenLake풀기
Cliff walk visualization

2주차: DQN
DQN - Cartpole & Mountain Car 환경

3주차: REINFORCE, A2C
REINFORCE, A2C - Cartpole & Mountain Car (Continuous Space, Continuous Action)

4주차: DDPG/TD3
DDPG/TD3 - LunarLander

5주차: SAC for LunarLander
SAC -  LunarLander

6주차: HER
HER - MuJoCo (FetchReach)

7주차: MbPO
MbPO - MuJoCo (FetchReach)

8주차: 자유 주제
과정 시작에 공유한 프로젝트 진행상황 공유하기

교재 / 학습자료 / 준비물
주요 알고리즘 논문
Google Colab
첫 시간 전 준비사항
어떤 논문을 맡고 싶은지 생각해 오기.
혹시 강화학습으로 풀어보고 싶은 주제가 있으면 생각해 오기.
중요한 건 꺾이지 않는 마음.
퍼실이 소개

김도윤

김도윤
#강화학습 #저도배우는중 #EEESTP
자기소개 및 개설동기
강화학습 논문들을 읽었는데 한번 정리를 해보고 싶었어요.
아이디어를 빠르게 구현하는 훈련이 필요한 것 같아 같이 구현을 연습하실 분을 찾고 있어요.
소속
순실전자
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력

풀잎29기 주요 알고리즘 구현으로 익히는 강화학습 퍼실

풀잎17기 Full Stack Deep Learning 참여

풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!

Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!

Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)

Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.