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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.

진행한 강의 내용을 포함한 시간표는 아래와 같습니다.

timetable

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