‘딥러닝’은 익숙하시죠? 이제 ‘딥러닝+강화학습’인 딥강화학습에 대해서 알아볼 시간입니다. 이번 ISS에서는 ‘파이썬과 케라스로 배우는 강화학습’ 저자이신 이웅원님(DCULab 리더, 제이마플 선임연구원, RLCode 리더)을 모시고 ‘가깝고도 먼 딥강화학습(DeepRL)’이란 주제로 세미나를 진행하고자 합니다. 강화학습은 오래 전부터 연구되던 분야이나 딥러닝 기술과 접목되면서 많은 발전을 이루고 있습니다. 한국을 떠들석하게 했던 알파고의 핵심 기술이기도 하구요. 강화학습과 딥러닝이 합쳐진 이 기술을 ‘Deep Reinforcement Learning (DeepRL)’이라고 불립니다.

이웅원님이 “가깝고도 먼 딥러닝 강화학습”이란 세미나 제목을 알려주셨을 때, 그 제목이 담긴 메시지가 무엇을 말하는 지 바로 느낌이 왔었습니다. 딥강화학습은 알파고를 통해서 그 성능이 증명되었지만, 현실 문제에 접목하기에는 아직 해결해야 할 문제가 많이 있습니다. 하지만 그만큼 많은 기회가 있다고 생각합니다. 각 분야에서 주어진 환경을 분석하고 해결해야 할 문제 정의를 잘 도출하는 것, 그리고 딥강화학습 공부가 그 시작일 듯 합니다.

이번 세미나에서는 강화학습이 무엇이고, 딥러닝 기술과 어떻게 결합되었는 지를 살펴보고 또한 최신 DeepRL 연구 소개 및 문제점, 도전과제에 대해서 알아보겠습니다.

ISS란 Intelligence Space Seminar의 약자로 인공지능 기술과 관련된 인스페이스의 사내 세미나를 말합니다. 어렵게 모신 전문가분들의 주옥같은 내용을 공유하고자 오픈 세미나로 진행하고 있습니다.

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프로그램

  • 일시 : 2018년 2월 7일 오후 1시 40분
  • 장소 : 대전 유성구 대학로291 KAIST 나노종합기술원 9F 대전창조경제혁신센터 E19
  • 발표내용
시간 주제 발표자
13:40~14:00 인스페이스 연구 소개 김태영
14:00~16:45 강화학습이란
강화학습 기초와 Q-Learning
DeepRL의 시작, DQN
최신 DeepRL
이웅원

사전준비

아무 준비 오셔도 됩니다. 하지만 아는 만큼 보인다고, 미리 관련된 내용을 공부하시고 오시면 더 많이 얻어가실 것 같습니다.


주요 내용

인스페이스 연구 소개 (김태영님)

발표 영상 (발표자료엔 이미지 뿐이라 이해를 돕기위해 네이버 D2 발표영상으로 대체하겠습니다.)

  • 블록과 함께하는 케라스와 태양에서 세포까지 활용사례

가깝고도 먼 딥강화학습 (이웅원님)

발표자료 다운

  • 강화학습이란
  • 강화학습 기초와 Q-Learning
  • DeepRL의 시작, DQN

참가신청 (완료)

본 세미나 참석을 희망하시는 분은 아래 내용으로 댓글 달아주세요. 이메일만 있으면 비회원으로 쉽게 댓글을 달 수 있습니다. 대관 장소 수용인원이 최대 200명이라 선착순 200분까지만 받겠습니다.

  • 순번: 예)1 (첫 댓글이신 경우)
  • 기관: XXX 연구원 (보안일 경우에는 기재안하셔도 됩니다.)
  • 이름: 예)홍길동
  • 이메일: 예)inspace@keras.korea
  • 분야: 예)공장관리
  • 참석계기: 예)에너지 효율화를 위해서 강화학습을 적용해보고자 합니다.

댓글을 달아도 스팸처리되어서 바로 표시 안될 수도 있습니다. 제가 다 스팸아님으로 처리하고 있으니, 크게 신경 안 쓰셔도 됩니다. 그리고 혹시 참석신청하셨으나 부득이한 이유로 참석이 힘드신 분은 미리 알려주세요~ 다른 분들에게 참석 기회를 드리고자 합니다.


후기

진입장벽이 높은 강화학습 분야를 쉽고 열정적으로 강의해주신 이웅원님 감사합니다. 그리고 장시간 동안 긴장감이 돌 정도로 집중해서 들어신 참석자 분들께도 감사합니다.

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시간이 너무 빨리지나가는 바람에 ‘가깝고도 먼 딥강화학습’이란 주제에서 ‘가깝운 딥강화학습’만 말씀드렸다는 이웅원님의 쿠기멘트가 있었습니다. 저도 ‘먼 딥강화학습’이 더욱더 궁금해집니다.

혹시 찍으신 사진이나 질문, 자유로운 의견, 후기를 댓글로 남겨주시면 다음 세미나 준비에 힘을 받을 것 같습니다~ 개인적으로는 국내에 몇 안되는 케라스 저자와 함께 사진을 남길 수 있어서 영광이었습니다. 포토타임을 함께해주신 분들도 감사합니다.

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같이 보기