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이번 학기 콜로퀴움은 학교의 권고를 따라, 사회적 거리두기 단계와 연계하여 온라인 혹은 오프라인(온라인 방송 병행)으로 운영될 예정입니다.

두번째 강연에는 성균관대학교 소프트웨어학과의 김유성 교수님을 모시고 콜로퀴움을 개최하오니, 학과 구성원 여러분의 많은 참여를 부탁 드립니다.

코로나19 확산방지를 위해 다과는 제공하지 않습니다.


                                       아            래

1. Title: 강화학습 - 시행착오를 통해 배워나가는 인공지능


2. Speaker: 김  유  성 교수님 (성균관대학교 소프트웨어학과)


3. Date & Time: Sep. 15(Wed.) 2021.  4:30 PM

 
4. Place: Natural Science 1,  Room No. 31214


 5. Abstract: 강화학습(Reinforcement learning)은 기계학습 분야 중 하나이며, 주어진 환경에서 현재 상태를 인식하여 보상을 최대화하는 행동 정책을 학습합니다. 강화학습은 로봇 제어, 공정 최적화, 다중 에이전트 시스템 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 프로 바둑기사를 이긴 최초 인공지능 "알파고" 에서, 실시간 전략 시뮬레이션 게임 StarCraft 프로 게이머를 이긴 "알파스타" 까지 사람을 뛰어넘는 놀라운 성과를 보여주었습니다. 많은 데이터셋을 사전에 준비하고 일일히 정답을 알려주어야하는 지도 (supervised) 학습과는 달리 환경과 상호작용하며 시행착오를 통해 좋은 행동을 스스로 배우는 강화학습은 마치 사람이 태어나 가족, 학교, 사회에서 경험을 통해 배워나가는 모습과 비슷합니다. 본 강연에서는 강화학습이 시행착오로 부터 최적의 행동 정책을 배우는 기본 원리와 최신 연구 동향을 소개하며, 강화학습이 적용된 다양한 분야의 최근 응용 사례를 공유합니다.

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