모의 투자 분석 프로그램과 함께 배우는 강화학습 with TensorFlow

모의 투자 분석 프로그램을 만들어 보며 Deep Reinforcement Learning 기술을 실제 산업 모델에 적용하기 위한 인사이트를 획득하고, 강화학습 논문과 알고리즘을 내손으로 직접 적용해볼 수 있습니다.

  • #강화학습
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  • #알고리즘
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  • #투자분석프로그램
  • #슬랙질의
기간
2020.12.05 - 2021.01.30 총 8주 (1월 2일 휴강)
일정
토요일 10:00~13:00 주 1회, 총 24시간
장소
강남역 강의장
문의
02-568-9886 help-ds@fastcampus.co.kr


모의 투자 분석 프로그램을 만들면서 Deep RL 기술을 직접 적용해보는 8주!

다양한 강화학습 논문을 리뷰하며 이론을 다지고, 배운 내용을 실제 프로그램에 내손으로 적용해 봅니다.

케이스 스터디부터 모의 투자 분석 프로그램 완성까지
8주 완성으로 가능합니다!

강화학습이 활용된 6가지 비즈니스 케이스 스터디 진행
강화학습이 활용되는 금융분야 실제 프로젝트를 진행하여 Deep Reinforcement Learning 기법을 다양한 영역에 응용한 사례를 살펴봄으로써, 실제로 Deep Reinforcement Learning을 적용하기 위한 인사이트를 획득합니다.

24가지 논문을 핵심만 리뷰하고, TensorFlow 2.0으로 주요 알고리즘 직접 구현
물체를 탐지하는 강화학습, 인물을 재구성하는 기술, 대화를 처리하는 모델 등 다양한 응용사례를 통해 논문을 리뷰하고 알고리즘을 구현해봅니다.

실제 투자 분석 프로그램을 구현하며 Deep RL 기술의 활용법 습득
모의 투자 분석 프로그램을 직접 만들어 보면서, 학습하는 이론 파트에서 리뷰한 논문들의 내용들을 적용해보는 프로젝트를 진행합니다. 금융 및 투자 분야에서 Deep RL 기술을 어떻게 적용하여 문제를 해결하는지 경험할 수 있습니다.

8주간 확실하게 배워갈 수 있도록 준비된 3가지 추가 혜택!

혜택1. 강의에서 다루는 14개 PAPER
제본 무료 제공!

이론→논문/알고리즘/수식설명→코드구현이 모두 들어있는 강의 자료를 제공합니다.

혜택2. 어려운 개념도 반복 학습 가능하도록 24가지 퀴즈 별도 제공!

복습 퀴즈를 통해 어려운 개념이나 알고리즘도 반복해서 공부하고 넘어가세요.

혜택3. 밀착케어를 위한 실시간 SLACK 질의응답 채널 운영!

수강 기간동안 강사님과 더 원활하게 소통할 수 있도록 SLACK 채널을 운영합니다.

어려운 강화학습 이론을 쉽게 이해할 수 있도록, 커리큘럼에 따른 퀴즈와 퀴즈 해설, 복습용 자료가 매주 제공됩니다.


8주 완성 커리큘럼을 확인하세요.

Part 1.

강화학습 기초와 케이스 스터디

Part 2.

투자 분석 프로그램 구현을 위한 논문과 알고리즘

Part 3.

투자 분석 프로그램 구현

Part 4.

강화학습 실전 연구

  • PART 1. 강화학습 기초와 케이스 스터디

    강화학습 기초개념과 활용 사례를 케이스 스터디를 통해 학습합니다.

  • PART 2. 투자분석 프로그램 구현을 위한 논문과 알고리즘

    24개의 논문과 알고리즘을 리뷰하여 강화학습에 대해 깊이있게 이해합니다.

  • PART 3. 투자 분석 프로그램 구현

    모의 투자 분석 프로그램을 구현하면서 이제까지 배운 개념을 실전에서 완벽하게 복습합니다.

  • PART 4. 강화학습 실전 연구

    강화학습에서 다루는 실전 논문들을 살펴보고 컴퓨터비전과 NLP, A2C 등 실전 연구 주제들을 살펴봅니다.

  • 강의에 대한 전반적인 소개를 한 눈에 보고 싶다면? 교육 과정 소개서를 확인해주세요!
    * 본 소개서는 회사 제출용으로도 사용 가능합니다.

강화학습 응용사례와 주요 알고리즘을 알아보는 케이스 스터디 시간까지!

알고리즘 : Value Networks (Value-base method)와 Policy Networks(Policy-based method)

강화학습 알고리즘을 이용해서 바둑을 플레이하는 인공지능 에이전트을 구현하였고, 인간 최고의 플레이어를 상대로 승리를 거두었습니다.

알고리즘 : Proximal Policy Optimization(PPO)

강화학습을 알고리즘을 이용하여 복잡한 5vs5 전투게임인 Dota2를 플레이하는 인공지능 에이전트를 구현하였고, 인간 최고의 플레이어를 상대로 승리를 거두었습니다.

알고리즘 : Proximal Policy Optimization (PPO)

강화학습 알고리즘을 이용하여 기존 알고리즘으로 이루어내기 힘든 섬세한 Robot Hand Control을 수행하였습니다.

알고리즘 : Reinforcement Learning

강화학습 알고리즘을 이용하여 최적의 데이터 센터 쿨링 컨트롤을 수행하였고, 기존의 데이터센터 쿨링 알고리즘 대비 40%의 비용을 절감하였습니다.

알고리즘 : Reinforcement Learning

강화학습 알고리즘을 이용하여 사용자 취향을 고려한 최적의 추천시스템을 구축하였습니다.

알고리즘 : Reinforcement Learning

강화학습 알고리즘을 이용하여 최적의 투자전략 시스템을 구성하였습니다.


하나라도 해당된다면, 이 강의를 놓치지 마세요.

논문을 통해 관련 도메인의 문제에 직접 적용하는 과정을 경험해보고 싶다면

원서로 된 논문을 리뷰하고 알고리즘 수식을 상황에 적용하는 데에 어려움을 겪고 있다면

Deep RL 기술이 실제로 활용되는 산업의 케이스를 알아보고, 알고리즘을 직접 구현하여 프로그램을 만들어보고 싶다면

실제 수업 자료 맛보기.

8주 후, 당신은 이렇게 성장합니다.

1. 강화학습 알고리즘 구현에 필요한 핵심 이론을 이해합니다.
2. 실제 도메인에서 활용되는 주요 알고리즘을 스스로 구현할 수 있습니다.
3. Deep RL 핵심 기술을 활용하여 모의 투자 분석 프로그램을 스스로 완성합니다.

강사님을 소개합니다.

SOLARIS 강사님
약력

– [솔라리스의 인공지능 연구실] 블로그 운영
- 서울대학교 인공지능 및 컴퓨터 비전 연구실 석사
- S전자 컴퓨터 비전 관련 프로젝트 수행

저서

- ‘텐서플로로 배우는 딥러닝’ 집필

강의경력

- 패스트캠퍼스 [딥러닝-영상인식 CAMP] 진행
- 패스트캠퍼스 [인식 모델 구현 프로젝트 CAMP] 진행

지난 기수 수강생들의 생생한 후기를 들어보세요!

다양한 최신 논문의 핵심적인 부분만 리뷰해주셔서 좋았습니다.

Tensorflow로 직접 구현하며 강화학습 알고리즘을 제대로 이해할 수 있게 되었습니다.

깔끔하고 친절하게 설명해주셔서 직관적으로 이해하기 수월했습니다.

아는 사람이 많이 없는 내용을 알려주셔서 유익했습니다.

그동안 모호했던 개념이 잡히는 느낌이였습니다.

이론과 실습 모두 다루고 있어 도움이 많이 되었습니다.

자주 묻는 질문.

강남역 4번 출구 10초 거리에 위치한
강의장 안내.

수강료.

  • 모의 투자 분석 프로그램과 함께 배우는 강화학습 with TensorFlow

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    12월 4일 금요일 정오 까지

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