지난번에 소개했던 버클리 대학의 CS294: Deep Reinforcement Learning의 2017년 봄 강좌가 시작되었습니다. 전 강좌가 녹화될 것이라고 예고했던 대로, 1월 18일 첫강좌가 유투브에 올려졌습니다. 그리고 앞으로의 강의도 모두 차례대로 플레이스 리스트에 추가될 것 같습니다. 또한 강의 시간에 맞추어 라이브로도 제공됩니다! 강의 시간은 매주 월, 수 오전 9시~10시 30분까지로 우리 시각은 화, 목 새벽 2시 부터입니다.
강의 스케줄과 슬라이드 및 과제물 등 더 자세한 내용은 코스 페이지에서 확인할 수 있고 강의와 관련된 포럼은 레딧으로 진행합니다. 동영상과 슬라이드 링크는 강의가 진행되는 대로 이 포스트에 업데이트하겠습니다.
- Jan 18: Introduction and course overview (Levine, Finn, Schulman)
- Jan 23: Supervised learning and decision making (Levine)
- Slides
- End to End Learning for Self-Driving Cars
- A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning (DAgger paper)
- A Machine Learning Approach to Visual Perception of Forest Trails for Mobile Robots
- Learning Transferable Policies for Monocular Reactive MAV Control
- Learning Real Manipulation Tasks from Virtual Demonstrations using LSTM
- Jan 25: Optimal control and planning (Levine)
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