Unity ML Agent활용 및 강화학습 구현
기본 과정
교육주제 | Unity ML Agent를 활용한 강화학습 모델 구현하기 |
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교육목표 | - Unity ML Agent를 활용한 강화학습 원리를 이해합니다. - 라즈베리파이를 활용한 하드웨어 제어방법을 이해합니다. - Unity에 구현된 강화학습 시뮬레이션을 라즈베리파이로 구현합니다. - 보상을 통해 스스로 학습해서 완성된 결과물을 만들어냅니다. |
교육준비물 | 실습을 위한 노트북(Windows OS / MAC) + 휠 마우스 |
Unity ML Agent 교육 커리큘럼 기본과정 | ||
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주요교육내용 |
Unity세팅 - Unity 설치 및 ML Agent세팅 - Unity ML Agent 구성요소 이해 - Behavior Parameters 이해 및 실습 - Learning Environment의 종류 이해 |
Step 1 |
라즈베리파이 세팅 - 라즈베리파이의 OS설치 및 기본 세팅 - 라즈베리파이의 구조 및 제어 방식 이해 - 라즈베리파이의 Sensor, Actuator제어 실습 |
Step 2 | |
강화학습을 위한 환경구성 - Unity에 Agent 제작 및 강화학습 환경 구성 - 라즈베리파이를 활용한 학습결과 구현 환경 제작 - 보상등의 학습 설정 변경을 통한 강화학습 실시 |
Step 3 | |
강화학습 결과 확인 - 강화학습을 통한 결과 로봇 제어구현 - 팀별 강화학습을 통한 결과 고도화 하기 - 팀별 학습 결과물 시상 |
Step 4 |