강화학습(Reinforcement Learning) 인간이 시행착오를 통해 학습하는 방법에서 영감을 받았으며, 특정 환경에서 정의된 에이전트가 현재상태를 인식하여 보상을 최대화 하기 위한 방향으로 행동하도록 설계된 기계학습의 한 영역이다. 본 강의에서는 인공지능 강화학습의 원리를 이해하고 이를 활용한 다양한 응용 기술을 소개한다. 기계학습 및 딥러닝과 강화학습의 차이점을 통해 기존의 인공지능 기술의 한계점을 설명하고 강화학습을 통해 개선 및 발전 가능한 인공지능의 분야와 미래사회를 논의한다. 

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