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Unity ML Agent활용 및 강화학습 구현

기본 과정

교육주제 Unity ML Agent를 활용한 강화학습 모델 구현하기
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
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