강화학습은 제어 응용분야에서 복잡한 제어 대상을 자동으로 학습하여 우수한 성능의 제어기를 구현할 수 있는 새로운 제어 설계 방법으로 주목받고 있습니다. 본 세미나에서는 강화학습 제어기를 설계함에 있어서 시뮬레이션 기반 AI 학습환경을 활용하여 보다 효과적으로 강건한 제어기를 설계하는 방법을 다룹니다. 또한 강화학습 툴박스의 최신 기능을 소개하고 강화학습 제어기에 대한 설계, 코드 생성 및 배포를 하는 전체 워크플로우를 소개합니다.
다시보기는 MATLAB Korea Youtube 채널에서 가능합니다.
시간 | 주제 | 자료 |
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14:00 ~ 14:50 | AI를 활용한 로봇 제어기 쪼개기 : 강화학습 설계부터 H/W 적용까지 1) 매스웍스 강화학습 툴박스(Reinforcement Learning Toolbox) 소개 2) Reinforcement Learning Toolbox를 이용한 시뮬레이션 기반의 강화학습 설계 3) 테스트 및 배포하는 개발과정 4) 강화학습 툴박스의 최신 기능 신행재 부장(매스웍스), 강효석 부장(매스웍스) | |
14:50 ~ 15:00 | Q&A 웹세미나 발표 내용에 대한 질문과 답변을 드립니다. |
- 메카트로닉스 분야 석사
- 삼성테크윈(現 한화) 및 두산인프라코어에서 14년간 메카트로닉스 및 임베디드 제어시스템을 개발
- 매스웍스 제어 및 AI와 관련된 코드생성/검증 분야 전문 엔지니어
- 지능제어 분야 박사
- 매스웍스 제어 시스템 설계 및 물리 모델링 분야 전문 엔지니어
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