Hugging Face - Deep Reinforcement Learning & NLP Free Course

📌 어떤 강의인가요?

오픈소스 AI 생태계의 중심인 **허깅페이스(Hugging Face)**가 제작한 무료 실전 코스입니다.

수학 공식만 나열하는 지루한 강의가 아니라, PyTorch와 Stable-Baselines3를 사용해 직접 강화학습 알고리즘(Q-Learning, DQN, PPO 등)을 구현하고 게임 환경(LunarLander, Doom, Unity 등)에서 최고 점수를 기록하는 에이전트를 훈련시킵니다. 훈련된 모델은 Hugging Face Hub에 즉시 무료로 배포하고 글로벌 리더보드에 랭킹을 올릴 수 있습니다.

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🎯 추천 대상

• 파이썬 및 딥러닝 기본기가 있으며, 자율 에이전트(Autonomous Agent)와 강화학습을 깊이 있게 파고 싶은 분
• 허깅페이스 허브(Hub)와 오픈소스 에코시스템의 최신 도구들을 능숙하게 다루고 싶은 엔지니어
• 직접 훈련시킨 AI 모델을 포트폴리오로 제출할 수 있는 실전 프로젝트 결과물이 필요한 분

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📚 주요 커리큘럼

1. Unit 1: 강화학습 기초 소개 및 첫 번째 에이전트 훈련 (LunarLander-v2 착륙선 제어)
2. Unit 2: Q-Learning 및 벨만 방정식 실습
3. Unit 3: 심층 Q-네트워크(Deep Q-Network, DQN)를 활용한 아타리(Atari) 게임 플레이
4. Unit 4: 정책 기반 방법(Policy Gradient) - Monte Carlo Reinforce
5. Unit 5~6: Actor-Critic 및 최신 PPO(Proximal Policy Optimization) 마스터하기
6. Unit 7~8: Unity 환경 멀티 에이전트 협력 및 적대적 게임 훈련

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💡 수강 팁 & 활용 팁

• Google Colab 무료 GPU 활용: 고사양 컴퓨터가 없어도 제공되는 구글 코랩 링크를 통해 원클릭으로 무료 GPU 환경에서 실습할 수 있습니다.
• 공식 인증서 발급: 각 유닛의 실습 과제를 제출하고 허브에 모델을 등록하면 허깅페이스 공식 수료 인증서(Certification)를 무료로 받을 수 있습니다.