AI Lab

AI 연구소

? 작성자: Muhammad Angga Muttaqien, 2018년 초

? 나 자신의 AI로 작업하고 이러한 기술이 얼마나 강력하고 영향을 미치는지 경험적으로 관찰할 수 있는 매우 편안한 실험실입니다. 주요 연구 주제는 다음과 같습니다.

1. 기계 학습
2. 딥 러닝(예: 비전, 시퀀스 및 강화 학습)
3. 고급 기술(예: GAN, Zero-Shot Learning, Transformer, 다중 에이전트 학습 등)

Now, I'm conducting research on Reinforcement Learning

AI 기술에 대해 더 깊이 이해하는 가장 좋은 방법은 직접 사용해 보는 것입니다. 2018~2020년에는 컴퓨터 비전(CV), 자연어 처리(NLP) 및 강화 학습(RL) 기술을 기반으로 수많은 다양한 딥 러닝 애플리케이션을 사용하여 12가지 실험을 수행할 흥미로운 계획이 있습니다. 실천을 통한 학습을 ​​통해 제가 구상하는 응용 프로그램 목록은 다음과 같습니다.

이력서 지원

 1. Object Classification
2. Object Detection
3. Real-time Object Detection
4. Semantic Segmentation
5. Instance Segmentation
6. Human Pose Detection
7. Visual Question Answering

NLP 애플리케이션

 1. Machine Translation System
2. Sentiment Analysis
3. Text Summarization
4. Topic Modeling
5. Chatbot
6. Image Captioning
7. Speech Recognition

RL 애플리케이션

 1. Dynamic Programming Method for MDPs
2. Monte Carlo Method
3. Temporal-Difference Method (Sarsa, Sarsamax, Expected Sarsa)
4. Value-Based Method (DQN, Double-DQN, PER-DQN, Dueling-DQN, Noisy-DQN, Distributional-DQN, Rainbow-DQN)
5. Policy-Based Method (Reinforce, TRPO, PPO)
6. Actor-Critic Method (A2C/A3C, GAE, DDPG)
7. Multi-Agent Method (MADDPG, MFMARL)

로봇공학 응용

 The time will come soon.

다음 명령을 실행하여 프로젝트의 모든 폴더를 즉시 복사할 수 있습니다.

 svn checkout https://github.com/muhamuttaqien/AI-Lab/trunk/02-deep-learning

종속성

이 실습에서는 Python 3.7.3 과 다음 Python 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다.

• 기본 라이브러리: NumPy, Matplotlib
• 도메인별 라이브러리: OpenCV, NLTK, Gym
• 딥 러닝 프레임워크: Keras, PyTorch, TensorFlow, ReNom

? 그게 전부입니다. 토론이 필요하시면 여기로 연락주세요: [email protected]