Page 5 -

5 물체 검출 175

1 | 물체의 위치 검출 : 26층의 네트워크 176
1.1 물체의 위치와 크기, 종류 예측 176
1.2 사용하는 소프트웨어의 특성 177
1.3 실행 환경 설치 179
1.4 사전 학습된 모델을 이용하여 물체 검출 180
1.5 오브젝트를 학습하여 물체 검출 183

2 | 물체의 형태 검출 : 23층의 네트워크 194
2.1 물체의 위치와 크기, 형태 예측 194
2.2 사용하는 모델과 특성 195
2.3 프로그램의 개요 198
2.4 실행 예 205

6 강화 학습 : 삼목 게임에 강한 211
컴퓨터 키우기

1 | 강화 학습 212
1.1 강화 학습의 개요 212
1.2 Q 러닝 212
1.3 DQN 218

2 | 기본 틀 219
2.1 환경과 에이전트 219
2.2 실행 개요 221
2.3 환경 규칙 223
3 | 실행 환경의 설치 224

4 | Q 러닝과 딥러닝 228
5 | 실행 사례 233

딥러닝 부트캠프(본문)최종.indd 10 2017-12-06 오후 4:24:52