Advanced Artificial Intelligence (인공지능특강) - 240030, Spring Semester, 2026

“학생과 교수 사이의 관계는 신뢰를 바탕으로 합니다. 이러한 신뢰를 저버리는 행위는 교육의 본질을 훼손하게 됩니다. 함께 수업을 듣는 여러분 모두는 학문적 윤리를 해치는 행위를 하지 않도록 최선을 다해야 합니다. 다만, 학습 목적에 부합하는 AI 활용은 학문적 윤리 위반에 해당하지 않습니다. 오히려 AI와의 상호작용을 통해 학습의 깊이와 효과를 높이는 것은 권장합니다.”

1. Course Schedule & Lecture Notes [수업 실습 코드], [수업 질의 응답]

주차	Date	Lecture	Notice
1주차	03월 02일(월)	삼일절 대체공휴일
2주차	03월 09일(월)	- 00. Course Introduction - 01. Introduction to Reinforcement Learning 강의 노트	- Development Environment 강의 노트
3주차	03월 16일(월)	- 02. Multi-Armed Bandits 강의 노트 - 03. Markov Decision Process 강의 노트
4주차	03월 23일(월)	- 04. Value Functions - 05. Dynamic Programming
5주차	03월 30일(월)	- 06. Monte Carlo Control
6주차	04월 06일(월)	- 07. Temporal Difference
7주차	04월 13일(월)	- 08. SARSA and Q-Learning
8주차	04월 20일(월)	- 09. Deep Q-Network
9주차	04월 27일(월)	- 10. Deep Q-Network Application
10주차	05월 04일(월)	- 11. Policy Gradient
11주차	05월 11일(월)	- 12. Advantage Actor-Critic (A2C) and Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
12주차	05월 18일(월)	- 13. Proximal Policy Optimization (PPO)
13주차	05월 25일(월)	부처님 오신날 대체공휴일
14주차	06월 01일(월)	- 14. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) and Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)
15주차	06월 08일(월)	- 15. Soft Actor-Critic (SAC)
16주차	06월 15일(월)	기말 고사

2. Course Information

- Lecturer: 한연희 교수 (Rm. 2공학관 423호, Email: yhhan@koreatech.ac.kr)
- Classes: 월요일 11 ~ 13교시 (19:00 ~ 21:50)
- Lecture Room: 2공학관 316호
- Prerequisites: Python (필수), 인공지능기초및실습, 기계학습및실습, 딥러닝및실습

3. Practice & Homework Guide

참고 링크

4. References

[강의 노트]

- 수업 시간 PDF로 제공 (강의 노트 프린트 및 서류철/서류집 활용하여 정리하기 )

[보조 교재]

- 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 4:
- 파이토치로 완성하는 실전 강화학습 :
- PyTorch 튜토리얼:

5. Logistics

- 출석(Attendance): 1회 결석 시 100점 만점 기준에서 2점이 감점됩니다. 5회 결석 시 단순히 10점 감점되는 것이 아니라, 해당 과목은 F(낙제) 처리됩니다.
- 과제(Homework): 수업 시간에 배운 이론을 실습으로 다시 이해하는 과제가 부과됩니다. 부정행위(표절·복사 등)가 적발될 경우 해당 과목은 F(낙제) 처리됩니다. AI 도구 활용은 문제없습니다.
- 시험(Exam): 수업을 통해 학습한 지식을 평가하기 위해 기말시험을 실시합니다.

6. Lecture Evaluation

출석(Attendance) (10%), 과제(Homework) (40%), 시험(Exam) (50%)