딥레이서란?
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딥 레이서(DeepRacer) 는 아마존 웹 서비스(AWS)가 제공하는 클라우드 기반 머신 러닝 서비스 중 하나로 강화 학습을 기반으로 구동되는 1/18 스케일 완전 자율 경주용 자동차입니다
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자율 주행 자동차를 이용하여 머신 러닝 알고리즘을 학습하고 경주를 하는 플랫폼입니다.
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딥 레이서는 머신 러닝을 접하는 개발자들이나 학생들에게 매우 인기가 있는 플랫폼 중 하나이며, AWS가 제공하는 다양한 서비스들을 활용하여 머신 러닝 기술을 습득하는 데 큰 도움이 됩니다.
이번 교육은 교육에서 끝나는 것이 아니라 교내 경진대회를 통해 AWS AI/ML 서비스를 사용하여 딥레이서를 직접 물리트랙에서 대회를 진행하고, 발표심사를 통해 참가자들이 어떤 알고리즘을 통해 어떤 결과를 냈고, 이론과 실제결과 의 차이를 분석하고 어떤 실패와 성공의 과정을 거쳤는지 까지 종합적으로 판단하였습니다.
교육개요
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교육명 : AWS와 함께하는 강화학습과 AI교육 - DEEPRACER LEAGUE
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일 시 : (현장교육)2023년 11월11일-12일(2일)
(교내 딥레이서 경진대회)2023년 11월15일(1일)
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장 소 : XXX대학교 인공지능 교육장 및 딥레이서 트랙
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참가인원 : 25명 재학생
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진행인원 : 메인강사 1명, 보조강사 1명, 운영연구원 2명
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교육과정 : 온라인이론 > 오프라인실습 > 버추얼트랙 리그 > 오프라인 트랙 리그 > 리그 우승 시상
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교육의 목적 :
-인공지능과 강화학습 이해
-강화학습 알고리즘 이해
-AWS 인공지능 모델링 이해
-아마존 딥레이서 사용법 이해
-로그분석을 통한 AI 모델 최적화
교육 세부일정
날짜 | 교육내용 | 구분 | 비고 |
11월11 일 토요일 | 인공지능 및 강화학습 이론 | 오프라인 수업 | 이론/실습 |
DeepRacer와 강화학습 및 간단한 모델 구현 | 오프라인 수업 | 이론/실습 | |
DeepRacer 모델 개선하기 - 알고리즘 & 하이퍼파라미터 | 오프라인 수업 | 이론/실습 | |
DeepRacer 모델 개선하기 - Reward Function | 오프라인 수업 | 이론/실습 | |
11월12 일 일요일 | 온라인 리그 참여하기 | 오프라인 수업 | 이론/실습 |
Python을 활용한 로그 분석 실습 | 오프라인 수업 | 이론/실습 | |
DeepRacer 기기 세팅 및 수동/자율 주행 | 오프라인 수업 | 이론/실습 | |
오프라인 리그 참여하기 | 오프라인 수업 | 이론/실습 | |
11월15일 수요일 | 대학교 교내 딥레이서 리그 대회 | 오프라인 대회 | 발표/실습 |
대회 세부일정
프로그램 | No. | 시간 | 내용 | 장소 |
딥레이서
시운전 | 1 | 10:00-10:20 | 대회 킥오프 및 행사개요 / 경기 규칙 공지 | AI강의장 |
2 | 10:20-12:00 | 팀별 딥레이서 트랙 시운전 연습 및
발표 자료 준비 | AI강의장 | |
12:00-13:00 | 점심시간 | AI강의장 | ||
딥레이서 경기 결선 | 3 | 13:00-13:50 | 딥레이서 경기 1차전 | 트랙 경기장 |
4 | 14:00-14:50 | 딥레이서 경기 2차전 | 트랙 경기장 | |
5 | 15:00-16:15 | 발표평가 | AI강의장 | |
6 | 16:30-17:00 | 시상 및 기념사진 | AI강의장 | |
7 | 17:00-17:30 | 대회 클로징 | AI강의장 |
세부교육내용
1)1일차(10/28, 오프라인 진행 : 강화학습과 딥레이서 이해)
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강화학습 정의와 분류
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강화학습 적용사례
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강화학습 알고리즘
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강화학습과 딥러닝
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AWS 딥레이서
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딥레이서 온라인 환경 이해
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모델선정과 훈련
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하이퍼파라미터
2)2일차 온오프라인 딥레이서 리그 실습
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온라인 리그 실습
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훈련데이터 로그분석
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콘솔에서 분석 및 실습
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파이썬 분석 실습
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오프라인 환경에서 실습
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기기 세팅 및 조정
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자율주행 코드 로드
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자율주행 실습
만족도결과
전반적으로 만족스러웠어요. 개인적으로 강화학습이 딥레이서 말고도 현업에서 어떻게 쓰이는지 궁금증이 많이 생겼어요!
학생입장에서 이해하기 쉬우면서 매끄러운 설명이 인상깊고 유익한 시간이었습니다.
관련 전공지식이 없음에도 이해하는데 무리가 없을 정도로 잘 설명해 주셨습니다. 긴 시간 강의 감사합니다.
딥레이서 시간이 좀 적습니다. 이론 시간이 조금 더 있으면 좋겠습니다. 배우는 내용에 비해 일정이 너무 짧습니다.
주말말고 평일에 했으면 좋겠습니다. 딥레이서 기기가 더 많으면 좋을 것 같아요
좋은 강의를 해주셔서 감사합니다. 이론적 실습적 강의 모두 만족스러웠습니다. 추운 날씨에 감사했습니다.
강의 내용과 실습의 구성이 적절했습니다. 만족합니다.
이론시간이 조금 더 짧으면 좋을 것 같아요. 유익하게 잘 배웠습니다.
주말 내내 8시간을 넘게 서서 강의하시는데 힘든 내색 하나 없으시다니..! 대단하세요 :)
설명을 너무 잘하십니다!!! 어려운 단어가 많이 나올때는 말을 천천히 해주셨으면 좋겠습니다!! 그런데 완전 재밌게 잘하십니다 ㅎㅎ
물리 트랙 실습이 너무 추웠어요ㅠㅠ
열정적으로 강의해주셔서 감사드립니다.
너무 재밌게 강의해주셔서 감사드립니다. 이해가 너무 잘 됐어요!! 강사님 덕분에 흥미가 더 생겼습니다.
설명을 너무 잘하십니다. 어려운 단어가 많이 나올때는 말을 천천히 해주셨으면 좋겠습니다. 그런데 완전 재밌게 잘하십니다 ㅎㅎ
각각의 요소에 맞게 쉽게 설명해 주셨습니다. 그리고 문제에 대한 단계적인 질문으로 인해 천천히 계단식으로 발전할 수 있었습니다.
진행사진
문의 : tomorrow@naeilsys.com