강화학습 기초 및 응용 강좌  

통신네트워크/ICT 분야에서 연구 및 개발에 종사하시는 귀하 및 귀사의 무궁한 발전을 기원합니다.

한국통신학회에서는 제2회 “강화학습 기초 및 응용” 단기강좌를 준비하였습니다. 계속되는 전세계적인 코로나 바이러스 전염의 위기 속에서 언택트 생활을 위한 통신네트워크/ICT 인프라의 역할이 더욱더 중요해지고 있습니다. 통신네트워크/ICT 분야를 더욱더 발전시키기 위한 방안으로 인공지능 기술에 대한 관심이 여러 해 동안 지속적으로 증가하고 있습니다. 여러 다양한 인공지능 기술들 중에서 강화학습에 초점을 맞춘 이번 단기강좌에서는, 강화학습의 기초와 Deep Reinforcement Learning의 기본적인 원리를 설명하고, 이를 기반으로 Meta Learning, AutoML 등 고도화된 강화학습 기술을 소개하고자 합니다. Deep Reinforcement Learning은 강화학습에 딥러닝을 적용한 것으로 기존 강화학습의 계산복잡도, 차원의 저주 등의 한계를 극복할 수 있으며, Meta Learning과 AutoML은 학습구조 및 파라미터 결정 과정을 자동화하여 어떤 데이터를 받아도 좋은 성능을 기대할 수 있는 기술입니다. 또한 고정된 환경을 가정하는 강화학습 방법에서 벗어나 시변성을 가진 실제 환경 변화에 강인한 강화학습도 다룰 것입니다.

본 단기강좌에서는 강화학습 관련 최신 연구 동향도 파악할 수 있도록 구성하였습니다. 5G/B5G 통신에서 활용되는 강화학습 알고리즘들을 응용사례들과 함께 설명하고, 챗봇 등의 대화형 에이전트에 강화학습을 적용한 최신 강화학습 연구를 살펴봅니다. 또한 최근 많은 관심을 받고 있는 Neuromorphic Federated Learning과 Hierarchical 강화학습 기술들을 소개합니다.
이번 단기강좌는 통신네트워크/ICT 분야의 대학원생 및 연구원이라면 기초 뿐만 아니라 최근의 RL 연구 이슈를 습득함으로써 좋은 연구를 위한 첫 걸음이 되는 확실한 토대를 마련함을 그 목적으로 하고 있습니다.
강화학습의 기초 및 응용으로 구성된 이번 강좌에서 네트워크 분야의 대학원생 및 연구원들이 강화학습을 이용한 연구에 도움이 되기를 진심으로 기원합니다. 감사합니다.