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Reinforcement Learning
Model-Based Reinforcement Learning
MPC
Model Predictive Control
모델 예측 제어
9개 레벨
상태 모델을 이용해 미래의 행동 결과를 예측해요. 이를 통해 최적의 행동 계획을 세우고, 실제 환경에서 이를 실행해요. 학습과 계획이 동시에 이루어져 효율적이에요.
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9개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
9
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학습 로드맵
9개 레벨
전체 9
Lv 1. 제어 시스템 모델을 이해하고 시뮬레이션할 수 있어요
1. 상태공간 모델
2. 전달함수
3. 시스템 응답 해석
4. Python Control 라이브러리
Lv 2. 실험 데이터로 시스템 모델 파라미터를 식별할 수 있어요
Lv 3. 기본 최적화 문제를 정의하고 해결할 수 있어요
Lv 4. MPC 기본 구조와 동작 원리를 설명할 수 있어요
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Lv 5. 파이썬으로 간단한 MPC 컨트롤러를 구현하고 테스트할 수 있어요
Lv 6. 상태를 추정하고 제약조건이 있는 MPC를 설계할 수 있어요
Lv 7. 비선형 모델 기반 MPC를 구현하고 비교할 수 있어요
Lv 8. MPC를 서비스로 배포하고 모니터링할 수 있어요
Lv 9. 프로덕션 환경에 MPC를 적용하고 성능을 최적화할 수 있어요
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[네이버랩스] Machine Learning Engineer for Robot Control
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학습 팁
1
각 레벨의 요구사항을 꼼꼼히 확인하세요
2
실습을 통해 배운 내용을 적용해보세요
3
레벨업으로 실력을 인증받고 커리어를 성장시키세요