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목차104
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러닝소스 및 설명(11)
  • 서문
  • 인베이더 게임으로 배우는 휴리스틱과 AI 브리지
  • OpenAI Gym과 강화학습(Reinforcement Learning)
  • 문랜딩 프로그램으로 이해하는 강화학습
  • 테트리스를 배우는 강화학습 에이전트 만들기
  • VLM을 이용한 테트리스 학습
  • 오목으로 이해하는 자기대국과 모방 학습
  • SGF 기보로 학습하는 바둑 LLM 인공지능
  • LoRA로 발전하는 가상 피팅 인공지능
  • 한국투자증권 API와 LLM 주식 응용 프로그램
  • 암호화폐 자동매매를 위한 CNN 시각 정책망과 VLM
추가AI(13)
  • 장기로 이해하는 규칙 엔진과 평가 함수 탐색
  • Atari Pong: 화면 추적 상태 벡터로 DQN 학습하기
  • 차트 REINFORCE: 규칙 교사와 KL로 정책망 준비하기
  • Qwen2.5-VL 차트 LoRA: PNG로 매수·매도·유지 학습하기
  • 실시간 XGBoost와 DQN 결합 구조: 거래 AI를 검증하는 법
  • 바둑 on-policy 학습: 대국 로그를 KataGo 라벨로 바꾸기
  • 바둑 NumPy REINFORCE: 19×19 합법수 정책을 직접 만들기
  • 테트리스 MoE 매크로 정책: 네 전문가로 착수 고르기
  • 오목 좌표 LoRA: 15×15와 19×19 격자를 정확히 읽히기
  • 오목 Next.js 웹과 VLM 착수 API 연결하기
  • 15퍼즐로 검증하는 DQN·VLM·월드모델의 실제 학습
  • 문랜딩 커스텀 환경: 2D 물리와 16가지 분사 행동
  • 장기 웹서비스 watchdog: 앱과 안전한 터널을 함께 감시하기
기사(5)
  • MLX 자세히 보기: Apple Silicon에서 AI를 실행하고 학습하는 방법
  • Apple Silicon의 차이와 장단점: AI에서 주목받는 이유
  • M1부터 M6까지: Apple Silicon 세대별 차이와 AI용 선택 기준
  • MLX 로컬 RAG 실전 1: 문서를 검색해 답하는 최소 구조
  • 맥 AI와 IDC 웹서비스 운영: 보안·백업·장애 대응 체크리스트
베이직(7)
  • Nginx 기초: 프록시와 리버스 프록시 이해하기
  • 필수 Bash 스크립트: 안전한 자동화의 기초
  • SSH 터널링 사용법: 로컬, 리버스, SOCKS 프록시
  • WireGuard 기초: 안전한 VPN 구성과 운영
  • 맥에서 AI를 돌리고 IDC 서버로 웹서비스를 하는 이유
  • 포트 감시 OPS: 서비스 상태 확인과 안전한 자동 복구
  • OPS에 AI 구현하기: 자연어 관제와 안전한 실행
프로그래밍 언어(60)
  • C++ 30. 고수가 코드를 읽는 순서
  • Python 1. 인터프리터와 첫 프로그램
  • Python 2. 이름, 객체, 기본 타입
  • Python 3. 숫자, 문자열, 표현식
  • Python 4. 조건문과 참·거짓 규칙
  • Python 5. 반복문과 이터러블
  • Python 6. 함수, 인자, 반환값
  • Python 7. 리스트, 튜플, 슬라이스
  • Python 8. 딕셔너리와 집합
  • Python 9. 컴프리헨션과 생성식
  • Python 10. 예외를 처리하는 방법
  • Python 11. 파일과 context manager
  • Python 12. 모듈, 패키지, import
  • Python 13. 클래스와 인스턴스
  • Python 14. dataclass와 데이터 모델
  • Python 15. 상속보다 조합
  • Python 16. 이터레이터와 제너레이터
  • Python 17. 데코레이터와 클로저
  • Python 18. 타입 힌트와 정적 검사
  • Python 19. Protocol과 제네릭
  • Python 20. 테스트를 설계하는 법
  • Python 21. 가상환경과 의존성
  • Python 22. 로깅과 설정 관리
  • Python 23. 동시성의 세 가지 선택
  • Python 24. asyncio와 비동기 I/O
  • Python 25. 스레드 안전과 프로세스
  • Python 26. 메모리 관리와 약한 참조
  • Python 27. 디스크립터와 속성 접근
  • Python 28. 메타클래스와 클래스 생성
  • Python 29. 프로파일링과 성능 최적화
  • Python 30. 고수가 Python 코드를 읽는 순서
  • C++ 1. 프로그램이 만들어지고 실행되기까지
  • C++ 2. 변수, 타입, 초기화
  • C++ 3. 연산자와 변환
  • C++ 4. 조건으로 길을 나누기
  • C++ 5. 반복으로 같은 일을 다루기
  • C++ 6. 함수로 일을 나누기
  • C++ 7. 배열과 문자열
  • C++ 8. 포인터는 주소다
  • C++ 9. 참조와 const
  • C++ 10. 구조체에서 클래스로
  • C++ 11. 생성자, 초기화, 소멸자
  • C++ 12. 캡슐화와 불변식
  • C++ 13. 상속은 무엇을 물려받는가
  • C++ 14. 가상 함수와 다형성
  • C++ 15. 연산자 오버로딩
  • C++ 16. 복사, 이동, 다섯 가지 특별 멤버
  • C++ 17. RAII와 스마트 포인터
  • C++ 18. 표준 컨테이너를 고르는 법
  • C++ 19. 반복자와 알고리즘
  • C++ 20. 람다와 함수 객체
  • C++ 21. 템플릿으로 타입을 매개변수로
  • C++ 22. 예외와 예외 안전
  • C++ 23. 헤더, 네임스페이스, 링크
  • C++ 24. auto, constexpr, 컴파일 타임
  • C++ 25. 이동과 완벽 전달
  • C++ 26. concepts로 제약을 드러내기
  • C++ 27. 스레드와 뮤텍스
  • C++ 28. atomic과 메모리 순서
  • C++ 29. 미정의 동작과 수명
프로그램/Android(5)
  • 테트리스 게임 하는 방법
  • 안드로이드 스튜디오로 테트리스 만드는 방법
  • 안드로이드 스튜디오로 디펜스 게임 만드는 방법
  • Atom walk
  • 안드로이드 스튜디오로 인베이더 만드는 방법
프로그램/iPhone(3)
  • Xcode로 Atom walk 만드는 방법
  • Xcode로 테트리스 만드는 방법
  • Xcode로 인베이더 만드는 방법

게시판/VLM을 이용한 테트리스 학습/예제 소스

예제 소스

VLM을 이용한 테트리스 학습 · 파일 31개

  • CLAUDE.md3.2 KB
  • llm_macro_client.py32.8 KB
  • llm_reward_wrapper.py3.2 KB
  • llm_teacher.py4.3 KB
  • moe_macro_policy.py2.7 KB
  • project.md2.1 KB
  • qt_rl_client.py5.4 KB
  • requirements.txt128 B
  • train_qt_live.py27.7 KB
  • train_tetris_rl.py11.3 KB
  • vlm_macro_client.py7.8 KB
  • vlm_teacher.py6.1 KB

config

  • __init__.py55 B
  • rl_config.py3.2 KB

llms/Qwen2.5-VL-3B-Instruct

  • chat_template.json1.0 KB
  • config.json1.3 KB
  • generation_config.json218 B
  • LICENSE7.2 KB
  • model.safetensors.index.json63.9 KB
  • preprocessor_config.json350 B
  • README.md17.8 KB
  • tokenizer_config.json5.6 KB

tetris

  • CMakeLists.txt1.9 KB

tetris/src

  • main_window.cpp12.8 KB
  • main_window.h1.4 KB
  • main.cpp1.1 KB
  • tetris_c_api.cpp6.4 KB
  • tetris_engine.cpp13.0 KB
  • tetris_engine.h4.3 KB
  • tetris_widget.cpp3.4 KB
  • tetris_widget.h536 B

__init__.py

from .rl_config import CONFIG, RLConfig  # noqa: F401

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