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평점 - · 리뷰 0
ISBN : 9791163032526 / 360쪽 188 x 257 (㎜)
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- [시리즈] Do it! 시리즈 [102]
반디앤루니스 리뷰
이론과 실습을 한 번에 잡는 강화 학습 입문서!
파이썬으로 블랙잭 게임 봇 만들기부터 NAS로 자동 신경망 구성까지 Do it!
알파고, 테슬라 오토 파일럿, 스타크래프트2 자동 플레이 봇은 어떻게 만들었을까? 궁금하다면 강화 학습을 공부하자. 영화 <엣지 오브 투모로우>의 이야기로 쉽게 시작하는 강화 학습! 이 책 한 권이면 이론 공부는 물론이고 다양한 실습으로 강화 학습의 실체를 빠르게 파헤쳐 볼 수 있다. 블랙잭, 비행기 게임, 공 균형 유지 게임 봇, GPT-2 질의응답을 해주는 꼬맹이 자비스, 분산 강화 학습, NAS 자동 신경망 생성기 등을 만들면서 강화 학습을 피부로 느껴 보자!
출판사 리뷰
추천사
이 책을 먼저 읽은 교수님, 전문 엔지니어의 후기
강화 학습의 시야를 확 넓혀 주는 본격 실습 입문서 ━ Riiid VP of AIOps, 송호연 님
이 책은 자연어 처리, 자율 주행, 게임과 같은 영역에서 강화 학습이 어떻게 작용하는지 공부하고 실습해 볼 수 있습니다. 순수 파이썬으로 작성한 블랙잭 게임 강화 학습부터 신경망을 스스로 만들어 나가는 NAS까지 다양한 실습 예제로 강화 학습을 지루하지 않게 공부할 수 있었습니다.
강화 학습 입문자, 실무자 모두에게 필요한 책 ━ 포스텍 인공지능대학원, 이근배 교수님
이 책은 강화 학습을 쉽게 공부하고 적용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 강화 학습 기술을 쉽게 공부할 수 있는 아주 훌륭한 프레임워크인 셈이죠. 또한 다양한 예제로 강화 학습을 경험하고 연습할 수 있게 해주며 강화 학습 초기 학습자에게 알맞은 짜임새 있는 구성이 돋보입니다. 인공지능이 인공지능을 만드는 NASneural architecture search와 대용량 분산 강화 학습을 다루는 점이 특히 좋았습니다.
이론과 실습이라는 토끼 두 마리를 한 번에 모두 잡게 해주는 책 ━ 성균관대학교 소프트웨어학과, 우홍욱 교수님
이 책은 인공지능 중에서도 복잡한 의사결정 문제 해결에 효과적이며 범용 인공지능 기술로 각광받는 강화 학습을 다룹니다. 강화 학습의 이론 설명에만 그치지 않고 게임이나 자율 주행과 같은 다양한 실제 환경에서 활용해 보는 경험을 제공하는 실습 구성이 무척 인상 깊었습니다.
최신 알고리즘과 실습을 직관적으로 쉽게 설명하는 책 ━ ex-SecondMind CTO, 김동호 님
직관적으로 이해하기 쉬운 설명과 직접 입력하고 실행하여 눈으로 볼 수 있는 코드를 제공해서 공부하기 편한 책이라는 생각이 듭니다. 배경지식이 없는 상태에서 강화 학습을 재미있게 시작해 보고 싶은 개발자에게 큰 도움이 되리라 믿습니다.
강화 학습 입문자도 쉽게 읽을 수 있는 구성이 돋보이는 책 ━ 구글 리서치, 김홍석 님
아마존, 마이크로소프트와 같은 기업에서 제공하는 강화 학습 SaaS의 활용법까지 설명했다는 점에서 특히 눈에 띕니다. 한마디로 딥러닝을 막 마친 사람이 강화 학습을 잘 활용할 수 있게 만들어 주는 책입니다. 강화 학습 입문을 목표로 공부하는 개발자에게 더할 나위 없는 선물이라 생각합니다. 접기
_01장 강화 학습이란?
__01-1 강화 학습 멀리서 훑어보기
__01-2 마르코프 결정 과정으로 시작하는 강화 학습
__01-3 모델 프리 강화 학습
_02장 강화 학습에 딥러닝 조합하기
__02-1 딥러닝 쾌속 복습!
__02-2 DQN 공부하기
_03장 알파고 도전을 위한 첫걸음
__03-1 게임을 스스로 플레이하는 에이전트 만들기
__03-2 유니티 엔진으로 에이전트 만들기
_04장 딥레이서로 구현하는 자율 주행
__04-1 PPO 알고리즘 알아보기
__04-2 딥레이서로 공부하는 강화 학습
_05장 영화 <아이언맨>의 자비스 만들기
__05-1 자연어 처리가 뭐죠?
__05-2 자연어 처리 기법 알아보기
__05-3 GPT로 알아보는 자연어 처리와 강화 학습
__05-4 GPT-2로 자비스 만들기
__05-5 GPT-3와 강화 학습의 미래
_06장 분산 강화 학습 공부하기
__06-1 분산 학습 기초 공부하기
__06-2 분산 강화 학습을 위한 RLlib 라이브러리
__06-3 분산 강화 학습 실행해 보기
_07장 강화 학습으로 만드는 신경망 구조
__07-1 NAS란 무엇일까?
__07-2 NAS 흐름 알아보기
__07-3 NAS 직접 사용해 보기
_08장 NAS 더 자세히 알아보기
__08-1 NAS를 만드는 3단계 다시 알아보기
__08-2 탐색 전략 알아보기
__08-3 탐색 공간 알아보기
__08-4 성능 평가 전략 알아보기
__08-5 NAS, NASNet, ENAS 요약하기
