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    파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 [개정판]

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    파이썬과 케라스로 배우는 강화학습 [개정판] 내 손으로 직접 구현하는 게임 인공지능

    • 이웅원, 양혁렬, 김건우 외 저
    • 위키북스
    • 2020년 04월 07일
    • 정가
      28,000원
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    ISBN: 9791158392017 380쪽 175 x 235 (㎜)

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    출판사 리뷰


    저자 소개

    이웅원
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 과학/공학 저자
    • 인기지수 : 7
    최근저서

    당근마켓에서 머신러닝 엔지니어 겸 프로덕트 매니저로서 재직 중이다. 그전에는 제이마플에서 딥러닝을 활용한 소리 인식기, 네이버에서 OCR을 연구했다. 머신러닝과 서비스가 맞닿은 지점에서 일하는 것을 즐긴다.

     

    양혁렬
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 과학/공학 저자
    • 인기지수 : 7
    최근저서

    홍콩과학기술대학교 컴퓨터 공학과 석사과정에 재학 중이다. Visual Intelligence 랩에서 딥러닝을 이용한 오디오와 영상처리 연구를 진행 중이다.

     

    김건우
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 과학/공학 저자
    • 인기지수 : 7
    최근저서

    뉴욕 대학교에서 컴퓨터과학 학사 학위를 받았습니다. 우버 드라이버 프라이싱 팀에서 소프트웨어 엔지니어로 근무합니다. 대학교를 다니며 딥러닝과 강화학습 스터디 그룹에 참여하여 『파이썬과 케라스로 배우는 강화학습』(위키북스, 2017)을 공동 집필했습니다.

     

    이영무
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 과학/공학 저자
    • 인기지수 : 7
    최근저서

    중앙대학교 컴퓨터 공학과에 재학 중이며 '모두의연구소'에서 개최한 강화학습 스터디에서 공부했다. 현재 머신러닝, 딥러닝에 관련된 공부를 지속하고 있다.

     

    이의령
    • 구분 : 저서
    • 국적 : 대한민국
    • 분류 : 과학/공학 저자
    • 인기지수 : 7
    최근저서

    세종대학교에서 응용통계학과 경영학을 전공하고 졸업 후 스타트업에서 서버 개발 인턴으로 근무했다. 현재 '모두의연구소'에서 신호처리 관련 프로젝트를 진행하면서 머신러닝과 관련된 다양한 경험을 쌓고 있다.

     

    책 속에서

    목차

    [1부] 강화학습 소개

    ▣ 1장: 강화학습 개요
    ___강화학습의 개념
    ___스키너의 강화 연구
    ___우리 주변에서의 강화
    ___머신러닝과 강화학습
    ___스스로 학습하는 컴퓨터, 에이전트
    강화학습 문제
    ___순차적 행동 결정 문제
    ___순차적 행동 결정 문제의 구성 요소
    ___방대한 상태를 가진 문제에서의 강화학습
    강화학습의 예시: 브레이크아웃
    ___딥마인드에 의해 다시 빛을 본 아타리 게임
    ___브레이크아웃의 MDP와 학습 방법
    정리
    ___강화학습의 개념
    ___강화학습 문제
    ___강화학습의 예시: 브레이크아웃

    [2부] 강화학습 기초

    ▣ 2장: 강화학습 기초 1 - MDP와 벨만 방정식
    MDP
    ___상태
    ___행동
    ___보상함수
    ___상태 변환 확률
    ___할인율
    ___정책
    가치함수
    ___가치함수
    큐함수
    벨만 방정식
    ___벨만 기대 방정식
    ___벨만 최적 방정식
    정리
    ___MDP
    ___가치함수
    ___벨만 방정식

    ▣ 3장: 강화학습 기초 2 - 그리드월드와 다이내믹 프로그래밍
    다이내믹 프로그래밍과 그리드월드
    ___순차적 행동 결정 문제
    ___다이내믹 프로그래밍
    ___격자로 이뤄진 간단한 예제: 그리드월드
    다이내믹 프로그래밍 1: 정책 이터레이션
    ___강화학습 알고리즘의 흐름
    ___정책 이터레이션
    ___정책 평가
    ___정책 발전
    ___정책 이터레이션 코드 설명
    ___정책 이터레이션 코드 실행
    다이내믹 프로그래밍 2: 가치 이터레이션
    ___명시적인 정책과 내재적인 정책
    ___벨만 최적 방정식과 가치 이터레이션
    ___가치 이터레이션 코드 설명
    ___가치 이터레이션 코드 실행
    다이내믹 프로그래밍의 한계와 강화학습
    ___다이내믹 프로그래밍의 한계
    ___모델 없이 학습하는 강화학습
    정리
    ___다이내믹 프로그래밍과 그리드월드
    ___다이내믹 프로그래밍 1: 정책 이터레이션
    ___다이내믹 프로그래밍 2: 가치 이터레이션
    ___다이내믹 프로그래밍의 한계와 강화학습

    ▣ 4장: 강화학습 기초 3 - 그리드월드와 큐러닝
    강화학습과 정책 평가 1: 몬테카를로 예측
    ___사람의 학습 방법과 강화학습의 학습 방법
    ___강화학습의 예측과 제어
    ___몬테카를로 근사의 예시
    ___샘플링과 몬테카를로 예측
    강화학습과 정책 평가 2: 시간차 예측
    ___시간차 예측
    강화학습 알고리즘 1: 살사
    ___살사
    ___살사 코드 설명
    ___살사 코드의 실행 및 결과
    강화학습 알고리즘 2: 큐러닝
    ___살사의 한계
    ___큐러닝 이론
    ___큐러닝 코드 설명
    ___큐러닝 코드의 실행 결과
    정리
    ___강화학습과 정책 평가 1: 몬테카를로 예측
    ___강화학습과 정책 평가 2: 시간차 예측
    ___강화학습 알고리즘 1: 살사
    ___강화학습 알고리즘 2: 큐러닝

    [3부] 강화학습 심화

    ▣ 5장: 강화학습 심화 1 - 그리드월드와 근사함수
    근사함수
    ___몬테카를로, 살사, 큐러닝의 한계
    ___근사함수를 통한 가치함수의 매개변수화
    인공신경망
    ___인공신경망 1: 인공신경망의 개념
    ___인공신경망 2: 노드와 활성함수
    ___인공신경망 3: 딥러닝
    ___인공신경망 4: 신경망의 학습
    인공신경망 라이브러리: 케라스
    ___텐서플로 2.0과 케라스 소개
    ___간단한 케라스 예제
    딥살사
    ___딥살사 이론
    ___딥살사 코드 설명
    ___딥살사의 실행 및 결과
    폴리시 그레이디언트
    ___정책 기반 강화학습
    ___폴리시 그레이디언트
    ___REINFORCE 코드 설명
    ___REINFORCE의 실행 및 결과
    정리
    ___근사함수
    ___인공신경망
    ___인공신경망 라이브러리: 케라스
    ___딥살사
    ___폴리시 그레이디언트

    ▣ 6장: 강화학습 심화 2 - 카트폴
    알고리즘 1: DQN
    ___카트폴 예제의 정의
    ___DQN 이론
    ___DQN 코드 설명
    ___DQN 실행 및 결과
    알고리즘 2: 액터-크리틱
    ___액터-크리틱 이론 소개
    ___액터-크리틱 코드 설명
    ___액터-크리틱 실행 및 결과
    ___연속적 액터-크리틱 이론 소개
    ___연속적 액터-크리틱 코드 설명
    ___연속적 액터-크리틱 실행 및 결과
    정리
    ___알고리즘 1: DQN
    ___알고리즘 2: 액터-크리틱

    ▣ 7장: 강화학습 심화 3 - 아타리
    브레이크아웃 DQN
    ___아타리: 브레이크아웃
    ___컨볼루션 신경망(CNN)이란?
    ___브레이크아웃의 컨볼루션 신경망
    ___DQN 학습 전 준비 사항
    ___DQN 코드 설명
    ___텐서보드 사용법
    ___브레이크아웃 DQN 실행 및 결과
    브레이크아웃 A3C
    ___DQN의 한계
    ___A3C란?
    ___멀티스레딩 소개
    ___브레이크아웃 A3C 코드 설명
    ___브레이크아웃 A3C 실행 결과
    정리
    ___브레이크아웃 DQN
    ___브레이크아웃 A3C

    ▣ 참고문헌

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