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강화학습 입문 -파이썬 예제와 함께하는-
출판사 : 홍릉과학출판사
저 자 : 김승현, 김태우, 이정원, 이주행
ISBN : 9791156006855
발행일 : 2019-06-20
도서종류 : 국내도서
발행언어 : 한국어
페이지수 : 310
판매가격 : 22,000원
판매여부 : 재고확인요망
46배판 :
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   강화학습 입문 -파이썬 예제와 함께하는- 목차
1장. 강화학습 소개
2장. OpenAI와 TensorFlow 시작하기
3장. MDP와 다이내믹 프로그래밍
4장. 몬테카를로 방법으로 게임하기
5장. 시간차 학습
6장. 다중 밴딧 문제
7장. 딥러닝 기초
8장. Deep Q Network로 Atari 게임하기
9장. DRQN으로 둠 게임 플레이
10장. A3C 네트워크
11장. 폴리시 그래디언트와 최적화
12장. 캡스톤 프로젝트-DQN을 이용한 카레이싱
13장. 최신 기술과 앞으로의 방향
   도서 상세설명   

강화학습은 기계학습의 한 분야이며, 스스로 진화하는 특성을 가졌다는 점에서 우리를 진정한 인공지능의 세계로 이끌어 줍니다. 이 책은 Python 언어로 작성된 예제를 활용하여 기초부터 상세하게 설명하고, 독자들이 따라할 수 있도록
하였습니다.

이 책은 인공지능에 관심이 있고 강화학습의 기초부터 배우려는 기계학습 개발자 및 딥러닝 애호가를 대상으로 합니다. 이 책을 읽고 업무나 프로젝트에서 실제 사례를 구현하여 강화학습 전문가가 될 수 있을 것입니다. 선형 대수학, 미적
분학 및 Python 언어에 대한 지식이 있으면 책의 흐름을 이해하는 데 도움이 됩니다.

‘1장. 강화학습 소개’는 강화학습이 무엇이며 어떻게 작동하는지를 알려줍니다.
‘2장. OpenAI와 TensorFlow 시작하기’에서는 강화학습을 사용하기 위해 Anaconda, Docker, OpenAI Gym, Universe, TensorFlow를 설치해 보겠습니다.
‘3장. MDP와 다이내믹 프로그래밍’은 마코프 체인과 마코프 프로세스가 무엇인지 설명하고, 마코프 결정 프로세스로 강화학습 문제를 모델링하는 방법을 설명합니다.
‘4장. 몬테카를로 방법으로 게임하기’에서는 몬테카를로(Monte Carlo, MC) 방법을 배웁니다.
‘5장. 시간차 학습’에서는 TD 학습, TD 예측을 배우고 큐러닝과 SARSA와 같은 TD 오프-폴리시 및 온-폴리시 제어 방법을 배웁니다.
‘6장. 다중 밴딧 문제’에서는 다중 밴딧 문제와 관련된 고전적인 강화학습 문제를 다룹니다.
‘7장. 딥러닝 기초’에서는 딥러닝의 기본 개념을 다룹니다.
‘8장. DQN으로 Atari 게임하기’에서는 가장 널리 사용되는 심층 강화학습 알고리즘 중 하나인 DQN을 다룹니다.
‘9장. DRQN으로 둠 플레이하기’에서는 DRQN(Deep Recurrent Q Network)과 DQN과의 차이점을 설명하고 DRQN을 사용하여 둠 게임을 플레이하는 에이전트를 만들어 봅니다.
‘10장. A3C 네트워크’에서는 A3C(Asynchronous Advantage Actor Critic) 신경망이 어떻게 작동하는지 설명합니다.
‘11장. 폴리시 그래디언트 및 최적화’에서는 폴리시 그래디언트를 사용하여 큐함수 없이 정책을 선택하는 방법을 설명합니다.
‘12장. 캡스톤 프로젝트 – DQN을 이용한 카레이싱’에서는 자동차 레이싱 게임에서 DQN을 이용한 에이전트 학습 방법을 단계적으로 다룹니다.
‘13장. 최신 기술과 앞으로의 방향’ 에서는 강화학습의 최신 기술에 대해 다룹니다.

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