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강화학습 이론&실습

: 기초 수학부터 강화학습 알고리즘까지

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품목정보

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발행일 2023년 10월 04일
쪽수, 무게, 크기 392쪽 | 901g | 188*245*30mm
ISBN13 9791165922450
ISBN10 1165922452

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강화 학습(RL)은 머신 러닝(ML)의 가장 핵심적인 알고리즘으로, AI 분야에 혁명을 가져온2016년 AlphaGo와 이듬해 AlphaZero 또 2023년 ChatGPT에서도 RL이 적용되어 가장 각광 받는 기술로 여겨지고 있다. 실제로 RL을 활용하여 국내 산업체에서도 각종 게임, 제어 시스템,자율 주행차, 질병 예측 등에서 활발히 연구되고 있다. 강화 학습 전문가에 대한 수요는 앞으로도 높을 것으로 보이나 전문적으로 트레이닝을 받은 엔지니어는 턱없이 부족한 상황이다. 황현석 연구원의 “강화학습 이론&실습 - 기초 수학부터 강화학습 알고리즘까지”는 기초 ML부터Deep RL까지 혼자서도 충분히 따라갈 수 있도록 쉽게 쓰여져 취업 준비생부터 인공지능 대학원에 따로 시간을 투자할 수 없는 현업 엔지니어가 역량 개발을 하기에 혼자서도 학습할 수 있도록 쓰여졌다. 이 책을 이해하면 최신 RL 연구 논문들 (World models, Continual RL, MetaRL, Multi-task RL 등)을 혼자서도 follow-up 스터디하며 응용할 수 있으리라 믿어 의심치않는다. RL에 대한 개념을 잡고 실무 예제를 통해 빠르게 감각을 익히기에는 리처드 S. 서튼의 교과서보다 이 책이 더 적합하다고 생각한다.
- 허창훈 (포스코홀딩스 미래기술연구원 AI연구소 팀리더)

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