윤성진  | 에이콘온

41,400원  | 20250828  | 9791194409908

강화학습의 기초부터 고급 주제까지 단계적이고 체계적으로 다루는 책이다. 정책 기반 알고리즘(REINFORCE, PPO)과 액터-크리틱(A2C, A3C), 가치 기반(DQN, DDQN) 기법을 이론과 실습의 균형을 맞춰 설명하며, 개념을 시각화하고 수식을 단계별로 풀어 설명하는 한편 배경 지식을 이해하는 데 도움이 되는 팁을 제공한다. 독자는 알고리즘의 핵심 코드를 직접 구현해 보고 바로 정답을 확인해 볼 수 있고, 강화학습 프레임워크를 설계해 이를 기반으로 다양한 알고리즘을 적용해 보면서 전체 프로세스를 체계적으로 익히게 된다. 또한 각 구성 요소를 깊이 이해한 뒤에는 스스로 알고리즘을 개선·확장할 수 있도록 안내하며, 분산 학습과 같은 최신 기법까지 포함해 실제 실무 환경에 곧바로 적용할 수 있는 실전 지식을 제공한다.

오일석  | 한빛아카데미

34,200원  | 20250724  | 9791173400070

주요 개념과 알고리즘을 이해하고 실습으로 구현하는 강화 학습 교과서 이 책은 강화 학습의 기초부터 응용까지 체계적으로 배우고자 하는 독자를 대상으로 합니다. 먼저 문제 해결을 위한 새로운 아이디어를 소개하고 이를 뒷받침하는 기본 원리를 설명합니다. 이어서 수식에 기반한 알고리즘을 제시하고, TensorFlow와 Gymnasium을 사용한 프로그램을 실습하며 알고리즘을 실제 환경에서 직접 구현하고 학습 성능을 평가해 볼 수 있도록 내용을 구성하였습니다. 또한 전통적인 동적 프로그래밍부터 DQN, PPO, SAC 등 최신 알고리즘까지 다루고 있으며, 자율주행, 지능 로봇, AGI 등 고급 응용 분야와 최신 연구 흐름도 충실히 반영하고 있습니다. ※ 본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.

이동환  | 가우스출판

31,500원  | 20250331  | 9791199117105

이 책은 수학을 바탕으로 강화학습의 기초와 원리를 체계적으로 설명하며, 수학적 기반을 통해 강화학습을 깊이 이해하고자 하는 독자를 위한 입문서입니다. 대상 독자는 수학에 관심이 있는 이공계 학부생 및 대학원생, 그리고 강화학습을 활용하려는 수학적 소양을 갖춘 실무 엔지니어입니다. 최신 기법보다는 이를 이해하기 위한 고전적인 내용을 중심으로 하며, 저자만의 독창적인 해석과 설명이 담겨 있습니다.

이창환  | 도서출판 홍릉(홍릉과학출판사)

25,650원  | 20230619  | 9791156001003

이 책은 컴퓨터공학에 대해 다룬 도서입니다. 기초적이고 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.

황현석  | 비제이퍼블릭

27,000원  | 20231004  | 9791165922450

*충실한 이론 배경과 간결한 파이썬 코드를 활용하여 어렵게만 느껴지는 인공지능 강화학습 알고리즘을 내 도구로 만드는 길잡이.* ChatGPT로 다시금 떠오른 화두인 인공지능 알고리즘 중 강화학습을 배우는 데 초점을 둔 책입니다. 인공지능은 논문과 전공책으로 무작정 공부하기에 다양한 배경 지식이 요구되어 도전하기 어려운 분야입니다. 본 책은 강화학습을 배우기 위해 필요한 사전 지식들을 최대한 쉽고 자세하게 정리하여 초심자들이 느끼는 진입 장벽을 최대한 낮춤과 동시에, 다양한 예제와 기본이 되는 알고리즘을 상세하게 설명하여 책을 읽고 난 뒤 강화학습을 연구하는 데 도움이 될 수 있도록 하였습니다. 또한 예제들을 실제로 해결해보면 인공지능이 스스로 사람이 설정한 목표로 문제를 해결하는 동영상들을 확인할 수 있으므로 독자 여러분은 살아있는 공부를 경험하게 되어 어렵게만 느껴졌던 이론을 재미있게 학습하실수 있을 것입니다.

리처드 서튼, 앤드류 바르토  | 제이펍

31,500원  | 20200331  | 9791190665179

내용을 대폭 보강하여 20년 만에 개정된 강화학습 분야의 절대 바이블. 인공지능 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나인 강화학습은 복잡하고 불확실한 환경과 상호작용하는 학습자에게 주어지는 보상을 최대화하는 수치 계산적 학습 방법이다. 리처드 서튼과 앤드류 바르토는 이 책 《단단한 강화학습》을 통해 강화학습의 핵심적인 개념과 알고리즘을 분명하고 이해하기 쉽게 설명한다. 1판이 출간된 이후 새롭게 부각된 주제들을 추가하였고, 이미 다루었던 주제들도 최신 내용으로 업데이트하였다.

멀티코어, 조준희, 강장묵, 이상한, 윤철희  | 프리렉

28,800원  | 20250825  | 9788965404200

강화학습이 너무 어렵고, 어디서부터 시작해야 할지 모르시겠다고요? 수학은 어렵고, 실무는 복잡하고, 개념은 추상적인데… 그래서 이 책은 다르게 시작합니다. 『개발자답게 코드로 익히는 강화학습』은 강화학습에 대한 막연한 거리감과 수학적 부담을 줄이고, 개발자 친화적인 방식으로 AI를 학습할 수 있도록 설계된 실전형 입문서입니다. 복잡한 수학 이론과 수식을 최소화하고, 개념을 직관적으로 개념을 이해할 수 있도록 구성했으며, 다양한 예제와 시각 자료를 통해 개념이 실제 코드로 어떻게 연결되는지를 설명합니다. 이론과 실습의 균형 잡힌 구성, 눈높이에 맞춘 설명, 그리고 현실 문제 기반의 프로젝트를 통해 강화학습의 개념부터 구현까지를 자연스럽게 체화할 수 있게 돕습니다. OpenAI Gym 환경에서의 실습을 시작으로, DQN, A2C, PPO 등 대표적인 알고리즘을 직접 구현하고, Stable-Baselines3 프레임워크와 Optuna 자동 튜닝 도구를 활용한 고도화까지 경험할 수 있습니다. 자산 배분, 순환 근무 배치 등 실제 업무에 가까운 예제를 통해, “이걸 어디에 써먹지?”라는 의문 없이 실전으로 연결됩니다. 이 책은 강화학습이 처음인 입문 개발자를 위한 친절한 길잡이이자, 반복적인 코드 실습을 통해 사고력과 응용력을 키우는 실습형 가이드입니다. 전략을 직접 설계하고 싶은 개발자라면, 지금 이 책으로 시작하세요.

로라 그레서, 와룬켕  | 제이펍

27,000원  | 20220217  | 9791191600674

심층강화학습의 확고한 기반을 다지기 위한 완벽한 방법! 지금 당장 활용할 수 있는 심층강화학습의 이론 및 실무를 소개합니다. 이 책은 이론과 실무적 내용을 독특하게 결합한 심층강화학습 소개서입니다. 직관적인 설명에서 시작하여 심층강화학습 알고리즘에 대한 자세한 설명과 SLM Lab 라이브러리를 이용한 구현 방법으로 이어지고, 마지막으로는 심층강화학습을 실무에 적용하기 위한 세부 내용을 다룹니다. 기본적인 기계학습 개념에 대한 이해와 파이썬을 다룰 줄 아는 컴퓨터과학 전공 학생 및 소프트웨어 엔지니어 모두에게 최선의 선택이 될 것입니다. 주요 내용 □ 심층강화학습 문제의 모든 핵심 내용을 다룹니다. □ REINFORCE, 사르사(SARSA), DQN, 이중DQN, 우선순위가 있는 경험재현(PER)과 같은 정책-기반 알고리즘과 가치-기반 알고리즘에 대해 알아봅니다. □ 행동자-비평자(Actor-Critic)와 근위 정책 최적화(PPO)와 같은 결합된 알고리즘에 대해 심도 있게 알아봅니다. □ 알고리즘이 동기 및 비동기 방식으로 병렬화되는 과정을 이해합니다. □ SLM Lab에서 알고리즘을 실행해 보고, 심층강화학습을 실무에 적용하기 위한 세부사항들을 학습합니다. □ 튜닝된 하이퍼파라미터를 사용한 결과를 통해 알고리즘을 탐험합니다. □ 심층강화학습 환경의 설계 방법을 이해합니다.

아서 줄리아니  | 한빛미디어

0원  | 20171222  | 9791162240298

알파고의 기반인 강화학습은 게임 AI나 자율주행 등 업계 활용성이 높아 인공지능의 미래로 단연 주목받고 있다. 이 책은 복잡한 이론을 두루뭉술하게 설명하는 대신, 예제 코드를 직접 돌려보며 강화학습 알고리즘을 익히게 도와준다. 기본적인 텐서플로 사용법은 알지만 강화학습은 처음인 개발자를 대상으로, 주요 강화학습 알고리즘이 어떤 원리이며 어떻게 구현할 수 있는지 알려준다. 오픈AI 짐의 카트-폴, 얼어붙은 강 같은 고전 문제부터 <둠> 같은 3D 게임까지 이르기까지 흥미로운 예제를 통해 Q 러닝, MDP, DQN, A3C 등 주요 강화학습 알고리즘을 알차게 배울 수 있다.

미겔 모랄레스  | 한빛미디어

31,500원  | 20211010  | 9791162244838

사람처럼 학습하는 인공지능, 심층 강화학습의 모든 것 사람은 시행착오를 통해 학습한다. 아픈 실패를 안겨준 상황을 피하고, 즐거웠던 성공의 경험을 되풀이하려 한다. 심층 강화학습도 마찬가지. 심층 강화학습은 딥러닝 기법을 활용해 환경의 반응을 기반으로 탐색하고 학습하는 머신러닝 시스템을 만드는 것을 목표로 한다. 저자는 심층 강화학습을 이해하는 밑바탕이 되어줄 강화학습에 관한 개념부터 알고리즘과 심층 강화학습의 기법, 최신 기술 동향까지 심층 강화학습에 대한 모든 걸 소개한다. 또한, 각 장마다 설명에 사용되는 예시와 삽화, 실습, 명확한 설명은 강력한 머신러닝 접근법에 대해 독자들이 쉽게 살펴볼 수 있도록 해준다. 이해하는 속도에 맞춘 친절한 해설이 여러분의 머릿속에 심층 강화학습의 기초와 원리, 복잡한 상황에 적용하는 방법까지 차근차근 넣어줄 것이다.

알렉스 짜이, 브랜던 브라운  | 제이펍

27,000원  | 20201117  | 9791190665612

프로젝트로 배우는 심층 강화학습의 이론과 실제! 이 책 『심층 강화학습 인 액션』은 환경이 제공하는 직접적인 피드백에 기반해서 환경에 적응하고 자신을 개선해 나가는 에이전트의 구현 방법을 설명한다. 흐름이 있는 하나의 강좌 형태로 구성된 이 책에서 여러분은 심층 강화학습의 기본 기법과 고급 기법을 미로 탈출이나 비디오 게임 플레이 같은 흥미로운 예제를 통해서 배우게 된다. 그 과정에서 심층 Q 신경망과 정책 기울기 방법을 포함한 여러 핵심 알고리즘을 익힐 수 있고, PyTorch와 OpenAI Gym 같은 업계 표준에 해당하는 라이브러리에도 익숙해질 것이다.

노승은  | 영진닷컴

19,800원  | 20200915  | 9788931463170

강화 학습 기초 이론부터 블레이드 & 소울 비무 AI 적용까지 이 책은 강화 학습을 모르는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 입문서입니다. 현업의 강화 학습 전문가가 직접 설명해 강화 학습에 가장 기본이 되는 개념 설명부터 실무 사례까지 한 권으로 정리했습니다. 강화 학습의 뼈대가 되는 MDP부터 딥러닝과 강화 학습이 만나는 지점 및 학습 방법론, 알파고, 알파고 제로까지 다룹니다. 나아가 유명 게임인 블레이드&소울 비무에 실제로 강화 학습을 적용하며 실무에서 얻은 팁과 노하우를 배워봅니다.

조규남, 맹윤호, 임지순  | 이지스퍼블리싱

19,800원  | 20210611  | 9791163032526

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!

추상목  | 자유아카데미

20,240원  | 20231130  | 9791158085599

강화학습 기본을 다루는 안내서다. 비지도 학습과 지도 학습에 없는 환경과 에이전트를 이해하는 것이 강화학습의 첫걸음이다. 환경을 알 때의 강화학습은 1~4장에서 다루고 모를 때는 5~11장에서 다룬다. 신경망 사용 여부를 기준으로 하면, 1~6장에서는 사용하지 않고 7~11장에서는 사용한다.

조재창  | 좋은땅

34,200원  | 20231219  | 9791138826044

이 책의 초반부에는 컴퓨터 언어인 파이썬을 간단히 소개했고, 보드 게임에 사용되는 인공지능 알고리즘의 일부를 소개했다. 책 전반에 걸쳐 주로 게임을 예제로 삼았는데, 게임은 규칙이 간단 명확하고 인간의 지능과 객관적으로 비교하기 쉽기 때문이다. 중반부에는 강화학습과 심층학습을 소개했다. 가능한 한 쉽고 직관적인 이해를 돕도록 썼으나, 수식이 많이 등장하기도 한다. 수식에 익숙해지면, 말보다는 수식이 내용을 훨씬 더 효율적으로 전달하는 방법이라는 것에 독자들도 동의할 것으로 생각한다. 마지막 두 개의 장에서는 강화학습에 심층학습을 결합한 심층 강화학습과 창조적 인공지능의 간단한 예를 소개했다.