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Do it! 강화 학습 입문 : GPT-2부터 자동 신경망 구성까지

Do it! 강화 학습 입문 : GPT-2부터 자동 신경망 구성까지

맹윤호, 조규남, 임지순 (지은이)
  |  
이지스퍼블리싱 (주)
2021-06-21
  |  
15,000원

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Do it! 강화 학습 입문 : GPT-2부터 자동 신경망 구성까지

책 정보

· 제목 : Do it! 강화 학습 입문 : GPT-2부터 자동 신경망 구성까지 
· 분류 : eBook > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 데이터베이스 개론
· ISBN : 9791163032632

책 소개

이론과 실습을 한 번에 잡는 강화 학습 입문서. 알파고, 테슬라 오토 파일럿, 스타크래프트2 자동 플레이 봇은 어떻게 만들었을까? 궁금하다면 강화 학습을 공부하자. 이 책 한 권이면 이론 공부는 물론이고 다양한 실습으로 강화 학습의 실체를 빠르게 파헤쳐 볼 수 있다.

목차

_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

저자소개

맹윤호 (옮긴이)    정보 더보기
이화여대 신산업융합대학 겸임교수로 데이터 분석 및 AI 강의를 하고 있으며, 카논그룹의 CTO로 재직 중이다. 이전에는 IBM의 Data&AI 팀에서 엔지니어로 근무했으며, 이후 카카오벤처스 패밀리사인 1z Labs를 공동창업한 후, 지분을 매각한 바 있다. 연세대학교에서 데이터 분석 전공으로 석사 과정을 졸업하고 박사 과정을 수료했다. SK C&C, KISTI, NRF, DBpia 등에서 프로젝트를 진행하였으며 Apache Zeppelin, Qiskit, KoGPT-2 등 오픈소스 프로젝트에 기여했다. 삼성, 현대, LG, 딜로이트 등 기업을 대상으로 강연하고 연세대학교, 이화여대, 중앙대학교, 동덕여대, 상명대학교, 순천대학교 등에서도 강연했다. 참여 도서로는 『머신러닝 디자인 패턴』(한빛미디어, 2021), 『Do it 강화 학습 입문』(이지스퍼블리싱, 2021), 『코딩 진로』(호모루덴스, 2021), 『초소형 머신러닝 TINYML』(한빛미디어, 2020), 『쉽게 배우는 AWS AI 서비스』(한빛미디어, 2022), 『하이퍼레저 블록체인 개발』(한빛미디어, 2019), 『블록체인의 정석』(지앤선, 2019) 등이 있다. 깃허브에서 @YUNHO0130으로 활동하고 기술 블로그와 유튜브 채널을 운영하고 있다.
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조규남 (지은이)    정보 더보기
현재 국내 통신사에서 AI 학습과 서비스 개발 플랫폼의 설계, 과제를 담당하고 있다. 압구정 삼성전자 소프트웨어 멤버십을 시작으로 밀레니엄이 시작되던 2000년부터 삼성전자, 현대카드에서 소프트웨어 개발자, 소프트웨어 아키텍트로 활동했다. 2018년부터 대규모 GPU를 활용한 AI 개발 플랫폼을 주제로 다양한 강연과 기고를 진행해 왔다. 최근에는 GPU가 아닌 다양한 코프로세서를 활용한 컴퓨팅에 관심이 있다.
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임지순 (지은이)    정보 더보기
다양한 기술 스타트업과 콘텐츠 비즈니스를 오가며 기술 에반젤리스트 역할을 수행하고 있습니다. KAIST 바이오 및 뇌공학과에서 신경공학으로 석사 과정을 졸업했습니다.
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