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책 정보
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 인공지능
· ISBN : 9791188621804
· 쪽수 : 396쪽
· 출판일 : 2019-12-30
책 소개
목차
CHAPTER 1 알파제로와 머신러닝 개요 1
1-1 알파고와 알파고 제로, 그리고 알파제로 3
1-2 딥 러닝 개요 7
1-3 강화 학습 개요 18
1-4 탐색 개요 23
CHAPTER 2 파이썬 개발 환경 준비 27
2-1 파이썬과 Google Colab 개요 29
2-2 Google Colab 사용 방법 34
2-3 파이썬 문법 47
CHAPTER 3 딥 러닝 63
3-1 뉴럴 네트워크를 활용한 분류 65
3-2 뉴럴 네트워크를 활용한 회귀 83
3-3 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크를 활용한 이미지 분류 93
3-4 ResNet을 활용한 이미지 분류 107
CHAPTER 4 강화 학습 125
4-1 다중 슬롯머신 문제 127
4-2 정책 경사법을 활용한 미로 게임 138
4-3 Sarsa와 Q 학습을 활용한 미로 게임 151
4-4 DQN을 활용한 카트-폴 165
CHAPTER 5 탐색 187
5-1 미니맥스법을 활용한 틱택토 189
5-2 알파베타법을 활용한 틱택토 199
5-3 원시 몬테카를로 탐색을 활용한 틱택토 205
5-4 몬테카를로 트리 탐색을 활용한 틱택토 210
CHAPTER 6 알파제로의 구조 223
6-1 알파제로를 활용한 틱택토 225
6-2 듀얼 네트워크 생성 232
6-3 몬테카를로 트리 탐색 구현 241
6-4 셀프 플레이 파트 구현 252
6-5 파라미터 갱신 파트 구현 257
6-6 신규 파라미터 평가 파트 구현 263
6-7 베스트 플레이어 평가 268
6-8 학습 사이클 실행 273
CHAPTER 7 사람과 AI의 대전 279
7-1 로컬 파이썬 개발 환경 준비 281
7-2 Tkinter를 활용한 GUI 구현 292
7-3 사람과 AI의 대전 302
CHAPTER 8 샘플 게임 구현 309
8-1 커넥트4 311
8-2 오셀로 326
8-3 간이 장기 344
찾아보기 371
책속에서
알파고 제로를 발표한지 48일이 지난 2017년 12월, 딥마인드는 알파고 제로를 한층 개량한 알파제로를 선보였다. 알파제로는 바둑뿐만 아니라, 체스나 장기까지 학습할 수 있었으며, 당시 바둑, 체스, 장기 부문에서 게임 AI 세계 챔피언이었던 알파고 제로, 스톡피쉬, 엘모에 승리를 거두었다.
활성화 함수는 주로 전결합 레이어 다음에 적용하는 함수다. 레이어의 출력을 특정한 함수에 통과시킨 뒤, 최종 출력값을 결정한다. 활성화 함수를 사용하면 선형적으로 분류할 수 없는 데이터도 분류할 수 있기 때문에 보다 복잡한 특징을 잡아낼 수 있다. 선형적으로 분류할 수 없는 데이터란 일직선으로 분리할 수 없는 데이터를 의미한다.
