강화 학습 입문

선행 학습 교재

무엇을 다루는 교재인가요?

강화 학습은 인공지능을 학습시키는 여러 방법 중 하나로, 환경과의 상호작용을 통해 최적의 행동을 학습해 나가는 방식입니다. 머신러닝의 한 분야로 분류되며, 에이전트가 보상을 최대화하기 위한 의사결정 전략을 스스로 학습한다는 점에서 다른 지도학습이나 비지도학습과는 구별됩니다.

강화 학습은 수십 년 전부터 꾸준히 이론과 연구가 이어져 왔습니다. 하지만 대중적으로 널리 알려지게 된 계기는 2016년 구글 딥마인드에서 개발한 인공지능 알파고가 바둑 세계 챔피언 이세돌 9단을 상대로 역사적인 대국을 벌이면서부터입니다. 이를 통해 강화 학습이라는 기술적 기반이 큰 주목을 받게 되었습니다.

본 교재는 인공지능과 머신러닝에 대한 배경지식이 없는 비전공자도 이해할 수 있도록 구성하였으며, 동시에 강화 학습의 기초 이론을 정립하고자 하는 학습자들에게도 도움이 되도록 하였습니다. 복잡한 수식이나 이론에 앞서, 강화 학습의 핵심 개념과 학습 원리에 대한 직관적인 설명을 중심으로 작성하였습니다.

교재에 나와있는 이론과 함께 제시되는 코드 실습을 통해 실제 강화 학습을 구현하기 위한 개념과 학습 과정에 대해서 배울 수 있습니다.

이번 교재에서 배워요.