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개발자답게 코드로 익히는 강화학습 상세페이지

개발자답게 코드로 익히는 강화학습

수학적 장벽 없이 현실 문제를 코드로 푸는 실전형 입문서

  • 관심 0
프리렉 출판
소장
종이책 정가
32,000원
전자책 정가
30%↓
22,400원
판매가
22,400원
출간 정보
  • 2026.06.10 전자책 출간
  • 2025.08.25 종이책 출간
듣기 기능
TTS(듣기) 지원
파일 정보
  • PDF
  • 542 쪽
  • 13.5MB
지원 환경
  • PC뷰어
  • PAPER
ISBN
9788965404217
UCI
-
개발자답게 코드로 익히는 강화학습

작품 정보

개발자의 강화학습 쓰기!
수학이 막막했던 당신도, 이제는 코드로 강화학습을 시작할 수 있습니다.
Stable Baselines3와 Optuna까지, 실전 예제와 함께 배우는 실무형 입문서!

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.

작가 소개

멀티코어
멀티코어(multicore.it@gmail.com)는 프로그래머이자 인공지능 전문가이다. 프로그래머로서 다양한 분야에서 활동했으며 현재는 기업에서 데이터분석과 강화학습을 활용한 비즈니스 환경 개선 업무를 담당하고 있다. 인공지능이 학위를 받은 소수의 전문가만을 위한 영역이 아니라

조준희
조준희(2runo04@gmail.com)는 초등학생 때부터 프로그래밍을 시작해 중학생 시절 AI 연구에 입문한 연구자이다. 영재교육원 강화학습 연구와 KCI에 등재된 NLP 논문 등 뛰어난 학술적 성과가 있다. 현재 연세대학교 인공지능학과 재학 중이며, 웹 에이전트 연구와 AI 스타트업, 외주 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓고 있다.

강장묵
강장묵(honukang@gmail.com)은 동국대학교 국제정보보호대학원 AI보안 전공의 교육, 연구, 운영을 책임지는 AI보안 전문가이다. 보스턴, 하와이 등에서 연구교류와 휴식을 병행하는 삶을 살고 있다. 특히, 인간 지능의 모방으로 시작한 AI가 드러내는 알길없는 연산 끝 할루시네이션, 편견에 대한 자기 확신 등의 문제를 인간고유의 불완전성과 연약함과 맞물려 문제를 인식하고 해결하는 방안을 숙의 중이다. 다양한 해외활동을 통해 AI보안 전공 강의와 연구에 풍성함을 더해나는데 주력한다.

이상한
이상한(nsx21@naver.com)은 다양한 분야에서 AI 솔루션을 개발하는 인공지능 전문가이다. AI 기반 품질감리, 자연어 벡터 분석을 통한 문서 검증, 그리고 머신러닝 기반 경기 분석 및 예측 모델 개발까지 폭넓은 실무 경험을 보유하고 있다.

윤철희
윤철희(bertter@gmail.com)는 인공지능 및 정보시스템 전문가이다. 인공지능 어플리케이션 개발 업무를 담당하고 있으며, 서울디지털대학교와 동국대 국제정보대학원 및 다수의 대학에서 관련 강의를 하고 있다. 최신 인공지능 기술의 저변 확대를 위해 클라우드 환경에서 쉽게 활용 가능한 인공지능과 도메인별 LLM기반 Agent 적용에 많은 고민을 하고 있다.

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