단단한 강화학습: 강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서

리처드 서튼 (Richard S. Sutton) · 앤드류 바르토 (Andrew G. Barto)

stb 2020 · 제이펍

À propos de cet e-book

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.

À propos de l'auteur

저 : 리처드 서튼 (Richard S. Sutton)

앨버타 대학교의 컴퓨터 과학과 교수이자 같은 대학에서 강화학습 및 인공지능 분과의 AITF(Alberta Innovates Technology Future) 의장을 맡고 있다. 또한, 딥마인드의 우수 과학자(Distinguished Research Scientist)이기도 하다.

저 : 앤드류 바르토 (Andrew G. Barto)

매사추세츠 대학교 애머스트 캠퍼스의 컴퓨터 및 정보과학 대학에서 명예 교수로 재직 중이다.

역 : 김성우

인공위성 제어에 지도학습을 적용한 연구로 박사학위를 받았다. 지금은 인공위성 개발 업체에서 위성 충돌 회피 및 위성 영상 분석을 위한 기계학습 방법을 연구하고 있다.