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알파제로를 분석하며 배우는 인공지능
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알파제로를 분석하며 배우는 인공지능

  • 후루카와히데카즈
  • |
  • 제이펍
  • |
  • 2019-12-30 출간
  • |
  • 396페이지
  • |
  • 188 X 245 X 17 mm
  • |
  • ISBN 9791188621804
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




알파제로를 실제로 만들어 보면서 배우는 인공지능!
Google Colaboratory 기반의 손쉬운 테스트 환경!

이 책은 프로 바둑 기사들에게 승리를 거둔 인공지능 알파고의 최신 버전인 알파제로를 실제로 만들어 보면서 학습하는 인공지능 프로그래밍 입문서다. 작은 프로그램을 단계별로 작성하면서 프로그래밍 언어인 파이썬과 인공지능 기초 기술인 딥 러닝, 강화 학습, 탐색을 학습하고, 최종으로 알파제로 기반의 인공지능을 완성해 틱택토, 커넥트4, 오셀로, 간이 장기 게임 등을 실습해 본다.

인공지능 프로그래밍이라고 하면 고성능 컴퓨터나 서버가 필요할 것 같지만, 이 책에서는 구글이 제공하는 무료 온라인 서비스인 ‘Google Colaboratory’를 사용하기 때문에 고급 장비는 필요하지 않다. 웹 브라우저를 사용할 수 있는 개인용 컴퓨터(윈도우/맥/리눅스)와 네트워크 환경만 있으면 누구나 손쉽고 간단하게 인공지능 프로그래밍을 시작할 수 있다. 부디 이 책이 인공지능 프로그래밍을 시작하고 싶은 분에게 도움이 되고, 더 많은 독자가 알파제로 알고리즘의 우아함을 느낄 수 있길 바란다.

이 책에서 다루는 알파제로 관련 이론
■ 딥러닝: 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크, ResNet
■ 강화 학습: 다중 슬롯 머신 문제, 경사 하강법, Sarsa, Q 학습, DQN
■ 탐색: 미니맥스법, 알파베타법, 원시 몬테카를로 탐색, 몬테카를로 트리 탐색


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

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