<b>강화 학습 기초 이론부터 블레이드 & 소울 비무 AI 적용까지</b></br></br>강화 학습을 모르는 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 입문서다. 현업의 강화 학습 전문가가 직접 설명해 강화 학습에 가장 기본이 되는 개념 설명부터 실무 사례까지 한 권으로 정리했다. 강화 학습의 뼈대가 되는 MDP부터 딥러닝과 강화 학습이 만나는 지점 및 학습 방법론, 알파고, 알파고 제로까지 다룬다. 나아가 유명 게임인 블레이드&소울 비무에 실제로 강화 학습을 적용하며 실무에서 얻은 팁과 노하우를 배워본다.

민족사관고등학교 졸업. 서울대학교 자유전공학부 컴퓨터공학/경제학 전공, 서울대학교 융합과학기술대학원 석사. 현재는 엔씨소프트 GameAI랩 강화 학습 연구원

Chapter 1. 강화 학습이란</br>Chapter 2. 마르코프 결정 프로세스</br>Chapter 3. 벨만 방정식</br>Chapter 4. MDP를 알 때의 플래닝</br>Chapter 5. MDP를 모를 때 밸류 평가하기 </br>Chapter 6. MDP를 모를 때 최고의 정책 찾기</br>Chapter 7. Deep RL 첫걸음</br>Chapter 8. 가치 기반 에이전트</br>Chapter 9. 정책 기반 에이전트</br>Chapter 10. 알파고와 MCTS</br>Chapter 11. 블레이드&소울 비무 AI 만들기