Do it! 강화 학습 입문 : GPT-2부터 자동 신경망 구성까지

GPT-2부터 자동 신경망 구성까지

조규남 , 맹윤호 , 임지순 지음

이지스퍼블리싱 2021년 06월 21일 출간 국내도서 : 2021년 06월 11일 출간

작품소개

책소개

알파고, 테슬라 오토 파일럿, 스타크래프트2 자동 플레이 봇은 어떻게 만들었을까? 궁금하다면 강화 학습을 공부하자. 영화 〈엣지 오브 투모로우〉의 이야기로 쉽게 시작하는 강화 학습! 이 책 한 권이면 이론 공부는 물론이고 다양한 실습으로 강화 학습의 실체를 빠르게 파헤쳐 볼 수 있다. 블랙잭, 비행기 게임, 공 균형 유지 게임 봇, GPT-2 질의응답을 해주는 꼬맹이 자비스, 분산 강화 학습, NAS 자동 신경망 생성기 등을 만들면서 강화 학습을 피부로 느껴 보자!

목차

_01장 강화 학습이란?
__01-1 강화 학습 멀리서 훑어보기
__01-2 마르코프 결정 과정으로 시작하는 강화 학습
__01-3 모델 프리 강화 학습

_02장 강화 학습에 딥러닝 조합하기
__02-1 딥러닝 쾌속 복습!
__02-2 DQN 공부하기

_03장 알파고 도전을 위한 첫걸음
__03-1 게임을 스스로 플레이하는 에이전트 만들기
__03-2 유니티 엔진으로 에이전트 만들기

_04장 딥레이서로 구현하는 자율 주행
__04-1 PPO 알고리즘 알아보기
__04-2 딥레이서로 공부하는 강화 학습

_05장 영화 〈아이언맨〉의 자비스 만들기
__05-1 자연어 처리가 뭐죠?
__05-2 자연어 처리 기법 알아보기
__05-3 GPT로 알아보는 자연어 처리와 강화 학습
__05-4 GPT-2로 자비스 만들기
__05-5 GPT-3와 강화 학습의 미래

_06장 분산 강화 학습 공부하기
__06-1 분산 학습 기초 공부하기
__06-2 분산 강화 학습을 위한 RLlib 라이브러리
__06-3 분산 강화 학습 실행해 보기

_07장 강화 학습으로 만드는 신경망 구조
__07-1 NAS란 무엇일까?
__07-2 NAS 흐름 알아보기
__07-3 NAS 직접 사용해 보기

_08장 NAS 더 자세히 알아보기
__08-1 NAS를 만드는 3단계 다시 알아보기
__08-2 탐색 전략 알아보기
__08-3 탐색 공간 알아보기
__08-4 성능 평가 전략 알아보기
__08-5 NAS, NASNet, ENAS 요약하기

작가정보

저자(글) 조규남

삼성전자 소프트웨어 멤버십을 시작으로 현재 국내 IT 대기업에서 AI를 위한 대규모 GPU 시스템 개발 및 운영을 담당하고 있습니다. 고려대학교 대학원에서 슈퍼 컴퓨팅을 활용한 대규모 계산 연구로 석사 학위를 받았습니다. 대규모 GPU를 기반으로 한 AI 시스템과 다양한 컴퓨팅 기술 트렌드에 관심이 많습니다. 최근 3~4년간 국내 다양한 컨퍼런스에서 관련 내용을 발표했습니다.

저자(글) 맹윤호

현재 외국계 글로벌 IT 기업의 Data & AI 부서에서 엔지니어로 근무하고 있습니다. 연세대학교에서 데이터 분석 전공으로 석사 과정을 졸업하고 박사 과정을 수료했습니다. 삼성, 현대, LG, 딜로이트 등 기업과 연세대학교, 중앙대학교, 상명대학교, 순천대학교 등에서도 강연한 바 있습니다.

저자(글) 임지순

다양한 기술 스타트업과 콘텐츠 비즈니스를 오가며 기술 에반젤리스트 역할을 수행하고 있습니다. KAIST 바이오 및 뇌공학과에서 신경공학으로 석사 과정을 졸업했습니다.