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
찾아보기 371
