지니와 도로시가 함께
학습하는 강화학습

마법 고양이 Jiny가 가르쳐주는 친절한 수식과 코드로
강화학습의 기초부터 최신 고급 강화학습(Deep RL)까지 완벽히 정복합니다!

지니와 도로시의 강화학습 모험
📚 참고 교재 안내

본 강의 노트는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 4 (직접 구현하며 익히는 강화 학습 알고리즘, 사이토 고키 저) 교재를 선정하여 함께 공부하고 구현한 내용을 체계적으로 요약 및 시각화하여 작성되었습니다.

🗺️ 강화학습 마법 여정 로드맵

총 6개의 핵심 학습 파트와 부록으로 이루어진 체계적인 강화학습 교육 과정입니다.

01. 소개하기

강화학습이란?

시행착오(Trial and Error)를 거치며 보상을 최대화하는 에이전트의 메커니즘을 친근한 컷만화와 실생활 비유를 통해 쉽게 입문합니다.

학습 시작 ➔
02. 기초수학

수학 선행학습

지수와 로그, 시그마 기호, 조건부 확률 및 전이 확률 행렬까지, 강화학습 논문과 수식을 읽는 데 필요한 핵심 대수학을 정리합니다.

수학 정복 ➔
03. Part 1

이론적 배경

다중 슬롯머신(Bandit) 문제를 통해 탐색/활용의 딜레마를 배우고, MDP(마르코프 결정 과정)와 핵심인 벨만 방정식을 배웁니다.

이론 학습 ➔
04. Part 2

강화학습

강화학습을 해결하는 3가지 거대한 기둥인 동적 계획법(DP), 몬테카를로법(MC), 그리고 시간차 학습(TD/Q-러닝)을 밑바닥부터 구현합니다.

알고리즘 구현 ➔
05. Part 3

고급 강화학습

인공신경망 프레임워크 DeZero를 바탕으로 DQN(Deep Q-Network)과 정책 경사법(Policy Gradient), Actor-Critic 모델을 완성합니다.

고급 강화학습 ➔
06. Part 4

심화학습

DDPG, TRPO, PPO 등 연속적 행동 제어 알고리즘 분류 체계를 정리하고 실제 현업의 한계와 미래 가능성을 조망합니다.

심화학습 ➔
07. 부록

수학적 증명 및 심화

Double DQN, n-단계 TD법, 정책 경사 정리 등 수식 증명 및 알고리즘 디테일을 꼼꼼하게 채워 완성도를 높입니다.

부록 탐구 ➔
Characters

🧭 함께하는 모험의 주인공들을 소개합니다

수학적이고 어려운 강화학습을 마법 요정 지니, 호기심 많은 소녀 도로시, 충직한 반려견 토토의 신나는 탐험 이야기로 풀어냅니다.

지니
지니 (Jiny)

마법 멘토 & 환경

요술 램프에서 나타난 지혜로운 마법 고양이! 어려운 벨만 방정식과 수식을 직관적인 마법 비유로 가르쳐줍니다.

도로시
도로시 (Dorothy)

에이전트 & 학습자

호기심 많고 긍정적인 소녀! 격자 세상(Grid World)을 탐험하며 최적의 가치와 행동 지침(정책)을 찾아 성장합니다.

토토
토토 (Toto)

동반자 & 길잡이

도로시의 충직한 반려견! 도로시가 고민에 빠지거나 길을 잃었을 때 달콤한 사과 보상의 방향을 알려주는 길잡이입니다.

👥 함께 성장하는 학습 커뮤니티

이 온라인 학습 노트를 교재 삼아 함께 지식을 나누고 성장해 가는 멋진 파트너들입니다.

🎓
동양미래대학교

인공지능학과

인공지능의 기본 소양부터 최신 딥러닝 응용 기술까지 꼼꼼히 학습하며, 본 강화학습 교재 노트를 통해 이론 수식의 깊이 있는 이해와 실제 구현(밑바닥부터 작동하는 알고리즘) 능력을 함께 배양하고 있습니다.

✨
새로운 학습 참여 기관 모집

대학 학과, 동아리, 스터디, 기업 그룹

대학 전공 강의, 대학원 연구 세미나, 사내 학습 동아리 등에서 본 온라인 교재를 활용해 공부하고 계신다면 언제든 저희 깃허브 저장소에 제안해 주세요! 학습 파트너 목록에 적극 등록해 드립니다.