이 책은 딥러닝이나 강화학습 예제를 코딩하면서 그 배경 알고리즘의 유도 과정을 궁금해하는 사람을 위한 책이다. 술술 읽히는 책은 아니지만, 그렇다고 심하게 어려운 책도 아니다. 수학의 선수 지식으로 대학 2학년 때 배우는 공업수학을 이수한 정도면 충분하고, 딥러닝의 선수 지식으로는 텐서플로 또는 파이토치를 사용하여 MNIST와 같은 간단한 딥러닝 예제를 따라해 본 정도면 충분하다.

이 책은 강화학습뿐만 아니라 다른 머신러닝과 딥러닝의 기초가 되는 확률이론과 추정론에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 강화학습의 여러 알고리즘을 처음부터 끝까지 생략하지 않고 수식으로 유도했다.

강화학습이 추구하는 기본 목표로부터 A2C, A3C, PPO, DDPG, SAC 및 모델 기반 강화학습 등 강화학습의 알고리즘이 무엇이고 어떤 목적으로 개발됐는지, 어떻게 수학적으로 유도했는지, 그리고 어떻게 코드로 구현해 적용했는지를 구체적으로 설명한다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

◎ 강화학습을 이해하기 위한 기본 수학: 확률론, 추정론, 최적화, 벡터/행렬의 미분
◎ 강화학습 알고리즘: A2C, A3C, PPO, DDPG, SAC
◎ 최적제어 알고리즘: 반복적 LQR, 가우시안 LQR
◎ 로컬 모델 기반 강화학습: GMM, 모델 피팅 방법, LQR을 이용한 강화학습