🚀 강화학습 올인원: 기초부터 실무까지

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🤖 스스로 판단하고 적응하는 지능형 시스템 개발

수학 이론과 복잡한 코드 때문에 강화학습을 망설였던 분들을 위한 『프로그래머를 위한 강화학습』 개정판입니다. 예측 불가능한 상황에서 스스로 판단하고 적응하는 지능형 시스템을 만드는 실전 개발 역량을 키워보세요.

• ✨ 더욱 친절하고 직관적인 설명
• 🛠️ 최신 실무 도구 Stable Baselines3 와 Optuna 활용
• 📈 풍부한 실무 프로젝트(자산배분, 지점순환근무) 구현

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✅ 이런 분들께 추천해요

• 프로그래머/개발자: 강화학습의 수학적, 이론적 장벽에 막혔던 분
• 실무자/개인 투자자: 금융, 산업 현장의 복잡한 문제를 강화학습으로 해결하고 싶은 분
• 시스템 개발자: 단순 자동화를 넘어 스스로 판단하는 지능형 시스템을 만들고 싶은 분

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🎓 수강 후 역량

• 강화학습의 핵심 개념과 실제 코드를 연결할 수 있습니다.
• Stable-Baselines3 와 Optuna 로 모델을 효율적으로 구축하고 최적화할 수 있습니다.
• 금융 자산 배분, 산업 인력 배치 등 복잡한 현실 문제를 모델링하고 해결하는 경험을 쌓습니다.
• 스스로 판단하고 적응하는 지능형 시스템을 설계하고 구현하는 실전 개발자로 성장합니다.

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💡 강의 특징

1. 프로그래머 친화적인 실전 중심 접근

복잡한 수식 대신 직관적인 개념에 집중하며, MDP, 보상 함수 등 핵심 이론이 실제 코드로 어떻게 연결되는지 보여줍니다. Python 설치부터 TensorFlow, Jupyter Notebook 활용까지 단계별 실습을 통해 자신감을 얻을 수 있습니다.

2. 최신 도구와 풍부한 실전 프로젝트

PPO, A2C 등 최신 알고리즘을 **Stable-Baselines3 (SB3)**로 쉽게 구현합니다. **Optuna**를 활용한 베이지안 최적화로 학습 성능을 극대화하며, 실제 프로젝트를 통해 지능형 시스템 구축 역량을 키웁니다.

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📚 학습 내용

1. 강화학습 기초 및 확률적 사고 MDP, 가치 함수, Q-함수 등 근간을 이루는 개념과 몬테카를로, 시간차 학습 등 초기 알고리즘을 배웁니다.

2. 인공신경망과 함수 근사 최신 강화학습의 핵심인 인공신경망 원리를 익히고, 함수 근사로 복잡한 문제를 해결하는 방법을 배웁니다.

3. 최신 강화학습 알고리즘 DQN, REINFORCE, A2C, PPO 등 주요 알고리즘을 **Stable-Baselines3**로 직접 구축하고 학습하며 핵심 기법을 익힙니다.

4. 하이퍼파라미터 자동 최적화 실전 튜닝 기법과 함께 **Optuna**를 활용한 베이지안 최적화로 최적의 하이퍼파라미터를 찾아 모델 성능을 극대화합니다.

5. 금융 및 산업 실전 프로젝트 실제 데이터 기반 자산 배분 전략 및 기업 순환 근무 배치 모델링을 통해 문제 정의부터 결과 분석까지 전 과정을 경험합니다.

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👨‍🏫 강의 제작자

• 『프로그래머를 위한 강화학습』 도서 저자
• 국내 최고의 강화학습 강의를 인프런에서 진행
• 복잡한 이론을 넘어, 실제 문제 해결에 적용 가능한 노하우를 공유합니다.

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❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 강화학습, 무엇이고 어디에 쓰이나요?

A. 스스로 최적의 전략을 찾는 자율 학습 방식입니다. 게임 AI를 넘어 금융 투자, 인력 배치 최적화처럼 예측 불가능한 현실 문제 해결에 활용됩니다.

Q. 수학이나 프로그래밍을 몰라도 되나요?

A. 고등학교 수준의 수학 개념이면 충분합니다. Python 코드를 읽고 따라 작성할 최소한의 지식은 필요하지만, 설치부터 개발 환경 설정까지 상세히 안내합니다.

Q. '직관적인 개념 설명'은 어떤 방식인가요?

A. 복잡한 수식 증명 대신 그림, 비유, 예제를 통해 개념적 의미를 파악하고, 이를 파이썬 코드로 연결하는 데 초점을 맞춥니다.

Q. 개발 환경 세팅, 기초부터 알려주나요?

A. 네. Python 설치부터 Jupyter Notebook, Stable-Baselines3, Optuna 등 필수 라이브러리 설치까지 단계별로 상세히 안내합니다.

Q. Stable-Baselines3(SB3)나 Optuna, 처음인데 괜찮을까요?

A. 네. 초보자도 쉽게 익힐 수 있도록 기본 개념과 사용법, 실제 예제 활용법까지 구체적인 코드와 함께 자세히 설명합니다.

Q. 실전 프로젝트, 직접 해볼 수 있나요?

A. 네. 실제 데이터 기반 프로젝트를 직접 코딩하며 경험합니다. 단계적으로 따라갈 수 있도록 구성되어 처음 접하는 분들도 충분히 수행할 수 있습니다.

Q. 이 강의를 통해 어떤 역량을 갖게 되나요?

A. 이론 이해를 넘어 '에이전트 설계, 환경 구축, 전략 튜닝'을 직접 수행하는 실전형 개발자가 됩니다. 스스로 판단하고 적응하는 지능형 시스템을 만들 수 있습니다.

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💻 실습 환경

구분 (Category)	사양 (Specification)
운영 체제 (OS)	Windows 10 이상
사용 도구	Python 3.10.3, Jupyter Notebook
PC 사양	MS Word 실행 가능한 수준의 일반적인 PC