한빛미디어

몇년 전에 알파고와 이세돌의 바둑 경기를 통해 AI 딥러닝이 각광을 받아왔다.

이 책은 그 알파고를 능가하는 바둑봇을 만들며 익힐 수 있는 딥러닝에 대하여 파이썬 코드를 기반으로 소개한다.

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총 3개의 Part로 구성되어 있고, 14개의 Chapter로 구성되어 있다.

첫번째 Part에서는 머신러닝의 기초와 바둑 규칙을 이해하기 위한 내용을 소개한다.

그리고 파이썬으로 바둑 구현하고, 간단한 바둑봇을 만드는 과정을 보여준다.

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두번째 Part에서는 AI 딥러닝으로 바둑봇을 만들기 위한 내용들을 다루고 있다.

우선 가장 쉬운 결정론적 정보 개방 게임인 틱택토에 대해 미니맥스 탐색 기술을 통해 상대 수 예측하는 방법을 보여준다. 그리고 바둑에 대해서 몬테카를로 트리 탐색 기술을 다루고 있다.

그리고 신경망을 소개하고, 그 신경망 개념을 응용하여, 바둑 데이터용 신경망을 설계하는 방법을 소개한다.

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Chapter 7장에는 본격적으로 실제 바둑 대국 기록을 다운로드하여, 바둑 대국 저장 표준 포맷에 대한 이해를 돕고, 데이터를 통해 수 예측 딥러닝 모델 훈련하는 방법을 심도있게 다루고 있다. Chaptuer 8장에서는 바둑봇을 훈련하고 실행하는 프로그램을 처음부터 끝까지 만드는 과정을 보여주고, Chapter 9장, 10장, 11장, 12장에서는 체험을 통한 강화학습과 정책 경사를 사용하는 강화학습, 가치 기법을 사용하는 강화학습, 행위자-비평가 방식 강화학습에 대해서 다루고 있다.

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마지막 Part에서는 다루었던 AI 기법들에 대해 결합하는 고난도 기술적 방법을 다룬다.

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이 책은 머신러닝에 대해 수학적인 접근법보다 실제로 구현하는 것을 선호하는 소프트웨어 개발자 또는 학습자를 위해 만들어 졌다. 파이썬을 어느 정도 다룰 수 있어야 할 듯 하다. 그리고 실제 바둑의 규칙을 잘 알지는 못하더라도 이 책을 통해 간단한 규칙들은 알 수 있을 것이다. 특히 이 책의 좋은 점은 이해를 돕기 위한 그림들이 적절히 사용되었고, 순서도를 통해 더욱 쉽게 이해할 수 있게 설명되었다. 게다가 그 순서도에 대한 파이썬 코드를 다루어, 그 기법들을 어떻게 코드로 구현해야 할 지에 대해 쉽게 이해할 수 있을 것이다.