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현재 인공지능 분야에서 가장 인기있는 주제 중 하나인 딥러닝 + 강화학습을 바둑을 통해 배울 수 있는 책이다. 알파고를 만든 딥마인드가 꾸준히 시도하고 있듯이, 딥러닝과 강화학습을 게임이라는 수단에 엮는다. 

내용은 인공지능 입문자에게는 어렵다. 최소한 파이썬 중급 이상으로 코드와 파일을 다루는데 익숙해야 하며, 강화학습 입문서 정도는 미리 떼고 읽어야 읽힌다. 매닝 출판사의 책들이 대부분 그렇듯이 승부욕을 자극하는 느낌이다. 난이도는 중급 정도이다. 고수에게는 쉽고 초보자에게는 어렵다. 

설명 방식은 깔끔하다. 바둑을 두는 가장 간단한 봇을 만들고, 이를 점진적으로 개선한다. 바둑에 대해 전혀 문외한인 사람도 이 책을 통해 입문할 수 있을 정도로 다양한 측면에서 바둑 규칙을 잘 설명했다. 뿐만 아니라 몬테 카를로 트리 검색, 딥러닝, 강화학습 등을 실제로 어떻게 구현하고 게임에 적용하는 지에 대한 훌륭한 예제를 다수 보여준다. 특히 강화학습의 핵심 주제들이 바둑이라는 수단에 맞추어서 적절하게 잘 들어가 있다.

다만 원저의 구성 상 파이썬을 잘 알아야 한다. 코딩 문법에 대한 코드 설명은 거의 없다. 읽다보면 산만하게 등장하는 코드 조각이 어느 파일의 어디로 들어가야 하는지 따라가기도 꽤 까다롭다. 그래서 독자는 소프트웨어 개발자로 볼 수 있을 것 같다. 바둑을 좋아하고 수학적 기본기가 있으면서도 머신러닝을 할 줄 아는 프로그래머가 그렇게 많지 않은 것이 문제지만 말이다.

<The R Book>을 번역했던 베테랑 번역가답게 한글 번역도 훌륭하다. 게임에 인공지능을 접목하는 일을 꿈꾼다거나, 알파고-이세돌 대전의 충격을 기억하는 이라면 도전의식을 갖고 도전해볼만한 책이다.