강화학습은 지도학습과 비지도학습과는 달리 에이전트에게 주어진 환경에 대해 행위를 취하고 보상을 얻으면서 학습을 하기 때문에 조금은 다른 시각으로 바라 볼 필요가 있다. 

한빛미디어의 <강화학습 첫걸음>의 1장은 주요 알고리즘 및 구현으로 되어있고, 2장은 심화 주제로 나뉘어져 있다. 각 주요 알고리즘들의 개념들을 소개하고 이에 따른 알고리즘을 소개하고 있다. 다른 딥러닝 책들은 개념만 소개하거나, 코드의 일부만 주고 소개를 하는 책들이 있는데 이런 책들과는 달리 통으로 된 코드를 주요 개념에 따라서 나누고, 나누어진 코드 마다 세부적인 설명을 하였고, 또한 글로 풀어내기 어려운 개념은 복잡하지 않은 간단 명료한 그림과 함께 설명하고 있어서 강화학습을 처음 적용하는 필자에게 많은 도움이 되었다. 

강화학습의 개념과 주요 알고리즘을 수록한 이 책의 구현은 주피터 노트북 환경의 파이썬 코드로 구성 되어있고, 텐서플로 기반으로 예제가 수록되어 있다.

강화학습 첫걸음 책은 핸드북으로 들고다니기에 좋은 사이즈여서 강화학습 개념을 간단하게 잡고 싶을 때 훑어보기에 좋은 책이다. 코드를 실제 문제에 적용하는 것이 아니라 학문적으로 먼저 접근하고 싶은 사람들이 더 깊은 내용을 공부하고자 한다면 각 페이지 하단에 참고문헌들이 잘 정리되어있기 때문에 이를 참고하여 더 깊은 내용을 학습 할 수 있다. 

제일 좋았던 점은, 각 내용에 대한 참고할 만한 좋은 사이트 및 최근 발표된 주요 논문들의 링크를 포함하고 있다는 것이다. 이는 간단하게 살펴보고자 하는 독자들도 고려하고, 세세하고 깊은 내용이 필요한 독자들까지 고려하였다. 

이 책에서는 텐서플로우 기반의 파이썬 코드로 수록이 되어 있으나 텐서플로우 기본 함수에 대한 자세한 설명은 수록되어있지 않다. 그렇기 때문에 이 책에서는 대상 독자를 신경망과 경사하강법 등 머신러닝 기술에 어느 정도 익숙한 독자를 대상으로 한정하였다. 

그렇기 때문에 딥러닝에 어느정도 익숙한 사람들에게 이 책을 추천한다.