본 논문은 심층 강화 학습(DRL)의 입문자를 위한 간결하고 직관적이며 실용적인 안내서를 제공하는 것을 목표로 한다. 특히, 가장 널리 사용되고 효과적인 DRL 방법 중 하나인 근사 정책 최적화(PPO) 알고리즘에 중점을 둔다. 모든 알고리즘을 일반화 정책 반복(GPI) 프레임워크 하에 체계적으로 구성하여 독자에게 통합적이고 체계적인 관점을 제공한다. 긴 이론적 증명 대신 직관적인 설명, 예시, 실용적인 엔지니어링 기법을 강조한다. 이를 통해 독자가 기본 개념부터 고급 DRL 알고리즘 구현까지 빠르게 발전할 수 있도록 돕는다.
