국내도서

>

전공도서/대학교재

>

공학계열

>

컴퓨터공학

• 
• 제휴몰 주문 시 고객보상, 일부 이벤트 참여 및 증정품 증정, 하루/당일 배송에서 제외되므로 참고 바랍니다.

• 
• 도서  > 전공도서/대학교재  > 공학계열  > 컴퓨터공학

• 

	아이러브 A.I(제이펍의 인공지능)(총29건) 케라스 창시자의 딥러닝 with R     26,100원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 응용 텍스트 분석 : 언어 인식 데이터 제품 개발을 위한 머신러닝     24,300원 (10%↓) 알파제로를 분석하며 배우는 인공지능 : 딥 러닝, 강화 학습, 탐색으로 배우는 인공지능 프로그래밍     27,000원 (10%↓) 예제로 배우는 파이썬 머신러닝 : 텐서플로 2, 파이토치, 사이킷런으로     29,700원 (10%↓) 단단한 심층강화학습 : 심층강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100     22,500원 (10%↓) 코드로 배우는 인공지능 : 개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI     22,500원 (10%↓) 파이토치 첫걸음 : 딥러닝 모델 생성에서 애플리케이션 개발까지     21,600원 (10%↓) 단단한 머신러닝 : 머신러닝 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 딥러닝 인 더 브라우저 : 자바스크립트 프레임워크를 이용한 딥러닝 웹 개발     18,000원 (10%↓) 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집 : 100개 이상의 실전 면접 문제로 배우는 머신러닝/딥러닝/강화학습 알고리즘     30,600원 (10%↓) 단단한 강화학습 : 강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     31,500원 (10%↓) 딥러닝을 위한 수학 : 신경망 수학 기초부터 역전파와 경사하강법까지     27,000원 (10%↓) 비전공자를 위한 인공지능 교과서 : 미래를 준비하는 모두를 위한 이 시대의 교양     16,200원 (10%↓) 머신러닝 엔지니어링 : 데이터 수집부터 특징 공학, 모델 평가, 배포, 유지보수까지     25,200원 (10%↓) 인공지능 2 : 현대적 접근방식     34,200원 (10%↓) 인공지능 1 : 현대적 접근방식     37,800원 (10%↓) 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘     25,200원 (10%↓) 주머니 속의 머신러닝 : 파이썬으로 구조적 데이터 다루기     13,500원 (10%↓) 입문에서 컴피티션까지 파이썬으로 시작하는 캐글 : 예제 코드 상세 해설 수록     16,200원 (10%↓) 심층 강화학습 인 액션 : 기본 개념부터 파이썬 기반의 최신 알고리즘 구현까지     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 배우는 자연어 처리 인 액션     31,500원 (10%↓) 검색을 위한 딥러닝 : 심층 신경망을 활용하는 차세대 검색 엔진 개발     26,100원 (10%↓) 브레인 이미테이션 : 인간을 모방한 인공지능 | 두뇌를 모방한 뉴럴 네트워크     16,200원 (10%↓) 알파고를 분석하며 배우는 인공지능 : 딥 러닝, 몬테카를로 트리 탐색, 듀얼 네트워크, 강화 학습 구조 이해하기     23,400원 (10%↓) 심층 학습     37,800원 (10%↓) 패턴 인식과 머신 러닝 : 패턴 인식 계열의 바이블 | 모두가 기다려온 바로 그 비숍책 한국어판 출간     41,400원 (10%↓) 인공지능 70 : 재미있게 알아보는 AI 키워드     11,700원 (10%↓) 텐서플로로 시작하는 딥러닝 : 합성곱 신경망 중심의 딥러닝 알고리즘     21,600원 (10%↓) 아이러브 인공지능(총8건) 단단한 심층강화학습 : 심층강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 파이썬 머신러닝 실무 테크닉 100     22,500원 (10%↓) 코드로 배우는 인공지능 : 개발자의, 개발자에 의한, 개발자를 위한 AI     22,500원 (10%↓) 파이토치 첫걸음 : 딥러닝 모델 생성에서 애플리케이션 개발까지     21,600원 (10%↓) 단단한 머신러닝 : 머신러닝 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     27,000원 (10%↓) 딥러닝 인 더 브라우저 : 자바스크립트 프레임워크를 이용한 딥러닝 웹 개발     18,000원 (10%↓) 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 위한 인터뷰 문답집 : 100개 이상의 실전 면접 문제로 배우는 머신러닝/딥러닝/강화학습 알고리즘     30,600원 (10%↓) 단단한 강화학습 : 강화학습 기본 개념을 제대로 정리한 인공지능 교과서     31,500원 (10%↓)

• 
• 
• 내용을 대폭 보강하여 20년 만에 개정된 강화학습 분야의 절대 바이블! 인공지능 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나인 강화학습은 복잡하고 불확실한 환경과 상호작용하는 학습자에게 주어지는 보상을 최대화하는 수치 계산적 학습 방법이다. 리처드 서튼과 앤드류 바르토는 이 책 《단단한 강화학습》을 통해 강화학습의 핵심적인 개념과 알고리즘을 분명하고 이해하기 쉽게 설명한다. 1판이 출간된 이후 새롭게 부각된 주제들을 추가하였고, 이미 다루었던 주제들도 최신 내용으로 업데이트하였다.
• 
• 내용을 대폭 보강하여 20년 만에 개정된 강화학습 분야의 절대 바이블! 강화학습의 핵심 개념과 최신 알고리즘을 쉽고 명료하게 이해한다! 인공지능 분야에서 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나인 강화학습은 복잡하고 불확실한 환경과 상호작용하는 학습자에게 주어지는 보상을 최대화하는 수치 계산적 학습 방법이다. 리처드 서튼과 앤드류 바르토는 이 책 《단단한 강화학습》을 통해 강화학습의 핵심적인 개념과 알고리즘을 분명하고 이해하기 쉽게 설명한다. 1판이 출간된 이후 새롭게 부각된 주제들을 추가하였고, 이미 다루었던 주제들도 최신 내용으로 업데이트하였다. 1판과 마찬가지로 2판에서도 핵심적인 온라인 학습 알고리즘을 집중적으로 다루었는데, 보다 많은 수학적 내용을 별도의 글 상자 안에 추가하였다. 이 책은 크게 다음과 같은 세 부분으로 나누어진다. ■ 첫 번째 부분에서는 정확한 해법을 찾을 수 있는 표 기반 방법만을 적용하여 가능한 한 많은 강화학습 방법을 다루었다. 첫 번째 부분에 제시되는 많은 알고리즘은 2판에서 새롭게 추가된 것인데, 여기에는 UCB, 기댓값 살사, 이중 학습이 포함된다. ■ 두 번째 부분에서는 인공 신경망이나 푸리에 기반과 같은 주제를 다루는 절이 새롭게 추가되면서 첫 번째 부분에서 제시된 방법들이 함수 근사 기반의 방법으로 확장되었고, 비활성 정책 학습과 정책 경사도 방법에 대한 내용이 더욱 풍부해졌다. ■ 세 번째 부분에서는 강화학습이 심리학 및 신경 과학과 어떤 관계인지를 다루는 새로운 장들이 추가되었고, 알파고와 알파고 제로, 아타리 게임, IBM 왓슨의 내기 전략과 같은 사례 연구를 다루는 장이 업데이트되었다. 마지막 장에서는 강화학습이 미래 사회에 미칠 영향에 대해 논의하였다.
• 
• CHAPTER 01 소개 1 1.1 강화학습 2 1.2 예제 5 1.3 강화학습의 구성 요소 7 1.4 한계와 범위 9 1.5 확장된 예제: 틱택토 10 1.6 요약 16 1.7 강화학습의 초기 역사 17 참고문헌 27 PART I 표 형태의 해법 CHAPTER 02 다중 선택 31 2.1 다중 선택 문제 32 2.2 행동 가치 방법 34 2.3 10중 선택 테스트 35 2.4 점증적 구현 38 2.5 비정상 문제의 흔적 40 2.6 긍정적 초깃값 42 2.7 신뢰 상한 행동 선택 44 2.8 경사도 다중 선택 알고리즘 46 2.9 연관 탐색(맥락적 다중 선택) 50 2.10 요약 51 참고문헌 및 역사적 사실 54 CHAPTER 03 유한 마르코프 결정 과정 57 3.1 에이전트-환경 인터페이스 58 3.2 목표와 보상 64 3.3 보상과 에피소드 66 3.4 에피소딕 작업과 연속적인 작업을 위한 통합 표기법 69 3.5 정책과 가치 함수 70 3.6 최적 정책과 최적 가치 함수 76 3.7 최적성과 근사 82 3.8 요약 83 참고문헌 및 역사적 사실 84 CHAPTER 04 동적 프로그래밍 89 4.1 정책 평가(예측) 90 4.2 정책 향상 94 4.3 정책 반복 97 4.4 가치 반복 100 4.5 비동기 동적 프로그래밍 103 4.6 일반화된 정책 반복 104 4.7 동적 프로그래밍의 ...효율성 106 4.8 요약 107 참고문헌 및 역사적 사실 109 CHAPTER 05 몬테카를로 방법 111 5.1 몬테카를로 예측 112 5.2 몬테카를로 행동 가치 추정 118 5.3 몬테카를로 제어 119 5.4 시작 탐험 없는 몬테카를로 제어 123 5.5 중요도추출법을 통한 비활성 정책 예측 126 5.6 점증적 구현 133 5.7 비활성 몬테카를로 제어 135 5.8 할인을 고려한 중요도추출법 138 5.9 결정 단계별 중요도추출법 139 5.10 요약 141 참고문헌 및 역사적 사실 143 CHAPTER 06 시간차 학습 145 6.1 TD 예측 146 6.2 TD 예측 방법의 좋은점 150 6.3 TD(0)의 최적성 153 6.4 살사: 활성 정책 TD 제어 157 6.5 Q 학습: 비활성 정책 TD 제어 160 6.6 기댓값 살사 162 6.7 최대화 편차 및 이중 학습 163 6.8 게임, 이후상태, 그 밖의 특별한 경우들 166 6.9 요약 168 참고문헌 및 역사적 사실 169 CHAPTER 07 n단계 부트스트랩 171 7.1 n단계 TD 예측 172 7.2 n단계 살사 177 7.3 n단계 비활성 정책 학습 179 7.4 제어 변수가 있는 결정 단계별 방법 181 7.5 중요도추출법을 사용하지 않는 비활성 정책 학습: n단계 트리 보강 알고리즘 184 7.6 통합 알고리즘: n단계 Q(σ) 187 7.7 요약 189 참고문헌 및 역사적 사실 190 CHAPTER 08 표에 기반한 방법을 이용한 계획 및 학습 191 8.1 모델과 계획 192 8.2 다이나: 계획, 행동, 학습의 통합 194 8.3 모델이 틀렸을 때 199 8.4 우선순위가 있는 일괄처리 202 8.5 기댓값 갱신 대 표본 갱신 206 8.6 궤적 표본추출 210 8.7 실시간 동적 프로그래밍 213 8.8 결정 시점에서의 계획 217 8.9 경험적 탐색 219 8.10 주사위 던지기 알고리즘 221 8.11 몬테카를로 트리 탐색 223 8.12 요약 227 8.13 1부 요약: 차원 228 참고문헌 및 역사적 사실 231 PART II 근사적 해법 CHAPTER 09 근사를 이용한 활성 정책 예측 237 9.1 가치 함수 근사 238 9.2 예측 목적(VE) 239 9.3 확률론적 경사도와 준경사도 방법 241 9.4 선형 방법 246 9.5 선형 방법을 위한 특징 만들기 253 9.6 시간 간격 파라미터를 수동으로 선택하기 268 9.7 비선형 함수 근사: 인공 신경망 269 9.8 최소 제곱 TD 275 9.9 메모리 기반 함수 근사 278 9.10 커널 기반 함수 근사 280 9.11 활성 정책 학습에 대한 보다 깊은 관찰: 관심과 강조 282 9.12 요약 285 참고문헌 및 역사적 사실 286 CHAPTER 10 근사를 적용한 활성 정책 제어 293 10.1 에피소딕 준경사도 제어 294 10.2 준경사도 n단계 살사 297 10.3 평균 보상: 연속적 작업을 위한 새로운 문제 설정 300 10.4 할인된 설정에 대한 반대 304 10.5 미분 준경사도 n단계 살사 307 10.6 요약 308 참고문헌 및 역사적 사실 308 CHAPTER 11 근사를 활용한 비활성 정책 방법 311 11.1 준경사도 방법 312 11.2 비활성 정책 발산의 예제 315 11.3 치명적인 삼위일체 320 11.4 선형 가치 함수 기하 구조 322 11.5 벨만 오차에서의 경사도 강하 327 11.6 벨만 오차는 학습할 수 없다 332 11.7 경사도 TD 방법 337 11.8 강한 TD 방법 341 11.9 분산 줄이기 343 11.10 요약 345 참고문헌 및 역사적 사실 346 CHAPTER 12 적격 흔적 349 12.1 λ 이득 350 12.2 TD(λ) 355 12.3 중단된 n단계 λ 이득 방법 359 12.4 다시 갱신하기: 온라인 λ 이득 알고리즘 361 12.5 진정한 온라인 TD(λ) 363 12.6 몬테카를로 학습에서의 더치 흔적 366 12.7 살사(λ) 368 12.8 가변 λ 및 γ 372 12.9 제어 변수가 있는 비활성 정책 흔적 374 12.10 왓킨스의 Q(λ)에서 트리 보강(λ)로 378 12.11 흔적을 이용한 안정적인 비활성 정책 방법 381 12.12 구현 이슈 383 12.13 결론 384 참고문헌 및 역사적 사실 386 CHAPTER 13 정책 경사도 방법 389 13.1 정책 근사 및 정책 근사의 장점 390 13.2 정책 경사도 정리 393 13.3 REINFORCE: 몬테카를로 정책 경사도 395 13.4 기준값이 있는 REINFORCE 399 13.5 행동자-비평자 방법 401 13.6 연속적인 문제에 대한 정책 경사도 403 13.7 연속적 행동을 위한 정책 파라미터화 406 13.8 요약 408 참고문헌 및 역사적 사실 409 PART III 더 깊이 들여다보기 CHAPTER 14 심리학 413 14.1 예측과 제어 414 14.2 고전적 조건화 416 14.3 도구적 조건화 433 14.4 지연된 강화 438 14.5 인지 지도 440 14.6 습관적 행동과 목표 지향적 행동 442 14.7 요약 447 참고문헌 및 역사적 사실 449 CHAPTER 15 신경과학 457 15.1 신경과학 기본 458 15.2 보상 신호, 강화 신호, 가치, 예측 오차 460 15.3 보상 예측 오차 가설 463 15.4 도파민 465 15.5 보상 예측 오차 가설에 대한 실험적 근거 469 15.6 TD 오차/도파민 유사성 473 15.7 신경 행동자-비평자 479 15.8 행동자와 비평자 학습 규칙 482 15.9 쾌락주의 뉴런 488 15.10 집단적 강화학습 490 15.11 뇌에서의 모델 기반 방법 494 15.12 중독 496 15.13 요약 497 참고문헌 및 역사적 사실 501 CHAPTER 16 적용 및 사례 연구 511 16.1 TD-가몬 511 16.2 사무엘의 체커 선수 518 16.3 왓슨의 이중 내기 522 16.4 메모리 제어 최적화 526 16.5 인간 수준의 비디오 게임 실력 531 16.6 바둑 게임에 통달하다 539 16.7 개인화된 웹 서비스 550 16.8 열 상승 554 CHAPTER 17 프론티어 559 17.1 일반적인 가치 함수 및 보조 작업 559 17.2 옵션을 통한 시간적 추상화 562 17.3 관측과 상태 565 17.4 보상 신호의 설계 572 17.5 남아 있는 이슈들 576 17.6 인공지능의 미래 580 참고문헌 및 역사적 사실 584 참고문헌 588 찾아보기 626
• 
• 이 책이 처음 출간된 1998년 이후로 20년 동안 인공지능 기술은 엄청나게 발전했다. 강화학습을 비롯한 기계학습 기술의 발전은 인공지능의 발전에 큰 동력을 제공해 주었다. 기계학습 기술의 발전에는 컴퓨터의 계산 능력이 눈부시게 향상된 것이 한몫을 했지만, 새로운 이론과 알고리즘의 개발 또한 중요한 역할을 했다. 이러한 변화가 있었음에도 이 책의 2판 작업이 오랜 시간 지체되어 2012년이 되어서야 작업을 시작할 수 있었다. 2판의 목적은 이 책을 처음 출간했을 때와 다르지 않다. 즉, 관련된 모든 분야의 독자들이 강화학습의 핵심 개념과 알고리즘을 쉽고 명료하게 이해할 수 있도록 하는 것이다. _xviii페이지(머리말 중에서) 다음과 같은 학습 문제를 생각해 보자. k개의 서로 다른 옵션이나 행동 중 하나를 반복적으로 선택해야 한다. 매 선택 후에는 숫자로 된 보상이 주어진다. 이때 보상을 나타내는 값은 선택된 행동에 따라 결정되는 정상 확률 분포(stationary probability distribution, 시간에 따라 변하지 않는 확률 분포_옮긴이)로부터 얻어진다. 선택의 목적은 일정 기간, 예를 들면 행동을 1,000번 선택하는 기간 또는 1,000개의 시간 간격(time step) 동안 주어지는 보상의 총량에 대한 기댓값을 최대화하는 것이다. _32페이지 또 다른 합리적인 답변은 상태 A를 한 번 마주쳤고 그에 따른 이득이 0이어서 V(A)의 값을 0으로 추정했다는 사실을 단순히 관찰하는 것이다. 이 답변은 일괄 몬테카를로 방법이 주는 답변이다. 이것이 훈련 데이터에 대한 최소 제곱 오차를 도출하는 답변이라는 점에 주목하라. 사실, 이 답변은 훈련 데이터에 대해 0의 오차를 도출한다. _155페이지 과다 적합은 제한된 훈련 데이터에 기반하여 많은 자유도를 갖고 함수를 조정하는 모든 함수 근사 방법에서 문제가 된다. 제한된 훈련 데이터에 구속받지 않는 온라인 강화학습에서는 이러한 문제가 덜하지만, 효과적으로 일반화하는 것은 여전히 중요한 이슈다. 과다 적합은 일반적으로 ANN이 갖는 문제이지만, 아주 많은 수의 가중치를 갖는 경향성 때문에 심층 ANN의 경우에는 더 심각한 문제가 된다. _272페이지 레스콜라-바그너 모델 같은 시행 단계 모델과는 반대로, TD 모델은 실시간real-time 모델이다. 레스콜라-바그너 모델에서 단일 단계 t는 전체 조건화 시도를 나타낸다. TD 모델은 조건화 시도가 발생하는 시간 도중에 어떤 일이 일어나는지 또는 조건화 시도 사이에 무엇이 발생하는지에 관한 자세한 사항들에 신경 쓰지 않는다. 각각의 조건화 시도 과정 중에 동물은 특정한 시각에 특정한 기간 동안 발생하는 다양한 자극을 경험할 수도 있다. _423페이지
• 
• 

• 리처드 서튼 [저]

• 앨버타 대학교의 컴퓨터 과학과 교수이자 같은 대학에서 강화학습 및 인공지능 분과의 AITF(Alberta Innovates Technology Future) 의장을 맡고 있다. 또한, 딥마인드의 우수 과학자(Distinguished Research Scientist)이기도 하다.

• 김성우 [저]

• 인공위성 제어에 지도학습을 적용한 연구로 박사학위를 받았다. 지금은 인공위성 개발 업체에서 위성 충돌 회피 및 위성 영상 분석을 위한 기계학습 방법을 연구하고 있다.

• 전체 0개의 구매후기가 있습니다.
• 

인터파크도서는 고객님의 단순 변심에 의한 교환과 반품에 드는 비용은 고객님이 지불케 됩니다. 단, 상품이나 서비스 자체의 하자로 인한 교환 및 반품은 무료로 반품 됩니다. 교환 및 반품이 가능한 경우 상품을 공급 받은 날로부터 7일이내 가능 공급받으신 상품의 내용이 표시, 광고 내용과 다르거나 다르게 이행된 경우에는 공급받은 날로부터 3개월 이내,    혹은 그사실을 알게 된 날 또는 알 수 있었던 날로부터 30일 이내 상품에 아무런 하자가 없는 경우 소비자의 고객변심에 의한 교환은 상품의 포장상태 등이 전혀 손상되지 않은 경우에 한하여 가능 교환 및 반품이 불가능한 경우 구매확정 이후(오픈마켓상품에 한함) 고객님의 책임 있는 사유로 상품 등이 멸실 또는 훼손된 경우    (단, 상품의 내용을 확인하기 위하여 포장 등을 훼손한 경우는 제외) 시간이 지남에 따라 재판매가 곤란할 정도로 물품의 가치가 떨어진 경우 포장 개봉되어 상품 가치가 훼손된 경우 다배송지의 경우 반품 환불 다배송지의 경우 다른 지역의 반품을 동시에 진행할 수 없습니다. 1개 지역의 반품이 완료된 후 다른 지역 반품을 진행할 수 있으므로, 이점 양해해 주시기 바랍니다. 중고상품의 교환 중고상품은 제한된 재고 내에서 판매가 이루어지므로, 교환은 불가능합니다. 오픈마켓 상품의 환불 오픈마켓상품에 대한 책임은 원칙적으로 업체에게 있으므로, 교환/반품 접수시 반드시 판매자와 협의 후 반품 접수를 하셔야하며,    반품접수 없이 반송하거나, 우편으로 보낼 경우 상품 확인이 어려워 환불이 불가능할 수 있으니 유의하시기 바랍니다.

배송예정일 안내 인터파크 도서는 모든 상품에 대해 배송완료예정일을 웹사이트에 표시하고 있습니다. <인터파크 직배송 상품> 상품은 월~토요일 오전 10시 이전 주문분에 대하여 당일 출고/당일 배송완료를 보장하는 상품입니다. 상품은 서울지역/평일 주문분은 당일 출고/익일 배송완료를 보장하며, 서울외지역/평일 주문분의 경우는 오후 6시까지 주문분에 대하여 익일 배송완료를 보장하는 상품입니다. (단, 월요일은 12시까지 주문에 한함) 상품은, 입고예정일(제품출시일)+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다. ~ 상품은 유통특성상 인터파크에서 재고를 보유하지 않은 상품으로 주문일+기준출고일+택배사배송일(1일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.) ※기준출고일:인터파크가 상품을 수급하여 물류창고에서 포장/출고하기까지 소요되는 시간 <업체 직접배송/오픈마켓 상품> ~ 상품은 업체가 주문을 확인하고, 출고하기까지 걸리는 시간입니다. 주문일+기준출고일+택배사배송일(2일)에 배송완료를 보장합니다.(토/공휴일은 배송기간에 포함되지 않습니다.) ※5일이내 출고가 시작되지 않을시, 오픈마켓 상품은 자동으로 주문이 취소되며, 고객님께 품절보상금을 지급해 드립니다. 배송비 안내 도서(중고도서 포함)만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송) 음반/DVD만 구매하시면 : 배송비 1,500원 (2만원이상 구매 시 무료배송) 잡지/만화/기프트만 구매하시면 : 배송비 2,000원 (2만원이상 구매 시 무료배송) 도서와 음반/DVD를 함께 구매하시면 : 배송비 1,500원 1만원이상 구매 시 무료배송) 도서와 잡지/만화/기프트/중고직배송상품을 함께 구매하시면 : 2,000원 (1만원이상 구매 시 무료배송) 업체직접배송상품을 구매시 : 업체별로 상이한 배송비 적용    * 세트상품의 경우 부분취소 시 추가 배송비가 부과될 수 있습니다.    * 북카트에서 배송비없애기 버튼을 클릭하셔서, 동일업체상품을 조금 더 구매하시면, 배송비를 절약하실 수 있습니다. 해외배송 안내 인터파크도서에서는 국내에서 주문하시거나 해외에서 주문하여 해외로 배송을 원하실 경우 DHL과 특약으로 책정된 요금표에    의해 개인이 이용하는 경우보다 배송요금을 크게 낮추며 DHL(www.dhl.co.kr)로 해외배송 서비스를 제공합니다. 해외배송은 도서/CD/DVD 상품에 한해 서비스하고 있으며, 다른 상품을 북카트에 함께 담으실 경우 해외배송이 불가합니다. 해외주문배송 서비스는 인터파크 도서 회원 가입을 하셔야만 신청 가능합니다. 알아두세요!!! 도매상 및 제작사 사정에 따라 품절/절판 등의 사유로 취소될 수 있습니다. 오픈마켓업체의 배송지연시 주문이 자동으로 취소될 수 있습니다. 출고가능 시간이 서로 다른 상품을 함께 주문할 경우 출고가능 시간이 가장 긴 기준으로 배송됩니다. 유통의 특성상 출고기간은 예정보다 앞당겨지거나 늦춰질 수 있습니다. 택배사 배송일인 서울 및 수도권은 1~2일, 지방은 2~3일, 도서, 산간, 군부대는 3일 이상의 시간이 소요됩니다.