이제 '딥러닝' 책이 너무 많아요.
딥러닝, AI, Chat GPT와 같은 용어는 이제는 나를 비롯한 대중에게도 익숙하다.
분명 교양수준으로 이런 트렌드에 다가가고 싶은 사람들이 있을 것이다.
만약 당신이 나같은 비전공자, 직장인이라면 가장 쉬운 방법이 책일 것이다.
교보문고에서 '딥러닝'이라고 검색해보면 2천여개가 넘게 나온다.
'데이터 분석'이라는 키워드로 2,400여개 나오는 걸 보면 적은 수치가 아니다.
그 중 한빛 미디어에서 출판한 '딥러닝의 정석' 2판은
입문용은 아니면서 딥러닝의 기반 이론과 심화 내용을 모두 담고 있는 책이다.
책의 구성과 내용
#️⃣ 기본정보
ISBN | 9791169211925 |
발행(출시)일자 | 2024년 02월 02일 |
쪽수 | 428쪽 |
크기 | 183 * 236 * 22 mm / 897 g |
책은 400쪽이 넘어가지만 얇은 내지를 써서 생각보다 책이 두껍지도 무겁지도 않다.
살짝 매끈거리는 스노우지 느낌의 내지를 써서 수성펜은 잉크가 잘 먹지 않을 것 같다.
#️⃣ 목차
책의 목차는 총 13장으로 구성되어 있고, 소챕터와 주제별로 친절하게 목차를 제공하고 있다.
각 목차는 다음과 같다.
1장 딥러닝을 위한 선형대수학 기초
2장 확률 기초
3장 신경망
4장 순방향 신경망 훈련
5장 PyTorch 기반의 신경망 구현
6장 경사하강법
7장 합성곱 신경망
8장 임베딩과 표현 학습
9장 시퀸스 분석 모델
10장 생성모델
11장 해석 가능성 방법론
12장 메모리 증강 신경망
13장 강화 학습
#️⃣ 스터디하기 좋은 구성
이 책은 비교적 짧은 분량의 주제로 챕터를 구성하고 있어, 스터디나 수업으로 활용하기 좋은 구성으로 되어 있다.
또한 이론의 배경이 되는 개념부터 지엽적인 내용까지 다루고 있어 기억이 희미해진 개념은 다시 찾아보거나, 새로운 이론을 보고 좀 더 찾아볼 수 있을 것 같다.
컴팩한 구성임에도 역전파 알고리즘을 나오게 된 배경이나 경사하강법의 극소점에 대한 실무자들 간의 의견과 같은 흥미있는 주제도 짧게 서술되어 있다. 단순 이론만 제시하고 설명하는 게 아니라 배경까지 있어 전체적인 큰 맥락을 이해하는데 도움을 준다.
추가로 4장까지는 수학적 개념과 수식이 나열되어 있는데, 이에 대한 설명은 거의 생략되어 있다. 이후 5장부터는 파이썬 코드가 예시로 나오는데 따로 코드에 대한 설명 역시 없다. 하지만 최신 이론을 다루고 아직 발전적 학문이다보니 각주의 출처 표기가 빠짐 없고, 코드의 경우 깃헙(Githhub)에서 보충자료를 볼 수 있다.
나처럼 1번에 해당되는 독자라면 책에 적힌 내용을 이해하기 위해 또 다른 책을 읽거나 스터디가 필요한 부분이다.
그러나, 3번에 해당 되는 독자라면 컴팩트한 내용 구성이 장점이 될 것 같다.
추천독자
#️⃣ 모두를 위한 책이지만, 쉬운 책은 아니에요.
개인적인 의견이지만 입문용은 아니라서 다음과 같은 독자에게 추천하고 싶다.
1. 교양 수준의 AI지식을 가지고 좀 더 깊은 내용까지 도전하고 싶은 사람
2. 한 번 공부할 때 제대로 딥러닝을 공부하고 싶은 사람
3. 이미 현업에서 머신러닝을 다루거나 전공자로서 어느 정도 공부를 한 사람
2,3번은 내가 해당되지 않기에 개인적인 의견임을 다시 한 번 밝혀둔다.
마무리
나는 전공자도 아니고 현업 종사자도 아니기 때문에 깊이 있는 부분은 내용을 완전히 이해하기는 어려웠다.
특히 7장 이후 내용들은 처음 듣는 개념이라 아마 이 책 하나만 봐서는 더더욱 이해하기 어려워 보인다.
그러나 지금처럼 교양수준으로, 이해가지 않는 부분들을 다시 보는 용도로 책을 활용한다면 책장에 꽂아두고 두고두고 보는 용도로 이 책을 활용할 수 있을 것 같다.
💡 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
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