 * 예스24 서평단 자격으로 도서를 지원받고 서평을 작성하였습니다. "AI 시대, 일단 시작해보는 거야." 서평단에 선정된 지 어느덧 한 달이 다 되어간다. 원래는 2주 안에 서평을 작성해야 했지만, 그렇게 하지 못했다. 그래도 『모두의 딥러닝』 덕분에 이렇게 서평을 쓸 정도의 ‘아는 척’은 하게 된 것 같다. 혹시 나처럼 딥러닝이 처음이라 막막하다면, 이 책으로 시작해보는 것도 좋을 것 같다. 처음 접하는 사람도 따라가기 쉽게 구성되어 있어서 부담 없이 공부할 수 있다. 우선은 어렵게 생각하지 말고, 일단 시작하는 게 중요한 것 같다. AI 시대는 이미 시작되었고, 이를 잘 다루는 사람들은 벌써 저만치 앞서가고 있으니까. 뒤처질까 걱정만 하기보다는, 지금이라도 한 걸음 내딛는 게 낫지 않을까. 나도 처음엔 정말 막막했다.
‘머신러닝이 먼저일까, 딥러닝이 먼저일까?’
많은 사람들이 딥러닝은 머신러닝의 하위 개념이니까, 머신러닝부터 하라고 말하더라. 하지만 나는 오히려 딥러닝부터 직접 해보고 싶었다. 실제로 해보니, 오히려 전체 구조를 이해하는 데 더 흥미가 생기더라. 딥러닝은 단순히 코드를 따라 치는 게 아니라, 왜 그렇게 설계됐고 어떻게 작동하는지를 이해하는 게 중요하다. 그래서 수학, 프레임워크, 역전파, 모델 구조 등 알아야 할 내용이 정말 많다. “이렇게 쉬웠으면 다들 벌써 하고 있었겠지”라는 생각이 절로 든다.그래도 책을 천천히 따라가다 보니, 조금씩 이해되는 순간들이 생기더라.
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* 예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다:) #리뷰어클럽리뷰 #AI #길벗 #딥러닝 #프로그래밍 #코랩 요즘은 AI 없이 하루도 살아가기 힘든 시대입니다. 챗봇, 이미지 생성, 자율주행, 추천 알고리즘까지. 이 모든 기술의 중심에는 '딥러닝'이 있습니다. 하지만 "딥러닝"이라는 단어만 들어도 어렵고 멀게 느껴지는 분들이 많습니다. 바로 그런 분들께 꼭 추천드리고 싶은 책이 『모두의 딥러닝』입니다.  이 책은 비전공자, 혹은 프로그래밍 초보자도 이해할 수 있도록 친절하게 구성된 입문서입니다. 이번에 출간된 4판 개정판은 시대의 흐름에 맞춰 더 충실히 보완되었을 것으로 기대됩니다. 빠르게 변화하는 AI 분야에서, 독자들이 보다 최신의 흐름과 도구들을 접할 수 있게 해줄 것입니다. 특히 코랩 등의 실습 기반 구성은 학습의 실용성을 더욱 높여줍니다. AI와 동행해야 할 시대, 딥러닝을 이해하지 못하면 기술의 소비자에 머무를 수밖에 없습니다. 『모두의 딥러닝』은 그러한 한계를 넘어 누구나 딥러닝의 핵심 개념을 이해하고 직접 실습해볼 수 있도록 이끄는 든든한 길잡이입니다. 딥러닝에 대해 잘 모르는 분들, 프로그래밍에 자신 없는 분들, AI의 원리를 이해하고 싶은 모든 분들께 강력히 추천합니다. |
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누구나 쉽게 이해하는 딥러닝이라는 제목에 맞게 각 개념을 그림과 함께 쉽게 설명하고 있어서 딥러닝 입문서로 적합한 책이다 실습 코드 또한 잘 구성되어 있어서 쉽게 입문해서 구현까지 할 수 있을 정도의 실력을 쌓을 수 있도록 되어 있다. 이번 개정판에서는 생성형 AI가 큰 흐름인 트랜드가 반영되어 어텐션과 트랜스포머 관련 내용이 강화된 부분이 흥미롭다 책의 목차는 크게 여섯 마당 총 24장에 심화학습 2개로 되어 있다 첫째 마당 - 딥러닝 시작을 위한 준비 운동 구글 코랩 소개 및 딥러닝 개념 설명이 있으며 기초 수학 부분이 있어서 이 부분이 어려울수도 있는데 이해가 안되면 그냥 넘어가도 된다. 둘째 마당 - 예측 모델의 기본 원리 선형회귀와 로지스틱 회귀관련 내용을 다루고 있는데 딥러닝의 근간이 되는 부분이어서 이해를 하는 게 중요하다 셋째 마당 - 딥러닝의 시작, 신경망 AI분야에서 딥러닝보다 먼저 나온 신경망에 대한 개념과 MLP, 오차 역전파 알고리즘에 대해서 다루고 있다. 넷째 마당 - 딥러닝 기본기 다지기 이전 내용들이 이론 위주였다면 지금부터는 실제 구현을 통해 실습하는 내용이라고 생각하면 된다. 다섯째 마당 - 딥러닝 활용하기 CNN, GAN, XAI에 대해 다루고 있으며 데이터가 부족시 사용할 수 있는 기법에 대해서 다루고 있다. 여섯째 마당 - 챗GPT의 근간: 자연어 처리와 트랜스포머 토큰화와 임베딩에 대해 다루고 있으며 RNN의 개념이랑 한계 그리고 LSTM 활용한 실습, 트랜스포머 만드는 내용으로 되어 있다. 심화 학습 1. 오차 역전파의 계산법 심화 학습 2. 파이썬 코딩으로 짜 보는 신경망 이 책은 딥러닝을 처음 입문하면서 이론과 실습을 함께 하고자 하는 사람들한테 추천을 해주고 싶은 책 |
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[책리뷰] 모두의 딥러닝  전반적인 소감 및 마음에 드는 부분홍콩과기대 김성훈 교수님의 유명한 딥러닝 강좌 '모두를 위한 딥러닝' 의 교재 느낌이다. 물론 저자는 다른 사람이다. 이 책의 저자는 인디애나 대학교의 조태호 교수님이다. 길벗 출판사의 모두의 시리즈 중 하나이기 때문에 언급한 강좌와는 무관하다고 봐도 된다. 책 제목답게 누구가 쉽게 이해할 수 있는 딥러닝 교과서 같은 느낌이다. 딥러닝 책들이 즐비한 가운데 이 책이 왜 4판까지 개정되어서 나오는지 이해됐다. 불필요한 내용은 최대한 줄이면서 딥러닝 기초부터 최신 기술까지 알 수 있기 때문에 많은 사람들이 이 책을 선택하는 것 같다.
대상 독자 및 책 난이도이제 막 딥러닝을 공부하려는 사람들이 보면 좋다. 딥러닝을 가볍게 알고만 있어 개념을 정리하고 싶은 사람들도 볼만하다. 단순히 동영상 강의만 보는 것이 아니라 책을 원하는 사람들에게 가장 적합하다. 그래도 책을 원활하게 읽기 위해서는 적어도 고등학교 수준의 수학 지식이 필요하다. 딥러닝을 공부하면 필연적으로 수학적 개념들을 다루기 때문에 어쩔 수 없다. 사람들이 많이 궁금해하는 자연어 처리나 Attention 등과 같은 개념들이 그림과 함께 설명되어 있어 직관적으로 이해할 수 있다. 다루는 내용과 범위딥러닝 이전의 머신러닝 기초가 되는 수학부터 시작한다. 미분, 통계, 선형대수의 기초를 가볍게 다루고 퍼셉트론을 공부한다. 딥러닝 모델 설계부터 검증까지 다뤄보고 CNN, GAN, RNN, Attension, Transformer 등 유명한 모델들을 알려줍니다. 딥러닝의 기초부터 최신 트렌드까지 다루기 때문에 딥러닝 공부를 시작하는 사람들에게는 아주 적합한책이다.
결론딥러닝 공부를 시작하는 사람들에게 적극 추천한다. 굉장히 이해하기 쉽게 쓰였으며 올컬러여서 신경망이나 GAN 등 이미지를 다루는 모델 공부에도 즐거움을 준다. 게다가 쓸데없는 파이썬 기초 문법을 다루는 내용이 없어서 정말 좋다. 어떤 딥러닝 책은 기초부터 알려주겠다면서 파이썬 기초 문법을 약 100페이지 가량 알려준다. 그러나 이 책은 그런 쓸데없는 내용으로 지면을 할애하지 않으며 있다 하더라도 '잠깐만요!' 같은 간단한 주석 느낌으로 설명하고 넘어간다. 그런 점에서 '모두의 딥러닝' 이 책은 올컬러에다가 딥러닝만 다루고 있는데도 책 값이 3만원을 넘지 않는다. 영상으로 공부하고 싶은 사람들에게는 '모두를 위한 딥러닝'을 추천하며, 책으로 공부하고 싶은 사람들에게는 '모두의 딥러닝'을 추천한다.
"길벗 28차 개발자 리뷰어 모집에 선정되어 출판사로부터 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |
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** 예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다. ** [모두의 딥러닝]은 소프트웨어 개발자로서 딥러닝을 학습하고자 하는 이들에게 매우 유익한 입문서입니다. 인공지능, 머신 러닝, 딥러닝의 관계를 명확하게 정리하며 시작하는 이 책은, 복잡한 수식보다는 직관적인 설명과 실습 위주의 구성으로 프로그래머가 부담 없이 딥러닝에 입문할 수 있도록 돕습니다. 특히 눈에 띄는 점은 구글 코랩을 기반으로 실습 환경을 구성하고 있어, 별도의 환경 설정 없이 바로 코드를 실행하며 학습할 수 있다는 점입니다. 선형 회귀와 로지스틱 회귀 같은 머신 러닝 기본 모델을 파이썬으로 구현해보며, 개발자 입장에서 수학적 개념을 코드와 함께 자연스럽게 이해할 수 있도록 도와줍니다. 다층 퍼셉트론, 오차 역전파, 활성화 함수 등 신경망의 핵심 개념을 실전 코드와 함께 설명하며, 이후에는 CNN, RNN, GAN, 오토인코더, 전이학습, 설명 가능한 AI 등 실무에서 요구되는 고급 딥러닝 모델까지 폭넓게 다룹니다. 캐글(Kaggle) 실습까지 포함되어 있어, 실제 데이터셋을 활용한 문제 해결 방식도 경험할 수 있습니다. 또한 부록으로 제공되는 머신 러닝 핵심 알고리즘 10선과 판다스 예제 92선은, 데이터 분석 및 전처리 능력을 높이고 싶은 개발자들에게 실질적인 도움을 줍니다. 이 책은 딥러닝 이론을 알고리즘 관점에서 이해하고 싶은 개발자, 실무 프로젝트에서 딥러닝을 활용하고자 하는 프로그래머 모두에게 강력히 추천할 만한 책입니다. 복잡한 수식에 막혀 딥러닝 입문을 미뤄왔던 개발자라면, 이 책을 통해 ‘이해하면서 코딩하는 딥러닝’의 재미를 느낄 수 있을 것입니다. #리뷰어클럽리뷰 |
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개발공부를 하면서 파이썬을 이용해 머신러닝과 딥러닝을 사용해 미니프로젝트를 만들어 본 적이 몇번 있다. 이 책 역시 내가 사용했던 파이썬 언어와 케라스, 텐서플로를 사용하기에 실습하기에 편했다. 별다른 설치 없이 코랩을 사용하는것으로 진행하지만 친절ㅇ하게도 저자가 주피터 노트북용 코드 파일을 제공하기에 이론은 책으로 이해하고 실습은 비쥬얼 스튜디오 코드를 이용하면 된다. 기존에 공부했을 때 딥러닝쪽 분량이 조금 빈약했다 생각했는데 이 책을 통해서 많은 지식을 얻었다. 첫째마당 둘째마당은 딥러닝을 이해하기 위한 기초수학과 빅데이터를 학습시킨 모델을 어떤것을 쓸지 등등 배경지식을 공부하는 챕터이다. 빠르게 복습하는 느낌으로 지나갔는데 그림으로 쉽게 설명해줘서 좋았다. 또한 좋았던 점이 로지스틱 회귀에서 함수를 설명하는 부분이 전에는 이해가 안 갔는데 이 책으로 다시 보니 좀 더 이해가 되었다. 본격적으로 흥미있게 본 부분은 다섯번째 마당부터다 여기서는 이미지인식을 오토인코더로 이용해서 추출하는것인데 기본 데이터 셋으로 숫자들이 있는데 정확도가 굉장히 높다. 그런데 이렇게 데이터 셋이 실제로는 고순도가 아니다. 그리고 우리가 흥미를 가질만한것은 숫자 구별보다는 사람의 얼굴이라든가 좀 더 실생활에 쓰일만한 데이터 셋인데 이러한 데이터는 구하기가 힘들다. 나는 전에 마스크 쓴 사람과 쓰지 않은 사람을 인식하는 구별 프로그램에 인코더를 적용해봤는데 이런 실습이 있었으면 어땠을까 싶다. 다음 챕터에는 대망의 자연어 처리가 나온다. 딥러닝을 공부해 본사람은 알겠지만 자연어 처리, 그 중에서도 한글을 특히 더 힘들다. 이 부분은 딥러닝 전문 책이기에 내가 전에 배웠던 책에서 다룬 부분보다 좀 더 심화내용이 있길 기대 했는데 그 부분을 충족시켰다. 바로 트랜스포머를 활용한 단어 임베딩과 분류인데 굉장히 유익했다. 마지막으로 부록느낌으로 적은 분량의 심화학습 챕터가 있는데 우리 개발자들은 보통 이미 만들어져 있는 라이브러리를 사용하기에 여기까지는 탐구를 안하는데 실제 알고리즘 자체를 공부하는 파트이다. 미적분 개념을 사용하기 때문에 수학적인 지식이 선행되어야한다. 부록으로는 서두에서 언급했듯이 구글 코랩을 사용하지 않고 아나콘다를 설치해서 실습하는 방법을 친절히 하나하나 캡쳐해서 설명 해주고 있다. 물론 주피터 노트북도 설명해주고 있다. 개정 4판까지 나온 책인만큼 베스트셀러임을 부정할 수 없는 책이다. 다만 AI기술이 너무 빨리 발전하고 있기 때문에 심화된 개념을 공부하고 싶던 사람에게는 조금 아쉬울 수 있을것 같다. 기초를 다지는데 좋고 자연어 처리중에서 트랜스 포머 부분을 추천하는 바이다. ※ YES24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 작성한 리뷰입니다 #리뷰어클럽리뷰 |
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'예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다'  인공지능 시대에 살고 있는 우리에게 AI를 이해하는 것은 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 그러나 AI를 이해하지 못한 채 단순히 도구로만 활용하는 것은 네비게이션만 믿고 가다가 막다른 길에 도착하는 것과 같습니다. 진정한 AI 활용은 그 작동 원리와 학습 과정을 제대로 이해하는 데서 시작됩니다.  ＜모두의 딥러닝＞은 제목 그대로 '모두'가 쉽게 딥러닝을 배울 수 있습니다. 복잡한 딥러닝 개념을 누구나 이해할 수 있도록 쉽고 체계적으로 설명하며, 풍부한 컬러 이미지와 직관적인 설명으로 딥러닝에 재미를 느낄 수 있게 합니다. 책은 환경 구축과 기초 개념, 필수 수학 원리를 설명하고 머신러닝과 딥러닝의 기본 원리와 신경망의 핵심 알고리즘을 다룹니다. 실제 데이터로 딥러닝을 구현하고 다양한 최신 기술을 익힐 수 있습니다. 이번 개정판에는 여섯째 마당이 새롭게 추가되었습니다. 가장 재미있게 읽은 부분으로 트랜스포머와 어텐션으로 대규모 언어 모델(LLM)의 원리를 이해할 수 있습니다. 최신 기술 트렌드를 지속적으로 도서에 반영하고자 하는 저자의 노력이 담겨있어, 빠르게 변화하는 흐름을 놓치지 않고 따라갈 수 있도록 도와줍니다.  ＜모두의 딥러닝＞은 다양한 독자들을 배려한 부분이 돋보였습니다. 비전공자도 무리 없이 이해할 수 있는 쉬운 설명과 저자의 유튜브 강의로 초보자에게는 입문서가 되며, 개발자와 엔지니어에게는 개념을 정리하고 최신 기술을 학습할 수 있습니다. 그 동안 딥러닝 교재로 많이 사랑받았던 만큼 초보자부터 중급자까지 부담 없이 학습할 수 있고, 기초 개념을 정리하고 빠르게 복습할 수 있습니다. 그리고 이론과 실습이 균형 있게 구성됐습니다. 각 개념은 그림과 함께 직관적으로 설명되어 있으며, 구글 코랩 기반의 자세한 실습 예제를 통해 바로 구현해 볼 수 있습니다. 단순히 개념을 이해하는 데 그치지 않고 실제 코딩 능력까지 키울 수 있게 해줍니다. 심화 학습 부분에서는 역전파의 수식을 직접 다루고 파이썬 코드로 신경망을 구현해 보며, 무료 전자책으로 제공되는 특별 부록에서는 자주 사용되는 머신러닝 알고리즘과 92개의 예제로 판다스(Pandas)를 정리할 수 있습니다. 인공지능 시대에 가장 중요한 것은 결국 탄탄한 기본기입니다. 책은 바로 이 기본기를 확실히 다지고, 딥러닝에 대한 호기심을 유지할 수 있도록 돕는 책이었습니다. 딥러닝 공부를 시작하려는 모든 사람, 그리고 인공지능 시대의 흐름을 놓치지 않고 따라가고 싶은 사람에게 이 책은 좋은 출발점이 될 것입니다. #리뷰어클럽리뷰 #모두의딥러닝 #개정판 #딥러닝 #인공지능 #AI #길벗 |
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이번 리뷰하는 책은 [모두의 딥러닝 개정4판] 입니다. https://www.gilbut.co.kr/book/view?bookcode=BN004420  개정4판? 제가 출판에 대해서는 잘 모르지만, IT 관련 서적이 개정4판까지 나왔다는건 대단한거로 알고 있습니다. 이 책은 그만큼 독자들에게 많이 사랑받는 책, 일명 베스트 셀러라는 말이겠죠? 저도 2판을 가지고 있고, 이번에 4판도 다시 보게 될 정도니까요. 4판에서는 아마도 아래 보이는 목차 부분이 추가된거겠죠?  제가 예전에 이 책을 처음 선택하게 된 이유가 정말 중요한데요. 아마 4년전쯤? 딥러닝 공부를 시작했는데, 너무 어렵고 모르는 내용들이 많이 나와서 너무 힘들고 슬럼프에 빠진 적이 있었습니다. 이런 저런 책도 보고, 동영상 강의도 보고... 그러던 와중에 서점에서 이 책을 잠깐 훑어보고 바로 구매를 하게 된거죠. 이 책은 딥러닝의 어려운 수학적인 내용, 알고리즘, 이론들을 다른 책들보다 쉽게 설명하고 있어서 저도 왠만큼 이해가 될 정도였습니다. 물론 100% 다 이해가 되는건 아니지만, 어느 정도 감을 잡을 수 있게 해주기도 했구요.  책 표지에도 나와 있듯이 소스 코드 실습은 설치 없이 코랩에서 가능하도록 되어 있습니다. 그런데 코랩 사용해보신 분들은 알겠지만... 세션 제한 시간이 있습니다. 눈치 있는 분이라면 아나콘다를 개인 컴퓨터에 직접 설치해서 소스 코드를 살짝만 바꾸면 되는거 아시겠죠? 아나콘다 내용도 부록에 나와 있습니다. 그리고 GPU가 있어야 실습이 수월할겁니다. 그리고 저자가 직접 유튜브에 동영상 강의도 올려두었으니 참고하시구요. 무려 6시간 45분이 된다구요~ 딥러닝 공부가 어려운게.. 내용이 어렵기도 하지만 대부분의 내용이 파이썬으로 소스 코드 만들어서 실행하고, 과정과 결과를 챠트로 그려보는거라서 살짝 지루하기도 합니다. 그럴때는 위에서 언급한 동영상 강의를 보면서 잠깐 숨 좀 돌려보세요~ https://www.youtube.com/watch?v=aGgTcYwlHOQ 그리고 이 책의 장점은.. 제가 좋아하는 풀 컬러 인쇄 라는 점!!! 풀 컬러 인쇄가 아니라면 아래 페이지의 내용은 아마도 전혀 알아 볼 수 없을겁니다.  그리고 딥러닝 공부 좀 해본 사람은 안다는 트랜스포머 아키텍쳐 그림도 이쁘게 컬러 인쇄 되어 있네요. 물론 제가 이해를 한다는건 아니구요 ㅋ, 대충 이런 그림이 트랜스포머 아키텍쳐라는거만 알면 되겠지요.  마무리 하면, 주변에서 딥러닝 공부 시작하는 분이 책을 추천해달라고 하면 저는 주저없이 이 책을 보라고 권할겁니다. 풀 컬러 인쇄라서 가독성도 좋고 소스 코드 보기에도 편하네요. 실습도 코랩에서 하도록 설명하고, 동영상 강의도 있으니 도대체 부족한 점이 없어 보이네요. 여러분도 이 책과 함께 딥러닝의 바다에 빠져 보세요~ "길벗 에서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." |