포토/동영상 (1)
|
오늘 리뷰하는 책은 [그림으로 배우는 StatQuest 신경망 & AI 강의] 입니다. 이 책을 선택하게 된 이유는 이 책의 이전 시리즈인 머신러닝 책을 이미 봤고, 너무 좋은 책임을 알기 때문입니다.  머신러닝 책은 특이하게 가로로 긴 버전이었으며 귀여운 공룡 그림이 나오는것은 시리즈이므로 동일합니다. 이번 책인 신경망 & AI 강의 책도 표지를 보니까 당연하게도 원저자와 역저자 모두 동일하네요.  두사람 모두 동일하다는 것은 믿고 볼 수 있다는거겠죠. 이런 책에 적절한 짤은 아래와 같겠죠? 어머 이건 꼭 (사서) 봐야해!  이번 책에서는 어떤 내용을 다루는지 목차를 보시죠. 딥러닝 공부할때 봤던 이미 머릿속에서 많이 사라진 키워드들이 많이 보이네요.  이 책은 주로 그림과 수식, 그에 대한 설명들로 이루어져 있습니다. 인공지능 책에 나오는 그 흔한 파이썬 코드도 거의 없습니다. 그 이유는 기본 이론과 원리를 설명하므로 파이썬 코드는 안나오는거죠. 이 책을 이해하면 파이썬 코드를 직접 작성하거나 기존에 있는 라이브러리를 사용하는건 무지 쉬워집니다. 그러나! 이 책의 내용은 만만하지 않습니다. 저도 이번에 이 책을 보면서 10페이지도 넘어가기 전에 머리가 지끈 아퍼오더군요. 왜냐면 어려운 기본 원리와 수식, 연산 방법 등을 설명하기 때문입니다. 이 책의 내용이 쉬울 정도의 독자라면 이 책을 볼 이유도 없고, 아마 넘사벽 회사나 연구소에서 일하는 분들일듯. 그래서 어렵고 힘든 부분은 넘기면서 보는 요령이 필요합니다. 저는 아래와 같은 전문용어들은 무조건 보고 넘어 갑니다. 왜냐구요? 중요한 내용이니까요. 용어를 모르면 책을 볼수가 없고, 관련 분야의 대화를 이해할수도 없습니다.  완벽하게 이해하는건 쉽지 않으므로 대충 이런거구나 라며 감이라도 잡아야 합니다. 데이터 분석이나 인공지능 공부한 사람은 다 아는 아이리스에 대한 내용도 나옵니다.  딥러닝 공부할때 가장 많이 시간을 들였던 CNN에 대해서도 잘 설명이 되어 있습니다. 꼭 보셔야 하는 내용입니다.  단계별로 어떤 내용들이 있는지와 전문 용어들이 많이 나옵니다. 무조건 공부해야 하는 부분입니다. 그림으로 이렇게 자세히 설명하는 책은 드물어요. 이 책의 장점이 두드러지는 파트라고 볼수 있네요. 아래 그림은 스트라이드를 잘 설명하고 있습니다.  이 책에는 수학, 통계 관련한 내용들이 당연히 많이 나옵니다. 그런데 여러분 학교 다닌지 오래 지났는데 기억 나나요? 저는 수포자였기 때문에 당연히 기억이 안납니다. 이 책의 마지막에는 친절하게 다음과 같은 부록도 있습니다.  부록에는 어떤 내용이 있나 봤습니다. 많은 학생들을 수포자로 이끌었던 미분에 대한 내용이네요. 그밖에도 좋은 내용들이 많이 있답니다. 마무리 하면, 인공 지능 공부할거라면 이 책은 그냥 사서 보세요. 그냥 책꽂이에 두기만 해도 왠지 많이 배운거 같고 이쁜 공룡 그림이 나오는 그림책으로도 손상이 없습니다. 저는 지인들에게도 무조건 추천하는 책입니다. 조만간 인공지능 자격증 취득하는 지인에게도 추천했습니다. "제이펍 에서 책을 제공받아 작성된 서평입니다." #제이펍 #그림으로배우는StatQuest신경망AI 강의 |
제이펍 출판사에서 책을 제공받아 솔직하게 작성한 리뷰입니다.AI 관련 책을 꽤 많이 읽어봤지만, 코드는 짤 줄 알아도 그 아래에서 실제로 어떤 원리가 돌아가는지 수학적으로 이해하는건 매번 실패했습니다. 수학에 약해 미분에서부터 가로막혔거든요. 그런데 이 책은 달랐습니다. "그림으로 설명한다"는 점과 귀여운 캐릭터들 덕분에 가벼운 마음으로 시작할 수 있었고, 귀여움과 상반되는 탄탄한 내용으로 딥러닝을 제대로 이해할 수 있었습니다. 장점 1. 압도적인 그림 구성: 텍스트보다 그림이 훨씬 많습니다. 딥러닝 개념들을 낱낱히 해부해서 시각적으로 재배치해 둔 구성이 정말 인상적입니다. 종이도 잡지같은 코팅된 컬러 인쇄라 그래프가 눈에 잘 들어옵니다. 페이지에 가득찬 그림 + 두꺼운 종이 때문에 책을 펼치자 마자 "우와" 소리가 절로 났습니다. 2. 원리 중심 설명: 코드 사용법이 아니라, 왜 이런 구조인지, 왜 이렇게 동작하는지를 집중적으로 설명합니다. 역전파, CNN, RNN, LSTM, 트랜스포머까지 각각의 모든 단계를 그림으로 풀어내어 복잡한 과정도 쉽게 흐름을 따라갈 수 있습니다. 3. 수학 부록 제공: 신경망 이해에 필요한 최소한의 수학만 뽑아서 그림으로 설명합니다. 미분, 연쇄법칙, 행렬 대수 등 책을 읽기 전에는 CNN, LSTM, 트랜스포머가 뭔지, 어떻게 쓰는지만 대략적으로 알고 있었다면, 읽은 후에는 내부적으로 어떻게 동작하는지 그 흐름을 그릴 수 있을 정도로 달라졌습니다. 그림으로 모든 과정을 풀어내다 보니 약간의 집중력이 더 필요하긴 합니다. 하지만 구성과 전가 초보자에게 적합하기 때문에 AI를 처음 접하는 분, 딥러닝 원리를 제대로 이해하고 싶은 분들께 추천합니다. |