YES24 북클럽을 가입한 후, 우연히 이 저자의 다른 책을 읽게 됐는데, 다른 유명한 책들이 항상 같은 부분에서 이해를 못 시켜준 것을 오직 이 저자의 그 책만이 이해를 시켜줬음. 너무 고마웠는데, 그럼에도 불구하고 CNN에 대한 이해가 좀 부족해서 이 저자의 다른 두 책을 놓고 고민하다가 이 책을 읽게 됐음. 고민한 이유는 130P 정도는 이미 충분히 학습된 상태라서 그 부분들이 별로 필요하지 않아서.

000P ~ 056P : 이미 다른 책들에서도 많이 읽은 신경망 기초 내용

057P ~ 099P : 고등학교 때 이미 충분히 학습했던 몇가지 수학

여기까지는 2시간 정도만에 쉽게 읽음.

100P ~ 130P : 이 책에서 유일하게 약간 어려운 수학이 나오는 부분

131P ~ 166P : 이 저자의 다른 책을 통해 이미 읽은 내용

이 부분에서는 30P 정도만 필요했고, 나머지는 불필요했음.

167P ~ 200P : 엑셀로 오차역전파를 이해시켜주는 부분

201P ~ 258P : CNN을 엑셀로 이해시켜주는 부분 (이 부분이 나한테 큰 도움)

내가 이 책을 선택한 이유는 오차역전파 부분은 덤으로 생각했고, 핵심은 CNN 부분만을 위해서 이 책을 선택했음. 그만큼 이 책의 CNN 부분은 탁월함. 이 저자의 다른 책이 CNN에 대해서는 더 좋기는 한데, 나는 이 저자의 다른 책을 이미 상당히 읽어놔서 중복이었고, 그리고 이 책을 사서 읽기 전에 이 책의 예제를 먼저 받아서 CNN 부분만 엑셀로 먼저 훑어본 후, 다른 모든 책들이 항상 헷갈리게 설명해놨던 필터에 대한 핵심 개념을 아주 쉽게 이해해서 큰 도움을 받은 상태였기 때문에 이 책만으로도 충분했음.

신경망&딥러닝 최초 교재로는 이 저자의 다른 교재가 정말로 큰 도움이 됨.

그 책은 아주 꼼꼼하고 그림도 무척 많아서 내가 강추하는 책임.

하지만, 이 책을 신경망&딥러닝 최초 교재로 선택하는 것은 좋은 선택이 아님.

이 저자의 다른 책에 비해 내용이 너무 애매함.

오차역전파 + CNN

이 목적이 아닌 이상, 이 책은 추천하지 않음.

팀 자체적으로 주단위로 딥러닝 스터디를 진행하고 있는데 진도가 진행하면 진행할수록 수학이 많이 등장한다. 미분, 행렬, 벡터 등 고등학교 시절 한번 배웠던 지식이지만 시간도 오래 경과했고 무작정 공식만 외웠던 것이라 현재 남아 있는 지식을 없다. 기초를 튼튼히 하기위해 구입한 도서인데 쉽게 설명하기 위해 그림들을 많이 제시하고 있어 한결 이해하기 쉬운 것 같다. 반복해서 보다보면 조금 더 딥러닝에 가까이 갈 수 있을 거라 생각된다.