AI 관련 머신러닝과 딥러닝을 적용하기 위해 여러 책을 읽었지만, 이렇게 딥러닝을 이해하기 쉽게 잘 쓴 책은 아직까지는 없는 듯 합니다. 

개발은 파이썬을 이용하고 파이참, Keras, Tensorflow를 사용해서 딥러닝 기본이론과 동작원리, 신경망의 퍼셉트론에서 다층 퍼렙트론으로 발전과정을 이해할 수 있도록 설명했고, 딥러닝 모델설계, 오버피팅 회피, 활용까지 정말 잘 쓰여진 책이라 하루만에 쭈욱 읽어 버렸습니다.

추가로 딥러닝 관련 다양한 활용사례와 응용방법에 대한 설명까지 추가된 책이 나왔으면 합니다.

회사에서 요즘 화 두로 등장한 4차 산업혁명에 대응하기 위해 팀 자체적으로 인공지능 스터디를 진행중이다. 인터넷 동영상 강의를 통해 이론을 익히고 텐스플로를 설치하여 공부하고 있지만 어려운 수학적 연산과 다양한 알고리즘 등 배워야 할 것은 많고 이론은 이해하고 어렵다. 보다 이해하기 쉽고 편안하게 볼 수 있는 책을 찾다 발견한 도서이다. 여러가지 그림과 이해하기 쉽게 설명된 내용 그리고 깊이있는 내용까지 인공지능을 공부하려는 초보자 분들에게 유용하고 적절한 도서라 생각된다.

딥러닝을 보면 볼 수록 통계학이 앞으로 얼마나 강력한 학문이 될 것인지 알수 있었다. 통계학은 원리를 정확하게 밝히기 어려운 사회현상 그리고 자연과학적인 현상들을 대상으로 앞으로의 추세와 방향성을 예측할 수 있게 해준다. 딥러닝책을 보면서 딥러닝과 회귀분석이 매우 닮았다는 생각이 들었다. 통계학이 발전한 것도 컴퓨터의 발달 덕분이었는데, 딥러닝이라는 기술을 접목하면서 한 단계 더 업그레이드 될 것으로 기대된다.