어려울 수 있는 딥러닝의 개념을 아주 상세히 소개했으며 특히 NLP를 공부하기 전에 기초공부용으로 매우 좋습니다. 다른 딥러닝 책도 읽어보았지만 기초 개념을 꼼꼼히 설명해 주어 베이스를 다지기에 더없이 좋은 책입니다. 매우 강추 합니다! 

그리고 아래 사진은 제가 딥러닝 공부를 하며 꼼꼼히 표시하며 공부한 자료입니다. 

아참! 그리고 이 책에 포함된 코드들은 GIT에 대부분 올라와 있는데요 코드도 아주 깔끔하게 짜주셔서 그걸 토대로 코딩을 배우면 코딩 또한 깔끔하게 잘 짤 수 있을거라 생각합니다. 

'밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2'는 컴퓨터 사이언스 전공자가 아니더라도 딥 러닝에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 책이었던 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'의 속편입니다. 2권은 자연어 처리(NLP)와 시계열 데이터 처리 영역에 중점을 두고 있습니다. NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있게 해주는 기술로, 최근 챗GPT의 등장으로 크게 주목을 받고 있으며 많은 것을 바꿔나가고 있는 분야입니다. 딥러닝은 NLP를 발전시키는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이 책에서는 이러한 발전을 촉진한 핵심 기술들을 자세히 다루고 있습니다. 주요 개념 설명과 관련 파이썬 코드를 함께 제시하는 형식을 취하고 있어서 독자가 직접 실습을 통해 NLP에 필요한 언어모델에 대해 배울 수 있도록 구성되어 있습니다. 이번 2권은 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 상세하고 이해하기 쉬운 방식으로 딥러닝을 설명했었던 전작의 유산을 그대로 이어받았다고 볼 수 있습니다. 현재 언어모델의 대세라고 할 수 있는 트랜스포머 모델의 혁신적 특성을 이해하려면 이 책에서 다루고 있는 word2vec, RNN, LSTM, 어텐션 메커니즘과 같은 개념에 대한 이해가 필수적입니다. 이 개념들을 잘 이해하면 상대적으로 쉽게 트랜스포머 모델에 접근할 수 있습니다. 이 책은 word2vec, RNN, LSTM, 어텐션 메커니즘을 단계별로 잘 커버하고 있어서 독자가 트랜스포머 모델을 다루기 전에 탄탄한 기본기를 다질 수 있도록 도와줍니다. 

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1권을 2회독하고 2편을 구매했습니다. 1편은 퍼셉트론 등 딥러닝의 기초적인 내용과 컴퓨터 비전쪽에서 많이 사용되는 cnn을 다뤘다면, 2편은 자연어처리에 자주 활용되는 rnn을 다룹니다.

1편의 구성과 친절한 개념 설명이 마음에 들어 2편도 기대를 많이 했습니다. 아직 책을 다 완독하지는 못했지만, 2편도 1편처럼 설명이 자세해 아직은 어려움 없이 잘 따라가고 있습니다. 좋은 책이라고 생각합니다. 

어려울 수 있는 딥러닝의 개념을 아주 상세히 소개했으며 특히 NLP를 공부하기 전에 기초공부용으로 매우 좋습니다. 다른 딥러닝 책도 읽어보았지만 기초 개념을 꼼꼼히 설명해 주어 베이스를 다지기에 더없이 좋은 책입니다. 매우 강추 합니다! 

그리고 아래 사진은 제가 딥러닝 공부를 하며 꼼꼼히 표시하며 공부한 자료입니다. 

아참! 그리고 이 책에 포함된 코드들은 GIT에 대부분 올라와 있는데요 코드도 아주 깔끔하게 짜주셔서 그걸 토대로 코딩을 배우면 코딩 또한 깔끔하게 잘 짤 수 있을거라 생각합니다. 

딥러닝의 기초를 다지기 위한 책 중에 이보다 더 좋은 책이 있을까 싶을 정도로 만족스러운 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈를 다시 만날 수 있어서 좋았습니다. 순환 신경망(RNN)을 이용해 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞추고 있습니다. 업무에 적용할 영역이 많은 자연어 및 시계열 데이터 처리 소스가 제시되어 있고 내용을 따라가면서 차근차근 학습할 수 있도록 체계적으로 구성되어 있어 좋은 것 같습니다. 딥러닝에 관심 많은 분들은 한번 도전해 보시기 바랍니다.