[서평] 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1, 2 & 관련 수학책

밑바닥부터 시작하는 딥러닝

딥러닝의 기초부터 이론과 간단한 파이썬 구현 코드를 설명하는 책입니다. 텐서플로 2.0 케라스와 같은 딥러닝 프레임워크를 공부를 하다보면 대충 응용법은 알거 같은데 해당 프레임워크가 어떻게 돌아가고 왜 이런 건지 알수가 없을 수 있습니다. 또한 지식의 깊이 한계로 응용에도 한계도 느껴질 때가 있습니다. 이런 분들께서 보시면 좋은 책인듯 싶습니다. 저와 같은 경우는 워낙 기초 이론관련 강좌를 많이 보고 본 책이라 마치 복습하는 거 같았는데 그래도 딥러닝 기초에 대한 코드와 자세한 설명이 많은 도움이 되었던거 같습니다. 또한 딥러닝에 입문해서 이제 지도학습이니, 비지도학습이니 강화 학습이니 하이퍼파라메터니 등등 기본 개념을 익혔다면 반드시 보면 좋은 최고의 개념서 중의 하나인 거 같습니다.

 

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈의 2번째 책으로 RNN(Recurrent Neural Network)에 대해서 자세히 설명하고 있습니다. 솔직히 기대하지 않았지만 1권의 내용이 좋아서 무엇을 더 설명할까 하는 호기심에 읽은 책이었습니다. 그런데 RNN에 대해서 기본 이론 부터 최신 이론까지 설명으로 또한 코드로 잘 설명해 놓아서 인상 깊었던거 같습니다. 텐서플로 2.0 공부할 때 익힌 RNN에 대한 지식은 정말로 수박 겉햛기 였구나를 느끼게 해주는 인상적인 책이었습니다. 또한 구글 번역이나 ChatGPT의 언어, 음성 인식 같은 것들이 기본적으로 어떤 골격으로 만들어졌는지를 이해할 수 있어 너무나 좋았습니다. 개인적으로 RNN 관련 공개 강좌나 책 중에서는 제일 설명을 잘해놓은 거 같습니다. 책이 너무  좋아서 내용도 모르는 3권을 구매하게 만들 정도로 추천하는 책입니다.

다양한 유튜브 강의와 텐서플로, 별도로 머신 러닝을 공부한 뒤에 느낀 생각인 데 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 이 시리즈가 정말로 딥러닝을 깊게 이해하며 공부하는데는 최고의 시리즈인거 같습니다.

 

인공지능을 위한 수학

3D 프로그래밍이나 인공지능 혹은 퀀트가 하는 금융 공학과 같은 분야는 정말로 수학적인 내용이 많이 나옵니다. 인공지능도 심할 정도로 밑바닥 관련 이론에 수학관련 내용이 많이 나옵니다. 그래서 보조로 읽은 책입니다. 대단한 책이라기 보다는 인공지능에 나오는 수학은 이런 것들이 있다고 요약하듯 나열한 책인 듯 느껴집니다. 단지 워낙 편집이 시원시원하고 증명 등의 이론에 치우치지 않아서 이런것이 있다정도로 이해하면서 가볍게 읽기에 좋습니다. 물론 많은 내용은 고교 수학, 대학 기초 수학 적당히 했으면 알고 있을 만한 내용인데 복습하기도 좋고 모르는 부분도 간간히 나와서 관심있으시면 참고로 봐두셔도 좋습니다.