<딥러닝의 정석>으로 알아 보는 인공지능

책읽는 프로그래머에 가입해서 간간히 이벤트 응모 해 보았는데 이번에는 딥러닝의 정석 이라는 책이 선정 되었네요.

딥러닝에 대해 관심만 많았지...

정작 공부는 많이 해 보지 않은 터라서 기대감에 두근두근 거리면서 책을 열어 보았어요.

이 책의 대상독자를 살펴 보니 이 책은 미적분,행렬,파이썬 프로그래밍에 대한 기본적 이해가 있는 독자를 대상으로 한다... 라는 글귀가 있네요.

이책의 목차를 앞부분만 살펴 보면 위와 같은 목차를 가지고 있네요.

저는 미적분 까지는 아니더라도 행렬, 파이썬 프로그래밍도 어느정도 이해 하고 있다고 생각해서 이 책을 읽는데 많은 어려움은 없을것이라고 생각 했는데요...

딥러닝을 이해하기 위한 기법들의 알고리즘 명칭들이 너무 생소하더라구요.^^

그래도 저처럼 완전히 문외한 인 사람도 전체를 모두 이해하기는 어려워도 그림으로 알고리즘의 기법들을 설명해 주는데...

대강의 윤곽은 잡을 수 있었네요.

1장 신경망에서는 머신러닝과 신경망에 대한 기본내용을 살펴보고 뉴런의 기본구조와 전방향 신경망이 어떻게 움직이는지 등을 살펴 봅니다.

2장 전방향 신경망학습 에서는 경사하강법,역전파 알고리즘에 대해 살펴보는데 저는 정확히 이해는 안되어도 그림으로나마 대강의 윤곽을 잡을 수 있었습니다.

3장 텐서플로로 신경망 구현하기에서는 텐서플로를 설치부터 예제를 실행해 보면서 로지스틱 회귀모델과 확률적 경사 하강법을 이용한 전방향 신경망을 학습하고 시각화 하는 것을 살펴 볼수 있었구요.

4장 경사 하강법을 넘어서 에서는 가짜 데이터와 나쁜 조건들이 어떤 위협이 되는지 살펴보고 최적화 도구를 선택하는 방법들에 대해 설명을 하고 있습니다.

5장 합성곱 신경망에서는 제가 가장 궁금해 하던 이미지를 분석하여 신경망을 어떻게 만드는지를 배웠습니다. 합성곱의 개념을 전개하고 단순하고 더 복잡한 자연 이미지를 처리해 이미지 안에 사람이 있는지 없는지 등을 판별해 내는 방법등 아주 흥미있는 내용들이 전개 되었습니다.

이 책의 미리보기나 상세정보를 보시려면 http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B5128867520 을 이용하시면 미리보기를 해 보실 수 있네요.

이 책을 읽으면서 이 책의 대상 독자들이 미적분,행렬,파이썬 프로그래밍에 대한 기본적 이해가 있는 독자들이라고 규정 지었던 내용을 떠 올리게 되었습니다.

아무래도 딥러닝이란 기초지식이 아예 없다 보니 많이 딱딱할 수 있었는데...

그래도 이책이 딥러닝의 입문서적이라고 할 만 한것이 일반적인 딥러닝의 두리뭉실한 내용을 이야기 한것이 아닌 딥러닝에서 사용하는 알고리즘들을 다루었다는 점이 정말 딥러닝에 대해 공부하려고 하는 사람들에게 입문서적이 되지 않을까? 라는 생각을 해 보았네요.

뉴런의 기본구조와 전방향 신경망 구현을 위한 경사하강법,역전파 알고리즘등을 살펴 보고...

또한 이것을 구글에서 만든 텐서플로를 이용하여 신경망을 구현해 보고 예제를 돌려 보고 데이터를 넣어 볼수 있는점이 좋았던것 같았습니다.

제가 생각하는 이책의 용도는 딥러닝의 기초를 어느정도 알고 있는데 정말 딥러닝이 무엇인지는 모르겠다. 어떻게 딥러닝을 공부해야 할까? 라는 사람이 전문서적으로 가기 위한 징검다리 역할을 하지 않을까? 라는 생각을 해 보게 되더라구요.

아직은 저도 많이 부족해서 이책을 완벽하게 이해 하지는 못했어도...

딥러닝에서 사용하는 알고리즘을 접한 것은 꽤나 흥미 있는 일중에 하나였습니다.^^

(또한 여러번 읽다 보면 알알이 박힌 진주 같은 내용들을 이해 할지도 모른다는 생각을 해 보게 되었습니다. 알고리즘 책들도 처음 한번 읽으면 이해 안되다가 여러번 읽다 보면 어느순간 이해 되는것을 보면 이 책도 그러하지 않을까? 라는 생각이 들어서 옆에 두고 자기전에 한번씩 읽어 볼 생각입니다.^^)

이 책을 읽으면서 도움이 될만한 사이트를 하나 링크해 놓겠습니다.

저도 아직 모든 동영상 강의를 모두 듣지는 못했지만 (강의를 듣다 보니 제가 부족한 부분이 많아서 기초체력을 키운후 들으려고 미뤄둔 강의)

이 강의를 들으면서 이 책과 같이 함께 한다면 더욱더 시너지 효과를 발휘하게 될것 같다는 생각을 해 보게 되네요.

모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 https://hunkim.github.io/ml/