한빛미디어

저는 어렸을때부터 인공지능에 대해 관심이 많았지만 정작 직접적으로 접하는것은 이 책을 리뷰하면서 처음 접해보았습니다.

제가 이 책을 선택한 이유는 이 책이 인공지능에 대해 제작하는 책은 아니지만 현재 정보화시대에 인공지능이 가져야할 기능들에 대해 나와있어 인공지능 프로그래밍을 기본적으로 학습한 사람이라도 알아야 하는 필수 도서라고 생각해서 이 책을 선택하였습니다.

이 책의 특성은 현재같은 정보화시대에서 인공지능이 가져야하는 필수 판단 기능들을 알려주고 실습할수 있게 해주는 점입니다. 또한 인공지능을 활용한 얼굴 이미지 생성 같은 다른 분야에 적용할 수 있는 방법을 알려줍니다.

요즘 대기업에서는 A.I 및 IoT를 위해 머신러닝에 대해 개발을 추진하는 추세입니다. 딥러닝이란 기술은 인간의 뇌구조를 묘사한 뉴럴 네트웍에 기반한 기술이고 굉장히 다양한 일들을 하고 있는데 예전에는 단순히 로봇에 학습을 시켜서 사람을 따라하게 만들었지만 이제는 로봇뿐만 아니라 스피커, 청소기등등이 자신들이 가지고 있는 학습 데이터에 기반해서 판단을 내리고 행동하는 초연결시대로 나아가기 위한 기술이기 때문입니다. 그래서 구글, 삼성같은 IT관련 대기업들은 이미 머신러닝에 관련돈 기술자들을 교육해서 키워내는등 첫번째 선두로 등장하기 위해 엄청난 경쟁을 벌이고 있을 정도로 21세기의 핵심 기술중 하나입니다. 또한 정보화시대에 자신의 중요정보를 보호하기 위한 기술에서 인공지능을 활용하는 사례까 점차 늘어나고 있는 추세이며 이 또한 21세기의 핵심 기술중 하나입니다.

구성

Chapter 1: 파이토치 기본

Chapter 2: 파이토치로 만드는 첫 번째 신경망

Chapter 3: 성능 향상 기법

Chapter 4: CUDA 기초

Chapter 5: GAN 개념

Chapter 6: 단순한 1010 패턴

Chapter 7: 손으로 쓴 숫자 훈련

Chapter 8: 얼굴 이미지

Chapter 9: 합성 GAN

Chapter 10: 조건부 GAN

Chapter 11: 결론

APPENDIX A: 이상적인 손실값

APPENDIX B: GAN의 우도 학습

APPENDIX C: 합성곱 예제

APPENDIX D: 불안정한 학습

APPENDIX E: 감사의 말 등

파트별로 나누어 봤을때 책에서 나와있는 것처럼 1~4장은 파이토치와 CUDA기본 및 함수에 대해 설명하고 있고 5~ 8장은 GAN 훈련법 및 학습법에 대해 9~11장은 GAN의 조건판별 및 합성곱에 대해 설명하고 있습니다. 마지막으로 부록이 있는데 여기는 모든 과정을 정독하신후에 학습하시는 약간 심화과정이라고 생각하시면 될것 같습니다.

개인적인 생각으로 학습은 인공지능, 머신러닝, 딥러닝을 1부터 시작해야하는 초보자이신 분들께서는 일단은 인공지능에 대해 기본적인 지식을 학습하신 후에 1장부터 시작하시면 좋을것 같고 어느정도 경험이 있으신 분들(인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 기초적인 지식은 숙지하고 있다.)은 일단 파이토치와 CUDA의 개념을 한번 보시고 5장부터, 그리고 현재 지식이 어느정도 풍부하시거나 현직에서 인공지능에 대해 프로그래밍 해보셨거나 머신러닝, 딥러닝을 다뤄보신 분들도 파이토치와 CUDA의 개념을 한번 보시고 5장부터 학습하시는 것이 좋을것 같습니다.

그리고 초보자분들은 이 책을 학습하시기전에 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 관한 책들을 필수적으로 한번쯤 읽어보신후에 학습하시는 것을 강하게 추천드립니다. 기초적인 지식없이 시작하시면 이해하시는데 어려움이 많을것 같습니다. 그러니 개념과 프로그래밍 방법에 대해 기본적이나마라도 학습하시고 보시기 바랍니다.

그리고 개인적으로 약간의 단점이 프로그래밍 테스트 실습을 할 수 있는 기본적인 인공지능 프로그램이나 인공지능 프로그램을 코딩하는 방법이 있었으면 좋았을것 같습니다. 대부분 기능부분으로 구성되어 있어 초심자가 접하기에는 좀 난해한 면이 있는것 같습니다.