한빛미디어

목차

PART I 실전 딥러닝

CHAPTER 1 딥러닝으로 떠나는 여행

CHAPTER 2 모델에서 제품까지

CHAPTER 3 데이터 윤리

PART II fastai 애플리케이션 계층 이해하기

CHAPTER 4 숫자 분류기의 학습 내부 들여다보기

CHAPTER 5 이미지 분류

CHAPTER 6 그 밖의 영상 처리 문제

CHAPTER 7 최신 모델의 학습

CHAPTER 8 협업 필터링 깊게 알아보기

CHAPTER 9 테이블 데이터 모델링 깊게 알아보기

CHAPTER 10 NLP 깊게 알아보기: 순환 신경망

CHAPTER 11 fastai의 중간 수준 API로 데이터 변환하기

PART III 딥러닝의 기반 지식

CHAPTER 12 밑바닥부터 구현하는 언어 모델

CHAPTER 13 합성곱 신경망

CHAPTER 14 ResNets

CHAPTER 15 애플리케이션 구조 깊게 살펴보기

CHAPTER 16 학습 과정

PART IV 밑바닥부터 구현하는 딥러닝

CHAPTER 17 기초부터 만드는 신경망

CHAPTER 18 CAM을 이용한 CNN의 해석

CHAPTER 19 밑바닥부터 만드는 Learner 클래스

CHAPTER 20 맺음말

부록 A 깃허브 기반 블로그 만들기

부록 B 데이터 프로젝트 점검 목록

위 책은 기본적으로 딥러닝과 머신러닝을 처음 시작하는 독자들을 타겟으로 삼아

PART I 실전 딥러닝 에서는 초보자들에게 유용한 정보들로 구성되어있다.

1장의 경우에는 1.4절 딥러닝을 배우는 방법에 관해 간략하게 소개하였는데, 데이비드 퍼킨스 교수님의 말씀을 언급하여, 전체적으로 딥러닝을 어떠한 방향성을 갖고 공부를 해야하는지에 관해 좋은 말씀들을 수록해 주셨다.

2절에서는 2.7절 기술적 글쓰기의 장점파트가 다른 책과 다른점이라고 느껴졌는데, 특히 취업을 희망하는 학생이라면 기술적 글쓰기의 중요성은 아무리 강조해도 지나침이 없다 생각한다. 네이버 블로그, 티스토리, velog, github 블로그 등등에서 각자 본인들이 관심있는 주제를 글로 쓰고 있을텐데, 이에 관해서 레이철 토마스의 조언들을 수록해 놓아, 현재보다 좀더 양질의 글을 쓸 수 있는 방법들을 아낌없이 담아 위 책을 읽는 독자라면, 모두에게 도움이 되는 정보가 수록되었다고 생각한다.

3장의 경우 나에게는 3.3 데이터 윤리의 주제가 남달랐는데, 아무래도 빅데이터를 통한 장점도 있지만, 이로인한 부작용 또한 만만치 않고, 위와 관련된 법적 윤리적 조항 또한 아직 마련되고 있지 않는 현실이다 보니, 우리가 인지하지 못하더라도 조심해야 될 윤리적 부분에 대해 수록되어 있어, 3장에서 가장 흥미 로운 파트라고 생각된다.

한 파트가 끝날 때마다, 요약 파트를 수록해놓아, 위 파트에서 어느 부분이 중요하고, 어느 부분은 놓치지 않았는지 점검 할 수 있어, 다시 한번 해당 단원을 구체적인 점검 기준을 통해  리마인드 한다는 점에서 유용했다.

파트2에서는 본격적으로 딥러닝에 대해 탐구하며, 코드와 그에 관한 결과 및 설명을 같이 수록해 놓아 한결 수월하게 해당 코드를 이해할 수 있었다.

특히 결과 중에서도, 단순히 코드 결과 만 수록하는 것이 아닌, 실제 코딩 처럼 learning rate에 따른 그래프나, epoch에 따른 train_loss, valid_liss, error_rate을 표로 비교 하여 볼 수 있다는 점에서 좋았다.

해당 챕터가 끝난 뒤에는 결론을 수록해 놓아 위 챕터의 특징, 내용등을 간략히 수록해 놓아

해당 챕터를 정리 할 수 있어 좋았다. 특히 질문지 파트도 있어, 취업하는데 나올 수 있는 유용한 질문들이 수록되어, 면접까지 준비할 수 있다는 점이 취준생에게 큰 도움이 될 수 있을거라 생각이 들었다.

추가 연구 파트에서는 해당 단원 그 이상을 공부할 수 있는 내용 및 방향성을 수록해 놓아 딥러닝과 머신러닝에 경험이 있는 독자들에게 심화 연구에 대해서도 제시해 놓았다. 위 부분에 있어서는 석사 이상의 독자들이라면 위와 같은 심화 연구를 하며, 대학원 생활의 도움을 받을 수 있을거라 생각하였다.

그리고 pytorch 기본서로 나왔다는 점에서, 이제까지 얼마 없던 pytorch 서적이 출간되어 기쁘다.

요즘들어 pytorch의 중요성은 날로 날로 늘어나고 있는데, 이제까지 배운 딥러닝 및 머신러닝 지식을

파이토치로 구현해 보며, 아직 부족한 실력을 기르고, 질문지 코너를 통해 면접도 준비하여

꼭 2021년에는 취준생을 벗어나 어엿한 실무자로서 거듭났으면 좋겠다. ^^

추천독자

· 딥러닝과 머신러닝을 처음 시작하는 독자

· 딥러닝과 머신러닝에 경험은 있지만, 파이토치에 익숙하지 않은 독자

· 최신 기술에 관심있는 딥러닝 실무자

· 딥러닝 분야로의 진학을 희망하고, 이와 관련된 면접 질문과 유용한 사이트에 관심있는 학

생 및 실무자 분들께 위 책을 추천드립니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."