한빛미디어

 

[서론]

 

 

다양한 이미지/영상을 합성해서 

존재하지 않는 사람의 

사진이나 영상을 만들어내는 기술은

완성도가 너무 높아서 

 

최근에는 가상 인간이 

연예인으로 데뷔하는 수준에 이르렀다. 

 

이렇게 컴퓨터로 시각적인 이미지나 

동영상을 인식하고 다루는 것은

다양한 인공지능 관련 기술 중

딥러닝이 가장 빛을 내는 분야이다. 

 

이미 구현 편의성과 높은 성능으로 

활용성이 검증되었기 때문이다.

 

이 <비전 시스템을 위한 딥러닝>은 

바로 그런 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 

익히기를 원하는 사람을 위한 책이다.

 

 

[내용]

 

1부는 초보를 위한 딥러닝 입문이다. 

 

초보자를 위해 

신경망과 딥러닝의 기초를 

차근차근 소개한다. 

 

생각보다 굉장히 낮은 단계에서부터 

설명을 시작해서 읽기가 쉬웠다. 

 

2부는 사물 분류 및 탐지 응용 기법을 다룬다.

 

고급 CNN과 전이학습, 사물탐지에

R-CNN, SSD, YOLO를 이용한

사물탐지 기법이 가장 재미있다.

 

3부는 이미지 생성 및 시각 임베딩이다.

 

GAN, 딥드림, 신경 스타일 전이, 시각 임베딩을

작은 분량으로 가볍게 맛볼 수 있다. 

 

여기까지 공부하고 나면, 

컴퓨터 비전 분야에서 

최근에 많이 사용되는 대중적인 기법은 

대체적으로 체험해본 느낌이다.

 

 

[대상 독자]

 

파이썬에 기초적인 지식이 있고

딥러닝에 입문하고 싶은 초보자가 

대상 독자이다.

 

이미지 인식과 딥러닝의 이론을

너무 깊이 설명하지 않고

반드시 알아야 하는 내용 위주로 

간단히 설명한다.

 

소스코드와 실제 동작 결과를

바로바로 눈으로 볼 수 있도록 

구성되었기 때문이다. 

 

 

[저자]

 

저자 모하메드 엘겐디는 

글로벌 쇼핑몰인 라쿠텐에서

부사장으로 재직하며

AI 플랫폼 및 프로덕트 

개발을 담당하고 있다.

 

AWS와 아마존과 협업했으며

아마존 머신러닝 대학교에서 

컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 과목의 

커리큘럼을 구성하기도 했다.

 

 

[편집]

 

아름다운 풀컬러 인쇄가 최고다.

 

주제가 컴퓨터 비전이므로 

학습 대상과 결과물인 이미지를 

정확하게 보여주기 주는 것은 물론이고

 

본문 소스코드까지 컬러가 적용되어

읽는 내내 눈에 잘 들어왔다. 

 

 

[장점]

 

내용의 깊이가 딱 적절하다.

수학 수식이 너무 많이 나오지 않고,

직관적으로 이해에 필요한 만큼만 등장한다.

 

게다가 상당히 실용적이다. 

 

딥러닝과 컴퓨터 비전의 

이론에 치중하지 않는다. 

 

개념을 간단하게 풀어주고 

예제와 소스코드, 결과물을 통해

바로 실습해볼 수 있다.

 

특히 이 책은 소스코드 바로 옆에 

화살표로 주석이 아주 자세하게 

달려 있는 점이 이해하기에 특히 좋았다. 

 

 

[단점]

 

번역된 기술 용어가 

일반적인 딥러닝 필드에서 사용되는 것과 

차이가 있는 점이 간혹 있었다. 

 

번역하신 분이 고민하신

용어 한글화에 대한 

새로운 시도일지도 모르겠으나,

 

독자 입장에서 쭉 읽어나가기에는 

눈에 자꾸 걸리는 부분도 있는 것은 사실이다. 

 

 

[결론]

 

딥러닝이 가장 빛을 발하는 장소가

바로 이 컴퓨터 비전 분야이다

 

저자가 이 주제에 대해서

효과적으로 교육하기 위해,

내용의 전달 방법을

많이 고민했던 흔적이 느껴지는 책이다.

 

개인적으로 지난 몇 년간

이미지 인식이 필요한 일이 있었는데,

아쉽게도 당시 내 기술수준으로는 

필요한만큼 검출이 되지 않아서 슬펐었다. 

 

이 책을 통해 기초 개념을 다지고 

다양한 예제를 실행해 보았으니,

이후 유사한 업무가 생기면

확실히 큰 도움이 되리라 생각한다.

 

딥러닝 기초 이론에 있어서도

평소에 궁금했던 점이 해소된 부분이 있어서

상당히 유용했다.

 

 

[목차]

 

- CHAPTER 01 컴퓨터 비전 입문

- CHAPTER 02 딥러닝과 신경망

- CHAPTER 03 합성곱 신경망

- CHAPTER 04 딥러닝 프로젝트 시동 걸기와 하이퍼파라미터 튜닝

- CHAPTER 05 고급 합성곱 신경망 구조

- CHAPTER 06 전이학습

- CHAPTER 07 R-CNN, SSD, YOLO를 이용한 사물 탐지

- CHAPTER 08 생성적 적대 신경망

- CHAPTER 09 딥드림과 신경 스타일 전이

- CHAPTER 10 시각 임베딩

- APPENDIX A 실습 환경 설정하기

 

 

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