한빛미디어

이 책은 제목에서처럼 주요 인공신경망을 케라스로 구현하는 방법에 대해서 알고 싶고, 

실전 예제를 통해서 효과적으로 프로젝트를 개발하고자 하는 중급 이상의 개발자들에게 추천한다.

특히 각 장의 예제는 주옥같다. 예제의 수준도 수준이지만, 함수형/객체 지향형 방법으로 구현되어 있으며,

코드 재사용을 고려하여 작성할 뿐만 아니라, 예제 설명에서도 진심이 느껴진다.

Python 초급이나 머신러닝의 배경지식이 없다면 쉽지 않다. 

하지만 예제만으로도 이 책은 충분한 가치가 있다고 확신한다. Python 개발 실력이 느는 것은 덤이다. ^^

책의 구성은 기본 편과 심화 편으로 나누어 전체 11개 챕터로 구성되어 있으며, 

기본 편에서는 케라스 소개(인공지능과 머신러닝, 텐서플로2, 케라스 설치법)와 

케라스로 구현하는 ANN(Artifical Neural Network, 인공신경망), DNN(Deep Neural Network, 심층신경망), 

CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱신경망), RNN(Recurrent Neural network, 순환신경망), 

AE(AutoEncoder, 오코인코더), GAN(Generative Adversarial Network, 생성적적대신경망), UNET(유넷)을 설명하고 있으며, 

심화 편에서는 케라스의 확장 기능(이미지 데이터 증강, 학습한 모델 사용, 신규 계층 추가, 학습 가능한 신규 계측 사용), 

케라스로 구현하는 RL(Reinforcement Learning, 강화학습), QAI(Quantum Artifical Intelligence, 양자인공지능)를 설명한다.

인공 신경망은 모두 다룬다고 해도 과언이 아니다. 특히, 마지막 양자 인공지능은 정말 어렵다. ㅠㅠ

다루는 분량에 비해 지면의 부담으로 개념 설명이 적은 것은 살짝 아쉽다. 하지만 우리에겐 이 책만 있는 게 아니니까 ㅎㅎ,

예제만 봐도 핵이득이다.

각 장은 먼저 해당 알고리즘에 대한 개념과 용어를 설명하고, 알고리즘의 구현 방법과 단계를 설명한다. 

같은 결과지만 다른 방법(함수형/객체 지향형)으로 구현한다. 

이어서 알고리즘으로 구현 가능한 예제를 3개 정도 설명하는데, 저자의 경험을 토대로 Python 꿀팁과 

사용되는 라이브러리(넘파이, 판다스, 맷플롯립, 사이킷런, 아규먼트 처리, ...)의 용도와 활용법도 반복적으로 친절하게 설명한다. 

알고리즘에 대한 예제 설명은 두말하면 입 아플 정도로 진심이다.

기존 이론 위주의 책이 대다수라면 예제 위주로 구성되어 있어서 참신하게 다가왔다.

이 책을 모두 이해한다면 인공신경망과 Python 두 마리 토끼를 잡았다고 볼 수 있을 것이다.

이론에 익숙해지고, 실전에 들어가기 전, 또는 실전에 들어가서도 보면 좋은 책이라는 생각이 든다.

책 표지 디자인도 좋았으며, 책 내용에 대한 디자인도 아주 좋았다. 전체적으로 완성도가 매우 높고, 

보기가 편했으며, 눈에도 잘 읽혔다. 굿 굿 굿

책을 읽으면서 가장 마음에 드는 문구로 이번 리뷰를 마무리하고자 한다.

AI를 두려워하고 멈춰 서 있을 것인가? AI와 함께 앞으로 나아갈 것인가?

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