한빛미디어

# (책) 읽게 된 이유

최근 ETRI 인턴을 갔다오면서 웬만한 모델을 가져다 쓰는 것은 잘하는 듯하나, 해당 모델에 대한 기반 지식이 부족한 것을 느껴 관련 책을 찾아 보게 되었다. 그 중 기초적인 지식과 전체적인 딥러닝의 개념을 다질 수 있는 책인 '딥러닝의 정석'을 찾게 되어 읽게 되었다.

# 목차

• CHAPTER 1 딥러닝을 위한 선형대수학 기초
• CHAPTER 2 확률 기초
• CHAPTER 3 신경망
• CHAPTER 4 순방향 신경망 훈련
• CHAPTER 5 PyTorch 기반 신경망 구현
• CHAPTER 6 경사하강법
• CHAPTER 7 합성곱 신경망?
• CHAPTER 8 임베딩과 표현 학습
• CHAPTER 9 시퀀스 분석 모델
• CHAPTER 10 생성 모델
• CHAPTER 11 해석 가능성 방법론
• CHAPTER 12 메모리 증강 신경망
• CHAPTER 13 강화 학습

# 내용

한줄 요약:

딥러닝의 기본과 본질에 집중하여 독자들이 폭넓은 이론과 실무 지식을 습득

KeyPoint:

• 선형대수학과 확률에 대한 수학적 배경 지식 제공
• 딥러닝을 사용하여 문제게 접근하는 방법
• 시퀀스 분석, 컴퓨터 비전, 강화학습 내용 업데이트
• 파이토치 기반 신경망 구현 (개정 전: 텐서플로)
• 생성 모델링과 해석 가능한 방법론에 관한 이론과 실무 지식

# 느낀 점

딥러닝을 처음 공부하는 분과 다시 한번 딥러닝의 여러 아키텍쳐를 상기하고 싶은 분들, 특정 모델의 변천사(?)를 알고 싶은 분들께 정말 추천한다. 사실 처음 공부하시는 분들에게는 조금 어려울 수 있으나 기초부터 탄탄하게 다루는 책은 확실하다.

또한 개정판으로 바뀌면서 생성 모델 해석가능한 방법론 등 조금 더 다방면의 이론을 다루며, 파이토치로 구현된 내용을 바탕으로 딥러닝을 스스로 학습하고 실무에 적용할 수 있도록 구성한 점이 좋았다.

# 참고

니틴 부두마, 조 파파.『딥러닝의 정석』. 최재훈, 차성재(역). 한빛미디어, 2024.

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