한빛미디어

AI라는 것을 이해하는 데 신경망과 엔트로피

손실함수 계산과 결과물 수정....같은 기본이론을 공부하는 것은 기본이겠지만

또 실제로 만들어보는 것만한게 없는 것 같습니다.

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특히 이론적으로 이해가 잘 안되던 부분이 실제로 만들어보고 다시 이론을 봤을 때

오히려 이해가 깊어지는 경우가 있습니다.

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저는 실무에서 딥러닝을 주로 이미지 Classification,Detection 두가지로 활용했는데요 이 것의 이론을 이해한다고 여러책을 읽고 또 많이 고민한 적이 있습니다.

그리고 실무에 적용하고 나서 이론 책을 읽었을 때 또 더 와닿는 경험이 있어

이 책을 AI에 처음 접근해보려는 분에게 추천드립니다.

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특히 저 처럼 이미지에 국한된 일부 기능만을 사용해본 분에게

LLM의 언어처리,이미지 생성,음성의 자막처리 같은 재미난 분야를

(당장 실무에 쓰일 일이 없다하더라도)

아주 쉽게 접근하게 해주는 게 매력적인 책입니다.

책은 크게 5개 프로젝트로 되어 있는데요

OCR,이미지 세그멘테이션,자연어처리,음성인식,이미지생성

이 큰 다섯개 줄기입니다. 각각의 단어가 익숙치 않아도 책을 읽고나면 전부 이해가 될 것입니다. 광범휘하다는 것을 진입장벽으로 보지 마시고

전체를 더 쉽게 알 수 있는 방법으로 봐보세요

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chapter 1 괴발개발 손글씨도 읽어 내는 OCR 서비스

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1. 1 OCR 개념과 사례

- 개념 이해

- 활용 사례

1. 2 알아야 하는 기술 키워드

- 인코더-디코더

- 토크나이저

1. 3 서비스 기획하기

- 유스케이스 작성하기

- 애플리케이션 구성 구체화하기

1. 4 모델 선정하기

- 사전 학습 모델의 장점

- 허깅페이스에서 모델 탐색하기

- 모델 선정하기 - TrOCR

- 모델 정보 얻기

- 모델 테스트하기 - 예제 이미지

- 모델 테스트하기 - 임의의 손글씨 이미지

- 모델 사용법 확인하기

1. 5 모델 실행하기

- 실습 환경 설정하기

- TrOCR 모델 실행하기

1. 6 애플리케이션 구현하기

- 환경 설정하기

- 시나리오 최종 확인하기

- 이미지 파일 업로드 UI 구현하기

- TrOCR 추론기 클래스 구현하기

- 추론 기능 구현하기

- 캔버스 UI 구현하기

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각 다섯개 프로젝트는 위의 순서에 따르는 데요

실제 실무에서 하는 것처럼 모델 선정하고 시나리오 짜고

그리고 각 순서에 대한 자세한 설명도 있어서 정말 좋습니다.

이렇게 다이어 그램으로 할일을 먼저 정하는 것

많은 엔지니어들이 귀찮거나 잘안다고 해서 패스하는 부분

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일하는 순서도 배울 수 있습니다.

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그리고 나머지 프로젝트도 위와 같은 순으로 짜여져 있구요

나머지는 아래와 같습니다.

chapter 2 사진 속 알맹이만 쏙쏙, 배경을 제거해 주는 이미지 세그멘테이션 서비스

chapter 3 이슈를 모아서 정리해 주는 챗봇 기반 자연어 처리 서비스

chapter 4 영상 속 대화를 글로 변환해 주는 음성 인식 서비스

chapter 5 간단한 스케치를 고품질 이미지로 만들어 주는 이미지 생성 서비스

AI관련서적을 올해 좀 집중적으로 읽게되었는 데요

최근에 읽은 책중에 제일 마음에 드는 편

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선정된 5개 프로젝트가 굉장히 유용한 과제이기 때문에

공부하는 학생은 물론 이제 실무를 시작하려는 분에게도 추천드립니다.

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그리고 혹시 코딩에 대한 걱정이 있으신 분은 걱정하실 필요가 없습니다.

오히려 코딩은 간단한 편이고 라인이 많지 않습니다.

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이론에 대한 이해와 블락별로 구성

사용되는 외부 리소스들에 대한 이해가 더 중요합니다.

회사에 방화벽을 넘지 못해 저는 퇴근하고 하나하나 구현해봤는데요

퇴근하고 해보기 쉽지 않은데 하나씩 하나씩 하다보면 정말 보는 시야가 넓어지고 재미납니다. 유용한 사이트 정보랑 데이터셋을 어디서 구할 수 있는지도 나와있으니 초보자라면 강력 추천하는 바입니다.