한빛미디어

<이 리뷰는 출판사로부터 제공된 도서를 읽고 작성하였습니다.>

딥러닝으로 매우 유명한 시리즈 중 1권이 최근에 리마스터로 다시 나왔다. 첫 1쇄가 한국에서 처음으로 2017년에 번역되어 발간되었는데 원서는 그보다 훨씬 이전에 출판되었을것이다. 매일 AI와 딥러닝 기술 트렌드가 확확 바뀌는데도 10년 가량이 넘도록 스테디셀러로 오래 남았다는 것은 그 내용이 그만큼 훌륭하고 딥러닝의 정수를 담았다는 뜻이기도 하다.

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이세돌의 알파고 와의 대전이 이제 10년이 다 되어간다. 그때는 딥러닝이 바둑늘 정복했지만 지금은 챗GPT, Claude, Gemini를 필두로 해서 사람과 데이터를 정복해나가고 있다. 오늘날 이러한 일을 가능케한 딥러닝. 밑바닥부터 배워보고 싶지 않은가?

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시중에 정말 많은 딥러닝 도서들이 나와있다. 서점에 들러 누구나 알수 있듯이 수식으로 꽉 차있거나 이해할 수 없는 그래프와 코딩으로 가득차있다. 그 중에서 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈는 프레임워크나 라이브러리에 기대지 않고 딥러닝의 기본 원리를 정말 "밑바닥"부터 코딩과 개념을 이해할 수 있도록 구성되었다.

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그래서 딥러닝부터 바로 시작하지 않는다. 첫 챕커가 "헬로 파이썬"이라는 이름이 붙었는데 무려 파이썬부터 공부한다. 코딩을 한번이라도 해본적 있거나 그것이 다른 프로그래밍 언어를 사용한 것이라고 해도 첫 장을 통해 파이썬부터 배우고 딥러닝을 시작할 수 있다.

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정말 파이썬을 모르는 사람부터 딥러닝 공부를 시작할 수 있다. 물론 최신 딥러닝 트렌드나 깊은 이론 등은 배우지 않는다. 파이토치나 GPU 활용 내용과 같은 프레임워크 또는 심화된 내용도 배우지 않는다. 정말 입문자 레벨의 딥러닝 개념서라고 볼 수 있다. 처음 이책을 보았던 순간 이 책은 딥러닝 기본서가 될만한 자격이 있다고 느꼈다. 고등학생 때 수학의 정석을 보다가 수학의 바이블을 처음 봤을 때의 충격이었다. 그만큼 어려운 내용을 말로 풀어 최대한 쉽게 설명하지 않으려 노력한 점이 돋보였다. 확률적하강경사법의 단점을 설명하는 부분에서 "모험가"라는 이야기로 설명을 시작하는 점이 매우 인상적이었다. 오차역전파를 설명하기 위해 계산 그래프부터 배우는 것 또한 딥러닝 앞에 까막눈이 되는 사람들을 세심하게 생각한다는 것이 느껴졌다. 계산 그래프와 신경망을 여러 층으로 보여주는 그림을 통해 설명하는 이론을 좀 더 이해하기 쉽도록 도와주었다.

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책의 구성은 "헬로 파이썬" 부분에서 파이썬 기초를 배운뒤 신경망의 기초가 된 퍼셉트론부터 시작한다. 그리고 신경망, CNN, 딥러닝의 토대를 배우게 된다. 이후이 파라미터를 최적화하는 방법 등과 같이 조금 더 심화된 내용이 나온다. 책의 두께도 얇은 편이다. 그리고 코드가 빽빽하게 나와있는 것도 아니고 OOP형의 파이썬 코드가 굉장히 짧은 분량으로 자주 나온다. 1~2페이지가 코드로만 되어있는 책도 많은데 부담가지 않는 수준에서 설명한다는 점이 이 책의 가장 큰 장점이라 생각한다. 군데군데 미분과 같은 수리적 내용도 나오는데 코드로 보면 훨씬 부담이 적고 이해도 빠르게 된다. 이 점이 참 마음에 들었다.

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이 책은 딥러닝을 처음부터 차근차근 배우도록 도와준다. 딥러닝이라는 큰 산을 넘기 위한 셰르파 같은 존재라고나 할까?

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물론 이 책을 다 끝내더라도 딥러닝을 정복하기 위해서는 무수히 많은 책과 자료를 만나야한다. 이책 이후에는 밑바닥부터 시작하는 시리즈를 차례대로 정복해나가면 되겠다는 자신이 생겼다. 그것만으로도 이 책의 기여는 확실한 것 같다.