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발매 시작된지 1달이 채 되지 않은 신선한 책인 '파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝'

이 책은 프레임워크 없이 파이썬 프로그램만으로 다양한 딥러닝 신경망 모델에 해당하는 예제 프로그램을 구현하고 실험하는 과정을 차근차근 소개한다.

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이 책의 대상 독자는 딥러닝 알고리즘의 동작 원리를 제대로 이해하고 공부하고 싶은 개발자 또는 입문자이다. 딥러닝에서 다루는 수학 분야에는 선형대수학, 미분적분학, 확률통계론 등이 있는데, 깊이 있게 알지 못해도 큰 지장은 없다. 하지만 딥러닝 분야 자체가 이해하기 어렵기 때문에, 이 책을 이해하고 공부하는 것은 약간 어려울 수도 있는데, 쉽게 설명하고 있고, 예제도 들어가며 쉽게 이해를 할 수 있도록 도와준다. 그리고 이 책을 공부하기 위해 파이썬 프로그래밍의 기본 문법과 라이브러리(numpy, csv, time, os, copy, wave, matplotlib)은 알아두는 것이 좋다. 파이썬 프로그래밍은 주피더 노트북을 사용한다.

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이 책은 아래와 같이 5부로 구성되어 있다.

- 단층 퍼셉트론(SLP)

- 다층 퍼셉트론(MLP)

- 합성곱 신경망(CNN)

- 순환 신경망(RNN)

- 고급 응용 구조(오토인코더, 인코더-디코더, 생성적 적대 신경망)

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딥러닝은 동물의 신경세포를 흉내 낸 퍼셉트론을 단위로 삼아 구성한 신경망 구조를 이용해 학습을 수행하고 문제를 풀어낸다. 이 책에서는 퍼셉트론 구조 및 다양한 신경망 모델을 소개하고, 그 구조 및 모델을 파이썬으로 구현하는 것으로 보면된다.

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만화식으로 개념들을 쉽게 설명하려고 하고 있고, 예제 한줄 한줄 설명하는 것이 이 책의 장점으로 보인다. 하지만, 많은 수식으로 되어 있는 부분은 어려운 듯 하다.

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