한빛미디어

인공지능 분야가 한때 침체기를 걷다가, 기술적 진보를 통해 긴 부진의 터널을 뚫었고 몇년전 알파고를 기점으로 확실히 붐업이 되었다, 오히려 요즘은 딥러닝이 붙어 있으면 살짝 진부할 정도로 정보가 쏟아진다.

그동안 IT현업 종사자로서 어디가서 안부끄러울정도 수준의 피상적으로만 알고 있었지만 작년부터 내가 이쪽 일에 본격적으로 뛰어들게 될 줄이야...

그저그런 개발자로 남을 것인가 그것을 넘어선 새로운 가치를 찾는 사람이 될 것 인가? 나는 후자를 원한다, 그래서인지 몰라도 관련한 오픈커뮤니티 활동도 하고 대학원에서 관련된 공부도 하고 나름 열심히 노력해보는 중이다.

각설하고... 책은 이렇게 생겼다.

표지가 그렇게 세련되진 않지만 캐주얼 하게 입문서 처럼 디자인 되어 있다, 나도 저서가 있다 보니 책의 디자인은 그 책의 성격과 방향성을 내포하는 형태로 과정을 지나왔고 결정되었을꺼라 짐작해본다.

딥러닝을 그로킹 한다! Grok이란 단어에 집중을 해보면 저자는 딥러닝을 이해하고 공감하기 위한 여정을 녹여놨을꺼라 예상된다.

딥러닝이라는 것이 일종의 블랙박스라 입력과 출력은 있는데 왜 그렇게 되는지 설명이 안되는 경우가 많다 우리네 윗분들과 고객분들은 설명안되는 걸 되게 싫어하고, 그래서 요즘은 XA(eXplainable AI)라고 해서 새로운 기조가 나오고 있기도 하다.

이 책은 제목에서도 알수 있듯이 딥러닝 입문서이다.

'밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈', '핸즈온 머신러닝' 등 몇몇 초중급 입문서로 공부해본 사람으로서 이 책은 여타의 입문서들과는 다소 다른 지향성을 가진다.

표지디자인과 책을 소개하는 수식어들처럼 알기 쉬운 비유와 최소한의 수학적 지식을 가지고 단계적으로 이햬하고 구현해보는데 충실하다.

설명이 딱딱하지도 않다.

도식을 최대한 활용해서 설명하고, 어렵고 복잡한 설명은 가급적 최소화하고 풀어서 이야기한다.

여타의 입문서에도 중간중간 복잡한 수식과 기호들은 독자로 하여금 무언의 압박을 느끼게 하는데 이 책은 그런 부분에서 맘 편하게 읽을 수 있는 책이다.

개인적으로 가장 마음에 들었던 부분은 '13장 자동 최적화를 소개합니다 : 딥러닝 프레임워크를 만들어봅시다' 였다.

엔지니어로서 다른 좋은 프레임워크의 속내가 궁금하기도 하고 다양한 오픈소스들을 접해보면서 나도 새로운 인사이트를 발견하고 경험해서 하나의 좋은 프레임워크를 만들어 github에 올려놓고 싶은 꿈과 희망을 가지고 있다보니 입문서에 이런 부분도 담겨있는 것이 신선했다.

개인적으로는 이쪽 분야의 몸담고자 하는 분들의 입문서로는 제격이지 않나 생각한다.

이 책을 기반으로 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝 시리즈', '핸즈온 머신러닝' 과 같은 초중급 서적으로 공부하면 탄탄한 기초를 다질 수 있지 않을까 생각이 들었다.

오랜만에 딥러닝 책 무겁지 않게 살펴볼 수 있는 재미난 시간이었던 것 같다.

※ 2020년 한빛미디어  리뷰어로 선정되어 제공 받은 책으로 IT현업 엔지니어 관점에서 리뷰한 글입니다.