메뉴 바로가기 검색 및 카테고리 바로가기

한빛미디어

독자리뷰

AI 커리큘럼을 고민하고 있는 교수님들께 강력 추천하고 싶은 인공지능 교과서!

8delp***

|

2020-04-30

파이썬으로 배우는 딥러닝 교과서

이 책은 이미지 인식 모델을 만드는 과정을 다루면서 딥러닝 요소를 학습합니다. 머신러닝 기본부터 파이썬 기초와 함수 사용법을 배우고, 팬더스로 행렬 계산에 특화된 넘파이와 데이터를 반복적으로 다뤄보며 파이썬 사용법을 철저히 익힙니다. 후반부에서는 이미지 인식 처리에 필요한 딥러닝 요소를 예제로 실습하면서 학습합니다.

  • 저자 : 이시카와 아키히코
  • 번역 : 박광수(아크몬드)
  • 출간 : 2020-03-01

이 책은 AIdemy라는 인공지능을 다루는데 필요한 기술을 가르치는 회사의 창업자 '이시카와 아키히코'가 집필한 책이다. 국내에서도 워낙 뛰어난 분들이 직접 책을 저술해주시고 계시지만 사실 우리나라 AI 수준은 미국, 중국, 일본과 심각할 정도로 낮은 것으로 알고 있다. 그렇다보니 AI 분야 선진국에서 만들어지는 지식들을 학습하고 익히는데에 많은 힘을 쏟아부어 우리의 AI 과학 역량도 높여야 한다는 생각이다. 그래서 이번 딥러닝 책을 읽게 되어 감개무량하였다.

 

KakaoTalk_20200428_151239731.jpg

 

 

 

리뷰어의 입장에서 말하면 일단 표지 디자인부터 굉장히 인상적이었다. 초록색과 노란색의 기체가 만나는 색체가 매우 강렬하여 나의 눈길을 끌었다. 동 출판사의 또다른 '~교과서'라는 이름이 붙은 책 이름도 비슷한 느낌으로 자매서라는 느낌이 들기에 충분했다.

 

 

그리고 이 책을 한마디로 표현하자면 파이썬으로 딥러닝을 구현하기 위한 교과서라고 말할 수 있겠다. 제목이 교과서인 이유는 파이썬 기초까지 충분히 다루었을뿐 아니라 'pandas', 'numpy' 등 이미 유명한 데이터 분석 관련 라이브러리를 차근차근 배워나가는데 중간중간 문제 풀이라든지 세부적인 설명이 들어간다. 그리고 바로 실전에 들어가는 것이 아니라 단계적으로 기본 -> 실력 수준으로 이어지는 흐름이다. 분량 또한 거의 700페이지가 넘기 때문에 정말 교과서라는 제목에 걸맞게 필요한 내용을 꽉꽉 채워넣은 느낌이다.

 

 

연습문제도 챕터마다 등장을 하는데 고등학교 시절 공부하던 수학책 같다. 책을 보다보면 누구나 느끼겠지만 어렵고 복잡한 수식은 거의 등장하지 않는다. 어차피 수식은 라이브러리와 함수로 구현이 되어있어서 굳이 설명이 필요없다고 생각한 것일수도 있다. 그래서 조금이나마 압도적인 페이지에도 불구하고 덜 부담스러운 마음으로 공부할 수 있었다. 물론 그렇다고 수식이 중요하지 않다는것은 아니다. 그것은 따로 배워야 한다는 것이 나의 생각이고 나도 좀 더 깊게 알고자 수학 실력을 업그레이드할 예정이다.

 

 

독특했던 것이 챕터 0부터 시작을 하는데 개발 환경 구축에 대한 내용을 상세한 스크린샷과 함께 담고 있다. 그리고 챕터 1부터 챕터 3까지는 머신러닝에 대한 이론적 기초 설명을 한다. 4, 5, 6 챕터는 저자가 과감히 파이썬 설명에 투입하였다. 사실 파이썬 코딩 능력이 능숙해야 뒤에 더 어려운 코드들이 나와도 이해하기 쉬울 것이다. 잘한 전략이었다고 본다. 그 다음으로 numpy -> pandas -> 데이터시각화로 이어지는 내용을 공부한다. numpy와 pandas의 자세한 쓰임새에 대해서 충분한 예제로 공부를 하고 나서 활용에 들어가고 데이터 시각화에서는 특히 matplotlib 라이브러리를 사용한다든지 다양한 그래프 그리는 방법을 가르쳐준다. R이 최근에 4.0으로 버전이 크게 릴리즈되었다. R이 데이터 시각화 쪽에서는 파이썬에 비해 압도적인 비교우위에 있다고 얼마 전에 들었었는데 파이썬도 공부해보니 별로 밀릴 만한 구석이 없다고 생각했다. 파이썬으로도 충분하다!

 

 

개인적으로 후반부는 살짝 어려웠다. 실전에 가까운 딥러닝을 구현한다. 정확하게는 이미지 인식 기술을 실습하는데 이미지 인식 모델을 개발하는 것이다. 가장 인상깊었던것이 CNN을 이용한 분류 방법으로 필기체로 쓰여진 숫자를 판단하는 것이다. 특히 딥러닝의 활용 사례로 이미지 인식을 선택한 것은 아주 탁월했다고 본다. 실제로 가장 많은 부가창출이 예상되는 부분이 이미지 및 영상 인식 분야 이기 때문이다. 4차 산업혁명 중 기대되는 자율주행차도 이미지 인식 기술이 없으면 개발이 불가능하지 않을까

 

 

이것들을 응용하여 나온 것들이 사진을 가지고 해당 파사체가 어떤 동물, 꽃의 품종인지 학습시키도록 하는것이다. 지금 이런 인공지능 기술이 발전했기 때문에 이런 일들이 현실로 구체화된 것이다. 

 

 

나는 이 책이 대학교에서 AI 관련 커리큘럼에 넣어 인공지능 수업의 교과서로 쓰기에 손색없다는 평을 내리고 싶다. 출판사에서 사실 학부 과정의 학생들을 위한 교과서를 염두에 두고 기획하였는지 모르겠다. 애초에 원 저자는 AI 기술을 가르치던 사람이었기도 했기 때문이다. 파이썬 정도는 넘어가고 딥러닝, 머신러닝에 대해서 깊게 공부한다면 한 학기동안 좋은 커리큘럼으로 역량있는 교수님들이 강의를 개설할 수 있지 않을까 싶었다. 현재 차이나 우한 바이러스로 대학교가 온라인 강의로 진행된다고 들었는데 교수님이 대략적인 내용을 알려주고 학생들은 남는 시간에 좀 더 깊이 공부하는 것은 어떨까? 중간고사, 기말고사도 이 책 내용을 바탕으로 하는 것이다. 

 

 

마우스로 조작하는 GUI 프로그램으로 배우는것보다 파이썬으로 배우는것이 장래 학생들과 독자들에게 엄청 큰 도움이 될 것이라고 생각한다. 그것이 차이다. 하루가지고는 부족하다. 적어도 몇 번 이상은 책을 봐야 자기 것이 될 것이다.

닫기

해당 상품을 장바구니에 담았습니다.이미 장바구니에 추가된 상품입니다.
장바구니로 이동하시겠습니까?