한빛미디어

제목이 교과서인데 좋은 의미에서든 나쁜 의미에서든 교과서에 어울린다고 생각합니다.

교과서도 친숙하다는 느낌에서 정답, 풀이 과정도 생략한 불친절한 대학 교과서가 아니라 충분히 이해할 수 있도록 도와주는 중고등 교과서라는 느낌입니다.

2.장점

딥러닝 입문서들이 독자들의 흥미를 확 끌기 위해서 과정에 대한 많은 부분을 생략합니다.

딥러닝 책이기 때문에 Pandas,Numpy 등을 설명하려면 분량이 많이 늘어나고, openCV 내용만으로도 책을 쓸 수 있으니 그럴 수 있다고 생각합니다. 

하지만, 실제로 독자 스스로 책에서 다루는 코드 외의 일을 하면 고생이 시작되게 됩니다. 그렇기 때문에 딥러닝 입문서는 그 책을 가지고 무언가를 하기 위해서라기 보다는 한 번 접한다는 느낌이 큽니다.

하지만 딥러닝 교과서는 이 패키지들을 한 챕터 당으로 할애하는 것으로 응용할 정도는 알게 됩니다.  그리고 어떨 때 해당 기능을 사용하는 지 설명이 되어 있어서 도의적으로 함수들을 써놓은 책들과 다르게 독자들이 어디에 이 함수를 쓰면 되겠다는 느낌 덕분에 꾸준히 읽게 되었습니다. 

그리고 파이썬을 처음하시는 분들도 따라갈 수 있도록 아예 파이썬을 초반 부분에 연습하는 것으로 배경지식이 없이 이 책 하나만 잘 따라가도 책 전체를 이해할 수 있는 것도 장점입니다.

3.단점

딥러닝을 본격적으로 다루는 것이 총 23챕터 중에서 19챕터 부터로 너무 후반부에 있다는 생각이 듭니다.  딥러닝 입문서로 이 책으로 시작하는 분들은 상당히 지칠겁니다. Pandas,Numpy, 그래프 부분도 필요성에 대해서 쉽게 인지하기 힘들고 중후반부의 머신러닝과 튜닝 부분이 나오면서 지금 딥러닝 교과서를 보는 건지 머신러닝 교과서를 보는 건지 조금 혼동이 오기도 했습니다. 결과적으로 딥러닝을 접하는 사람들은 쉽게 지치는 구성이라고 생각됩니다.

4.추천인

한 번 딥러닝 입문서를 읽고 딥러닝 입문서에서 나온 패키지들을 제대로 알고 사용해보고 싶은 사람.

개별 신경망이 아닌 머신러닝-딥러닝의 전체적인 흐름에 관심을 갖고 각 단계의 의미를 제대로 알고 싶은 사람.