딥러닝을 혼자 만들면서 공부할 수 있게 하는 한빛미디어 혼자 만들면서 공부하는 딥러닝

혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 - 이미지/텍스트 분류 및 요약, 전이 학습, 트랜스포머까지 20개 딥러닝 모델 구현하기 |저자 직강 유튜브 강의 + 오픈채팅 제공 ㅣ 혼자 만들면서 공부하는 시리즈
박해선 지음 / 한빛미디어 / 2025년 5월

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."

인공지능을 생각하면 떠오르는 두 가지가 있습니다

하나는 머신러닝, 하나는 딥러닝이죠

머신러닝과 딥러닝에 대해 간단히 소개해 드릴게요

머신러닝(Machine Learning)이란?

머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터에서 패턴을 스스로 학습하고, 이를 바탕으로 예측이나 분류 등의 작업을 수행하는 인공지능의 한 분야로

머신러닝은 크게 세 가지 방식으로 나뉩니다.

• 입력 데이터와 정답(라벨)을 함께 제공해 학습하는 지도학습(Supervised Learning)

• 정답 없이 데이터의 패턴이나 구조를 스스로 찾는 비지도학습(Unsupervised Learning)

• 보상과 벌점을 통해 최적의 행동을 학습하는 강화학습(Reinforcement Learning)

그렇다면 오늘의 주인공, 딥러닝(Deep Learning)이란 무엇일까요?

많은 분들이 머신러닝과 딥러닝을 완전히 별개의 기술로 생각하시지만, 사실 딥러닝은 머신러닝의 한 분야입니다

인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 여러 층(Layer)으로 쌓아 올린 ‘심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)’을 사용합니다.

딥러닝의 가장 큰 특징은 복잡한 데이터(이미지, 음성, 자연어 등)에서 중요한 특징을 사람이 직접 설계하지 않아도, 신경망이 스스로 학습하고 추출한다는 점입니다.

예를 들어, 고양이 사진을 분류하는 문제에서 딥러닝 모델은 수많은 이미지를 보면서 저절로 귀 모양, 수염, 털 패턴 등 중요한 특징을 자동으로 파악하는데, 이러한 능력 덕분에 딥러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 자율주행 등 복잡하고 방대한 데이터를 다루는 분야에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

딥러닝으로 이렇게 할 수 있는 게 많아서 딥러닝을 공부하고 싶은데 어디서부터 공부해야 할지 막막해서

인터넷으로 이것저것 찾아보셨겠지만 자료는 많아도 정작 ‘딥러닝의 원리’를 직접 체험하며 배우고 싶은 사람에게 적합한 책은 드뭅니다.

그래서 오늘 소개하는 책이 그런 욕구를 충족시켜줄

한빛미디어의 '혼자 만들면서 공부하는 딥러닝'입니다

이 책의 가장 큰 특징은 혼자서, 설정부터 직접 만들어보며 딥러닝의 다룰 수 있다는 점인데요

단순히 유명 프레임워크의 사용법을 익히는 것이 아니라, 딥러닝의 핵심이 되는 퍼셉트론, 신경망, 역전파 알고리즘 등을 파이썬으로 직접 구현해 보게 하고 이 과정에서 ‘왜 이렇게 동작하는지’, ‘수식이 실제 코드로 어떻게 바뀌는지’를 자연스럽게 이해하게 됩니다.

책을 따라가다 보면, 추상적인 개념이 구체적인 코드와 연결돼서 좋아요

책은 각 장마다 핵심 이론을 간결하게 설명하고, 곧바로 파이썬 코드로 구현해 보는 실습을 제공하는데요

예를 들어, 합성 신경망 CNN의 원리를 배웠다면, 바로 손코딩으로 합성곱층을 구현해 보는 식입니다. 

이런 과정을 통해 단순히 이론을 읽는 데 그치지 않고, 직접 손으로 구현하면서 지식을 체득하게 됩니다.

활성화 함수, 손실 함수, 경사 하강법 등 딥러닝의 핵심 알고리즘을 직접 만들어보는 경험은, 단순히 라이브러리를 호출하는 것과는 차원이 다릅니다. 내부 동작 원리를 코드로 체험할 수 있다는 점이 이 책의 큰 매력입니다.

특히, 이 책은 '따라 하며 배우는 코딩' 과  '코드 분석'을 통해 독자가 스스로 문제를 해결하고, 구현한 코드를 변형해 보며 응용력을 키울 수 있도록 유도하는데 각 장의 실습을 하다 보면, 어느새 딥러닝의 원리와 구현 능력이 자연스레 상승되는 걸 느끼실 거예요

이러한 다양한 실습을 통해 앞서 배운 이론과 구현 경험이 실제 문제 해결로 이어질 수 있도록 책은 돕고 있습니다

이 책을 읽어야 하는 이유는 명확합니다.

딥러닝을 ‘이해’와 ‘실전’ 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있기 때문인데요

이론에만 머물지 않고 직접 구현해 보는 과정을 통해 딥러닝의 핵심 원리와 구조가 머릿속에 들어오게 됩니다

입문자뿐 아니라, 프레임워크의 ‘블랙박스’에 답답함을 느꼈던 개발자에게도 이 책은 딥러닝의 속살을 들여다볼 수 있는 소중한 기회를 제공합니다.

그렇다면 이 책을 어떻게 읽어야 할까요? 공부 방법은 단순합니다.

1. 단계별 접근법

처음부터 끝까지 순서대로 따라 하는 것을 강력히 추천합니다. 각 장이 이전 내용을 바탕으로 구성되어 있기 때문에, 건너뛰면 이해하기 어려워질 수 있어요. 특히 코딩 경험이 많지 않다면 더욱 그렇습니다.

2. 실습 중심 학습

이론을 읽고 바로 코드를 작성해 보세요. 구글 코랩을 활용하면 별도의 설치 없이 바로 실습할 수 있어요. 코드를 그대로 복사하는 것보다는 직접 타이핑하면서 각 줄이 어떤 역할을 하는지 생각해 보는 것이 중요합니다. 시간이 너무 없어서 코드를 직접 타이핑하기 어려우시다면 실습 코드를 제공하기 때문에 제공된 코드를 보면서 공부하는 방법도 좋습니다

3. 강의 병행

책만으로는 이해가 어려운 부분들이 있을 텐데, 이때 저자의 강의를 참고하면 큰 도움이 됩니다. 특히 시각적으로 이해하기 어려운 신경망의 동작 과정을 영상으로 보면 훨씬 이해하기 쉬우실 거예요

4. 반복 학습과 응용

한 번 읽고 끝내지 말고, 핵심 개념들은 반복해서 연습해 보세요. 특히 각 장의 연습문제들을 꼼꼼히 풀어보고, 제시된 코드를 변형해서 다른 결과를 만들어보는 것도 좋은 학습법입니다.

책의 흐름을 따라가며, 각 장의 코드를 직접 입력하고, 실습 문제를 풀어보세요.

‘직접 해보기’와 ‘코드 분석’ 코너를 놓치지 마시고, 자신만의 방식으로 코드를 변형해 보는 것도 공부하는 하나의 방법입니다

이 과정을 반복하다 보면, 어느새 딥러닝의 원리와 구현 능력이 자연스럽게 내 것으로 만들 수 있을 거예요

이 책은 딥러닝을 처음 접하는 입문자뿐만 아니라, 이미 기본적인 지식을 갖춘 개발자들에게도 큰 도움이 되리라 생각됩니다

단순히 이론을 나열하는 데 그치지 않고, 직접 코드를 작성하며 딥러닝의 원리를 체득할 수 있도록 구성되어 있기 때문인데요

다양한 딥러닝 기법들을 단계별로 차근차근 설명하고 있어, 학습자가 스스로 문제를 해결하는 능력을 키울 수 있습니다.

또한, 다양한 실습과 함께 코드 분석, 그리고 프로젝트가 포함되어 있어, 학습한 내용을 바로 적용해 보고, 자신의 이해도를 점검할 수 있습니다. 

파이썬을 활용한 예제는 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 친절하게 설명되어 있어, 프로그래밍 경험이 적은 사람도 부담 없이 시작할 수 있습니다.

‘혼자 만들면서 공부하는 딥러닝’은 최신 딥러닝 트렌드와 기술 동향도 함께 다루고 있어, 현재 AI 분야의 흐름을 이해하고, 다양한 시각을 가질 수 있어서 좋아요

이 책을 통해 딥러닝의 기본기를 탄탄히 다지고, 실제 프로젝트에서 바로 써먹을 수 있는 진짜 실력을 갖추게 될 거예요.

‘혼자 만들면서 공부하는 딥러닝’과 함께 무궁무진한 딥러닝의 세계로 첫 발을 내딛어보시길 추천합니다!