책을 보니까 거의 밑바닥 딥러닝 책이랑 비슷했었는데, 번역도서가 아니라서 그런지 더욱 이해하기 수월했다. 수학적인 부분들이나 딥러닝에 사용된 함수, 수식들을 설명해주고 실제로 코딩하는 단계로 넘어가는 식의 구성으로 되어있었다. 다양한 예시를 들어주면서 이게 왜 필요한지에 대해서 알려주고 있으며 구체적인 예시를 들어서 설명해주기 때문에 잘 납득할 수 있었다.
이 책은 주피터 노트북을 기반으로 다양한 딥러닝 모델을 직접 짜는 것을 볼 수 있다.기본적인 수학 모듈외에 딥러닝과 관련된 모든 부분을 코딩으로 짰다. 허미..
이 책의 또한 좋은 점은, 딥러닝 기법들을 많이 알려주고 있다는 것이다. 기본적인 FFNN외에 CNN, RNN, GAN등을 모두 직접 구현하면서 구조를 이해할 수 있으며 네트워크 구조 외에 드롭아웃이나 Regularization이나 Normalization에 대해서도 알려주고 있다. 기존에 있었던 유명 CNN네트워크들을 소개하면서 그 구조와 구조가 가지는 의미에 대해서도 설명해주고 있어서 따로 논문을 보지 않아도 이해할 수 있도록 자세히 설명해주고 있다는 점이 놀랍다. 그래서 그런지 책이 꽤 두껍다.,
암튼 딥러닝이 그냥 매직박스 처럼 여기어졌다면 이 책을 보면서 한번 바닥부터 짜보면 딥러닝을 이해하는데 큰 도움이 되지 않을까 한다.