딥러닝 텐서플로 교과서 리뷰

딥러닝 텐서플로 교과서 - 기초부터 CNN, RNN, 시계열 분석, 성능 최적화, 자연어 처리, 강화 학습, 생성 모델까지!
서지영 지음 / 길벗 / 2021년 4월

서평단에 당첨이 되어서 서평을 작성합니다. 아래의 서평에 대해서 이 점을 참고하시기 바랍니다.

처음 이책을 읽고 느낀점은 딥러닝의 핵심을 compact하면서도 

중요한 내용들은 심도 깊게 다뤘다는 점이다.

책 제목이 괜히 딥러닝 교과서인것이 아니였다. 

특히 다른 책들은 머신러닝&딥러닝을 얕고 넓게 서술하여 

책만 두꺼워지고 정작 내용은 부실한 겉할기 식의 책들이 있는데

이책은 인공지능과 머신러닝의 개념은 딥러닝에 필요한것만 골라서 

최소화하하였고 딥러닝에만 집중해서 딥러닝의 기초부터 심화까지

심도깊게 서술했다는것이 좋았다. 다만 이부분떄문에 머신러닝에 대한 지식이 아예 없는 분이라면 이책을 읽기 어려울 수 있다. 이분들은 머신러닝관련 지식을 먼저 학습하고 이책을 보시는 것을 추천드린다.

딥러닝 기초에서는 인공신경망과 딥러닝의 용어들 각종 개념들을 이해할 수 있고

이를 수학적인 수식과 tensorflow코드로 구현 해놓아서 좋았다.

특히 딥러닝 이론만 알고 이를 코드화 못하는 사람들과

코드만 작성할줄 알고 실제 딥러닝의 작동원리를 모르는 사람들이 있는데

이 책은 이론과 코드의 조화가 적절히 잘 이루어 진것같다.

그러면서 본격적으로 딥러닝 심화부분에서는 CNN, RNN(LSTM), GAN등의

개념을 알려주고 실제 이 알고리즘들이

사용되는 이미지 분류, 시계열분석, NLP, 등의 Task들을 코드로 만나볼 수 있다.

특히 CNN을 활용해서는 이미지 분류

RNN과 LSTM을 활용해서는 시계열분석과 자연어처리

GAN을 통해서는 오토인코더등을 실제 텐서플로코드로 따라치면서 쉽게 실습할 수 있어서

딥러닝을 처음 접하는 사람도 쉽게 이해할 수 있었다.

이처럼 머신러닝은 알고있지만 딥러닝은 처음이신분들, 딥러닝에대한 얕은 지식은 있지만 깊은 지식이 필요하신분, 파이토치로만 코드를 작성해보셔서 텐서플로우 코드로 코드를 작성하고 싶으신분들에게 이책을 추천드리면서 리뷰를 마친다.