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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
평점 :
▶▶ 이 리뷰는 리뷰어스클럽의 소개로 출판사로부터 책을 제공받아 솔직하게 작성한 서평입니다.

<혼자 만들면서 공부하는 딥러닝>은
이론보다 실습 중심으로 딥러닝을 직접 구현하며 학습하고자 하는분들에게 적합한 책입니다.
AI 시대의 기술 흐름을 이해하고 싶은 일반인에게도 도움이 되지만,
관련 지식이 전혀 없다면 다소 어렵게 느껴질 수 있습니다.
이 책은 입문서와 실전 활용서의 중간 정도 난이도에 해당하므로,
완전 초보자라면 전작인 <혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝>을 먼저 읽는 것을 권장합니다.
저처럼 IT 업계와 거리가 있는 사람에게는 읽는 데 시간이 다소 걸릴 수 있지만,
실습 위주 구성 덕분에 흥미를 느끼며 따라갈 수 있었습니다.
특히 실습에 사용되는 사진 데이터를 자유롭게 바꿔보며 진행할 수 있어 더욱 재미있게 학습할 수 있었습니다.

이 책의 가장 큰 특징 중 하나는
별도의 프로그램 설치 없이 학습할 수 있다는 점입니다.
파이썬이나 자바처럼 복잡한 환경 설정 없이,
인터넷만 연결되면 웹 기반의 구글 코랩을 통해
딥러닝 핵심 모델들을 단계별로 실습할 수 있도록 구성되어 있습니다.
덕분에 여유 시간을 활용해
조금씩 진도를 나가며 실력을 꾸준히 쌓기에 적합합니다.
책은 총 6 챕터로 구성되어 있으며,
일반 직장인에게 특히 도움이 되는 핵심 챕터는 Chapter 01, 03, 04입니다.
더 깊이 있는 학습을 원한다면 나머지 챕터들도 차근차근 따라가 보시는 것을 추천드립니다.
첫째, Chatper 01에서는
코랩 사용법과 합성곱 신경망(CNN)의 기본 개념을 다룹니다.
이 장에서는 책 전반에 걸쳐 활용되는 구글 코랩의 사용 방법을 자세히 설명하고,
가장 기본적인 합성곱 신경망 모델인 CNN을 통해
이후 나올 내용에 대한 기초 이해와 감을 잡을 수 있도록 도와줍니다.
또한, "여기서 잠깐", "개념 체크" 등의 코너를 통해
놓치기 쉬운 개념이나 궁금했던 내용을 자연스럽게 정리할 수 있습니다.
또한, 각 절의 말미에는 핵심 개념을 정리하는 "마무리"가 있어
학습 내용을 효과적으로 복습할 수 있습니다.
둘째, Chapter 02에서는
사전 훈련된 CNN 모델을 활용해
강아지와 고양이 사진을 분류하며,
딥러닝의 대표 응용 분야인 이미지 분류를 간단한 코드로 실습할 수 있습니다.
VGGNet과 ResNet 같은 유명 모델을 직접 다뤄보며,
딥러닝이 실제로 어떤 일을 할 수 있는지 체감하게 됩니다.
또한, 모델 훈련 과정과 효율성 최적화 방식이 설명되어,
비전공자도 IT업계 종사자와의 협업이나 업무 위임 시 필요한 이해를 갖출 수 있습니다.
마지막으로, Chapter 04에서는
트랜스포머 인코더 모델을 활용해
영화 리뷰 텍스트의 감성을 분류하며,
AI가 자연어를 어떻게 처리하는지 실습을 통해 체험할 수 있습니다.
최근 AI의 핵심 구조인 트랜스포머와 BERT를 중심으로 구성되어 있으며,
누구에게나 익숙한 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 삼아
자연어 처리 기술이 실생활에 어떻게 적용되는지를 이해하기 쉽게 보여줍니다.
이러한 경험은 업무 보고서 자동 분석이나 고객 피드백 분류 등 실무 아이디어로도 확장해볼 수 있습니다.
비IT 직종이라면 깊이 있는 이해는 필요하지 않지만,
협업 시 필요한 데이터의 유형을 고민하거나 보다 구체적으로 요구사항을 전달하는 데 큰 도움이 됩니다.
이 책의 가장 큰 장점은
각 Chater가 독립된 프로젝트 형식으로 구성되어 있어,
바쁜 직장인도 시간이 날 때마다 필요한 부분만 선택해 학습할 수 있다는 점입니다.
또한, 코드를 실행하다 오류가 발생해도,
자세한 설명과 함께 저자의 유튜브 강의, Q&A 커뮤니티가 제공되어 독학에 대한 부담을 줄여줍니다.
<혼자 만들면서 공부하는 딥러닝>은
단 한 권으로 딥러닝의 기초부터 최신 생성 모델까지 직접 체험할 수 있어,
실용성과 흥미를 두루 갖춘 실습서입니다.
딥러닝을 업무에 바로 활용하지 않더라도,
기술 트렌드를 이해하고 감각을 유지하고자 하는 직장인에게 일독을 권합니다.
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