[독서-622] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 - 좋은 교재

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 - 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 ㅣ 혼자 공부하는 시리즈
박해선 지음 / 한빛미디어 / 2020년 12월

저자는 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하였다. 학습자를 위해 머신러닝과 딥러닝에 관해 이론과 설명을 재미있는 상황을 대입시켰다. 1장에서 6장까지는 머신러닝에 대해 설명하고 7장부터 9장까지 딥러닝에 대해 설명한다. 희귀 알고리즘, 로지스틱 회귀, 경사 하강법, 결정 트리, 군집 알고리즘, 심층 신경망, 합성곱 신경망, 순환 신경망 등 어려울 수도 있는 주제를 최대한 쉽게 간결하게 전달하고 있다. 

컴퓨터 과학 분야의 대표적인 머신러닝 라이브러리인 사이킷런과 구글의 딥러닝 라이브러리인 텐서플로를 사용하여 머신러닝과 딥러닝에 관한 코드를 직접 수행해 볼 수 있어 입문자가 단계별로 학습하기에 좋다.  한빛미디어에서 출간하고 있는 "혼자 공부하는 ~" 시리즈가 학습 서적으로 선택하는 데 있어 주저함 없게 한다. 내용도 나쁘지 않고 한번 읽고 나면 뭔가 배운 것 같은 뿌듯함도 남는다. 

[100자평] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 - 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 ㅣ 혼자 공부하는 시리즈
박해선 지음 / 한빛미디어 / 2020년 12월

학습 서적으로 선택하는 데 있어 주저함 없게 한다. 내용도 나쁘지 않고 한번 읽고 나면 뭔가 배운 것 같은 뿌듯함도 남는다.

[100자평] 누구나 쉽게 따라하는 인공지능 feat. 파이썬

누구나 쉽게 따라하는 인공지능 feat. 파이썬
이용권 지음 / 씨마스21 / 2021년 8월

인공지능을 위한 입문 서적으로 참 좋다. 문과생이나 비전공자가 보기에 어려울 수도 있다.

[독서-614] 누구나 쉽게 따라하는 인공지능 (8점) - 생활밀착 입문서

누구나 쉽게 따라하는 인공지능 feat. 파이썬
이용권 지음 / 씨마스21 / 2021년 8월

지금까지 출간된 다른 인공지능 서적과 많이 다르다. 기본 원리를 설명하며 단계별로 설명해 나가는 것이 실용서적보다 학술 서적에 가깝다. 저자가 많은 시간 교단에 서보았던 경험으로 인해 책의 흐름이 이해하기 쉽게 되어있다. 처음부터 마지막까지 다른 서적과 차별화하려는 노력이 곳곳에 보인다.

Part 1에서는 인공지능에 관한 개념과 이론에 대해 소개를 한다. Part 2에서는 신경망(뉴럴네트워크)을 가장 간단한 형태로 시작해서 신경망의 작동원리를 쉽게 이해하도록 했다. Part 3에서는 딥러닝에 대해 이미지 학습으로 가볍게 소개를 하고 다양한 딥러닝 기법에 대해 알아본다. 

이 책의 특징 중 하나는 책의 설명을 보충하기 위해 그림이 참으로 친절하다. 그러한 친절함이 기술서적이라기 보다는 교재에 가깝게 여겨진다. 아주 적절히 사용한 한 장의 그림이 많은 설명을 담고 있다. 보통 인공지능 - 기계학습 - 인공신경망 - 딥러닝에 관해 거의 비슷한 개념으로 혼재해서 사용하고 있지만 기본적으로 아래의 그림으로 알아두면 좋다.

수학을 다루고 있지만 필요 이상 깊이 들어가지 않고 구현된 코드를 설명하는데 필요한 것을 설명한다. 그리고 코드를 다루고 있지만 패키지 레벨까지 들어가지 않고 기본적인 파이썬 코드로 구현한다. 인공지능을 위한 입문 서적으로 좋은데 문과생이나 비전공자가 보기에 어려울 수도 있다.

대부분의 서적이 인공지능이나 딥러닝을 설명하는데 기본적인 예제를 반복하고 있다. 이 책에서는 간단한 인공지능을 설계하는 데 있어, 엄마의 기분이나 테니스에서 네트에 걸리는 공처럼 일상에서 일어나는 것을 예제로 다루고 있다. 

출판사에서 도서 협찬을 받았습니다. 하지만 개인의 주관적인 견해로 작성하였습니다.

[100자평] AI 시대의 일자리 트렌드

AI 시대의 일자리 트렌드 - 당신의 일자리는 안전하신가요?
취청.천웨이 지음, 권용중 옮김 / 보아스 / 2021년 9월

인공지능에 관해 분류별로 내용이 잘 정리되어 있다. 행정, 재무, 인사, 구매, 마케팅 등 다양한 기업 업무에 AI를 어떻게 적용하는지 구체적인 사례와 함께 설명하고 있어서 실무담당자들이 참고하기 좋다.