[리뷰]모두의 딥러닝 개정2판

모두의 딥러닝 - 자연어 처리, GAN, 오토인코더, 전이 학습 등으로 나만의 모델을 만든다 with 텐서플로2.0 & 케라스, 개정2판
조태호 지음 / 길벗 / 2020년 1월

[한줄평]

딥러닝이 무엇이며, 어디에서 어떻게 시작을 해야 하는지 알려주는 책

[목차구성]

첫째마당 딥러닝 시작을 위한 준비 운동

1장 나의 첫 딥러닝

2장 딥러닝을 위한 기초 수학

3장 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀

4장 오차 수정하기: 경사 하강법

5장 참 거짓 판단 장치: 로지스틱 회귀

셋째마당 신경망의 이해

6장 퍼셉트론

7장 다층 퍼셉트론

8장 오차 역전파

9장 신경망에서 딥러닝으로

넷째마당 딥러닝 기본기 다지기

10장 모델 설계하기

11장 데이터 다루기

12장 다중 분류 문제 해결하기

13장 과적합 피하기

14장 베스트 모델 만들기

15장 선형 회귀 적용하기

다섯째마당 딥러닝의 활용

16장 이미지 인식의 꽃, CNN 익히기

17장 딥러닝을 이용한 자연어 처리

18장 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)

19장 세상에 없는 얼굴 GAN, 오토인코더

20장 전이 학습을 통해 딥러닝의 성능 극대화하기

[이 책의 특징]

어려운 개념도 쏙쏙 이해되는 쉽고 친절한 설명

다양한 실전 프로젝트를 통해 직접 딥러닝 모델을 만들수 있다.

직관적인 몇 줄의 코딩으로 딥러닝을 구현 할수 있다.

[서평]

모두의 딥러닝은 크게 5개의 파트와 심화 학습으로 구성되었습니다.

1. 딥러닝 준비 운동 - 딥러닝 작업 환경을 갖추고 실제 데이터를 사용해 일단 딥러닝을 실행켜 봅니다. 그 다음 딥러닝을 공부하는데 필요한 기초 수학을 살펴보며 본격적으로 학습에 들어갈 준비를 합니다.

2. 기본 동작 원리 - 딥러닝의 기본 원리인 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 배웁니다.

3. 신경망 - 딥러닝을 설계할 때 꼭 필요한 신경망과 역전파의 개념을 배웁니다.

4. 실전 프로젝트 - 예제를 통해 딥러닝 이론이 실제 프로젝트에 어떻게 적용되는지 확인합니다. 총 여섯 개의 프로젝트를 실습하며 각 프로젝트는 딥러닝에서 꼭 필요한 기술을 하나씩 담고 있습니다.

5. 딥러닝 활용 - 딥러닝을 다양하게 활용해 봅니다. 지금까지 공부한 것을 바탕으로 CNN, RNN, 자연어 처리, GAN, 전이 학습까지 익히고 다뤄봅니다.

6. 심화학습 - 역전파와 신경망을 조금 더 깊이 알아봅니다. 컴퓨터 과학을 전공하고 싶거나 딥러닝 이론에 관심이 있다면 심화 학습편을 반드시 읽어보세요.

모두의 딥러닝 1판과 달라진 부분은 우선 개정 2판에서는 텐서플로2.0으로 업그레이드 되었습니다. 그리고 GAN, 오토인코더, 자연어 처리, 전이 학습등 핫한 알고리즘이 추가되었습니다. 그리고 이전 판에서는 많이 지적된 수학이 부족한 사람들을 위해 딥러닝을 위한 기초 수학부분이 추가되었습니다. 그리고 모든 실습을 바로 확인할수 있게 예제들을 모도 주피터 노트북 파일로 되어 있습니다.

이렇게 모두의 딥러닝 개정 2판은 처음 시작하는 분들을 위해 세세한 부분까지 잘 구성되어있습니다. 딥러닝에 대한 기본 개념과 모델 학습을 다양한 실습 예제를 통해 실전 감각을 익히기에 좋은 책으로 추천 합니다.