책 소개

본 문서는 [밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 책을 기반으로 내용을 정리 및 추가 하였습니다.

책소개

직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서

이 책은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥러닝 입문서입니다. 술술 읽힐 만큼 쉽게 설명하였고, 역전파처럼 어려운 내용은 ‘계산 그래프’ 기법으로 시각적으로 풀이했습니다. 무엇보다 작동하는 코드가 있어 직접 돌려보고 요리조리 수정해보면 어려운 이론도 명확하게 이해할 수 있습니다. 딥러닝에 새롭게 입문하려는 분과 기초를 다시금 정리하고 싶은 현업 연구자와 개발자에게 최고의 책이 될 것입니다.

누구를 위한 책인가?

• 외부 라이브러리는 최소한만 이용하고 파이썬을 사용해 딥러닝 프로그램을 처음부터 구현합니다.
• 파이썬이 처음인 사람도 이해할 수 있도록 파이썬 사용법도 간략히 설명합니다.
• 실제 동작하는 파이썬 코드와 독자가 직접 실험할 수 있는 학습 환경을 제공합니다.
• 간단한 기계학습 문제부터 시작하여 궁극에는 이미지를 정확하게 인식하는 시스템을 구현합니다.
• 딥러닝과 신경망 이론을 알기 쉽게 설명합니다.
• 오차역전파법(backpropagation)과 합성곱(convolution) 연산 등 복잡해 보이는 기술을 구현 수준에서 이해할 수 있도록 설명합니다.
• 하이퍼파라미터 결정 방식, 가중치 초깃값 등 딥러닝을 활용하는 데 도움이 되는 실용적인 기술을 소개합니다.
• 배치 정규화, 드롭아웃, Adam 같은 최근 트렌드를 설명하고 구현해봅니다.
• 딥러닝이 왜 뛰어난지, 층이 깊어지면 왜 정확도가 높아지는지, 은닉층이 왜 중요한지와 같은 ‘왜’에 관한 문제도 다룹니다.
• 자율 주행, 이미지 생성, 강화학습 등, 딥러닝을 응용한 예를 소개합니다.

누구를 위한 책이 아닌가?

• 딥러닝 분야의 최신 연구에 대해서는 자세히 다루지 않습니다.
• 카페(Caffe), 텐서플로(TensorFlow), 체이너(Chainer) 등의 딥러닝 프레임워크 사용법은 설명하지 않습니다.
• 딥러닝, 특히 신경망에 관한 아주 상세한 이론까지는 담지 않았습니다.
• 딥러닝의 정확도를 높이기 위한 튜닝은 자세히 설명하지 않습니다.
• 딥러닝 성능을 높여주는 GPU 기술은 구체적으로 다루지 않습니다.
• 주로 이미지 인식을 다룹니다. 자연어 처리, 음성 인식 등의 사례는 다루지 않습니다.

  WARNING_ 이 책은 이미지 인식을 주제로 합니다. 주로 딥러닝으로 이미지를 인식하는 데 필요한 기술을 배웁니다. 자연어 처리, 음성 인식 등은 이책의 대상이 아닙니다.

이렇게 읽으세요

새로운 지식을 배울 때 설명만 들어서는 석연치 않거나 금방 잊어버리게 됩니다. 백문이 불여일견이듯, 새로운 것을 배울 때는 무엇보다 ‘실습’이 중요합니다. 이 책은 각 자은 주제 하나를 설명 후 실습이 준비되어 있습니다.

이 책은 ‘이론 설명’과 ‘파이썬 구현 코드’라는 투 트랙으로 진행합니다. 그래서 프로그래밍 할 수 있는 환경을 준비할 것을 권장합니다. 파이썬 설치 및 사용법은 “1장. 헬로 파이썬” 에서 설명하겠습니다.

이 책에서 사용하는 프로그램은 다음으 깃허브 저장소에서 확인 할 수 있습니다.
* https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch