[비전공자를 위한 딥러닝] 3.4 다음 단계로 나아가기

이렇게 세 챕터가 모두 마무리되었다. 첫 번째 챕터에서 학습의 의미와 딥러닝의 큰 그림을 살펴보고, 두 번째 챕터에서 선형회귀와 신경망의 핵심 개념을 익히고, 세 번째 챕터에서 크로스 엔트로피와 오버피팅 등을 살펴보았다.

이를 통해 비전공자분들도 딥러닝에 대해 감을 잡을 수 있었기를 바란다. 물론 이것으로 만족하고 다른 길로 나아가는 분들도 있겠지만, 이제 본격적으로 딥러닝을 공부해보고자 하는 분들을 위해서 다음 단계를 추천해드리고자 한다.

1. 모두를 위한 딥러닝

[국민 딥러닝 입문 강의]

한국어로 된 강의 중에 가장 유명한 강의가 아닐까 싶다. 짧은 시간 안에 전체적인 그림을 파악하기에 좋다. 시즌 1도 좋지만, 실습 부분이 파이썬과 텐서플로우 모두 구 버전 기준으로 되어 있기 때문에 최소한 실습 파트는 시즌 2를 추천한다. 딥러닝이 처음인 컴퓨터공학과 학생들을 대상으로 하기 때문에, 코딩이 처음인 분들은 실습에 앞서 파이썬 입문서를 빠르게 먼저 보는 것을 추천한다.

2. PyTorch로 딥러닝하기: 60분만에 끝장내기

[잘 정리된 입문용 튜토리얼]

코드를 따라치면서 딥러닝을 간단히 맛볼 수 있는 소스 중에 이만한 것이 없다고 생각한다. 완전 입문자라면 물론 제목에서 주장하는 60분보다 3~4배 정도 시간이 걸릴 수 있다. 파이토치 소개, 자동 미분, 신경망, CNN 모델 4개의 짧은 코스로 구성되어 있다. 파이토치 공식 튜토리얼을 번역한 자료인데, 번역도 매끄럽게 되어 있다. 같은 홈페이지에서 다양한 종류의 다른 튜토리얼도 찾아볼 수 있다.

https://tutorials.pytorch.kr/beginner/deep_learning_60min_blitz.html

3. 밑바닥부터 시작하는 딥러닝

[국민 딥러닝 기본서]

제목에서 알 수 있듯, 밑바닥에서부터 numpy만 활용해 기초적인 딥러닝 알고리즘들을 구현하면서 이해하는 책이다. 밑바닥 원리부터 차근차근 설명되어 있어 이름값을 하는데, 주의할 점은 난이도가 밑바닥은 아니라는 것이다. 최소한 파이썬에는 익숙해진 상태에서 보는 게 수월하다.

2권에서는 자연어 처리와 시계열 데이터에 초점을 맞추고, 3권에서는 텐서플로나 파이토치와 같은 '프레임워크'를 직접 만들어보는데, 우선적으로 추천하는 책은 1권이다.

4. Essence of calculus, linear algebra

[시각적으로 이해하는 미적분, 선형대수학 쪽집게 강의]

시각적으로 잘 이해되는 직관적 설명. 명불허전 3b1b의 강의들로, 딥러닝을 공부할 때 피가 되고 살이 되는 미적분과 선형대수학을 다룬다. 큰 그림을 파악하고 핵심 원리를 이해하기 좋은 가이드 강의.

같은 채널의 Neural Networks 강의도 쉽지는 않지만 훌륭하다.

5. 점프투파이썬

[파이썬 입문서]

빠르게 파이썬에 익숙해질 수 있는 입문서. 설명이 쉽게 와닿고, 따라해볼 수 있는 예시들이 좋다.

https://wikidocs.net/book/1

6. CS231n

[세상에서 가장 유명한 딥러닝 강의]

<밑바닥부터 시작하는 딥러닝>의 저자도 이 강의를 가장 많이 참고했다고 한다. 명쾌하고 핵심적인 설명이 인상적이지만 스탠퍼드 고학년생을 대상으로 하는 강의인 만큼 쉽지는 않다. 역전파 수식을 설명하는 부분이 매우 명쾌해서 인상적이었다. 컴퓨터 비전을 중심으로 진행되지만, 다른 분야에 관심이 있는 분들도 많이 찾아 듣는다. 영어로 진행되지만 의미 전달이 명료하고, 한글 자막도 구글링으로 쉽게 구할 수 있다.