참다 못한 국문과 출신 AI 엔지니어가 쓴 딥러닝 책

제 책이 나왔습니다.

저는 국문학과 출신으로 AI 엔지니어가 되기까지 다양한 어려움을 겪었습니다. 독학으로 시작해 42서울과 네이버 부스트캠프 AI Tech를 거치면서 빠르게 성장해왔지만, 제 마음 속에 끝없이 맴돌던 하나의 의문이 있었습니다.

'알고 보니 핵심은 간단한 개념인데, 왜 이렇게 어렵게 설명할까?'

이제는 모두가 아는 입문 강의 <모두를 위한 딥러닝>조차 어렵게 느껴지는, 한때의 저와 같은 비전공자분들에게 직관적이고 쉬운 설명을 드리고자 블로그에 글을 쓰기 시작했고 출판 제의를 받게 되었습니다.

이 책은 '학습'의 의미부터 시작해 선형회귀, 역전파, 합성곱 신경망(CNN)까지 딥러닝의 큰 그림을 그릴 수 있게 도와줍니다.

교보문고     YES24     알라딘

<지적 대화를 위한 넓고 얕은 지식>이라는 책이 있습니다.

경제, 철학, 과학 등 다양한 주제를 다루는데, 대표적인 세력들의 대결구도를 통해 핵심 개념들을 쉽고 재미있게 설명합니다. 전문가의 입장에서는 엄밀성이 부족한 책일지 몰라도, 제 생각에는 그 어떤 명저보다 쉽게 와닿는 최고의 인문학 입문서입니다.

이 책은 딥러닝이라는 분야의 <지대넓얕> 포지션을 추구합니다.

우리의 뇌는 이야기 혹은 이미지 형식으로 정보를 받아들일 때 가장 높은 학습 효과를 나타냅니다.

이 책은 이야기와 그림으로 구성되어 있습니다.

목차는 크게 세 파트로 구성했습니다. 

첫 번째 파트에서 '학습'의 의미와 딥러닝의 큰 그림을 그려보고, 두 번째 파트에서 선형회귀와 신경망의 핵심 개념을 익히고, 세 번째 파트에서 크로스 엔트로피와 오버피팅 등 딥러닝의 좀 더 디테일한 부분들을 살펴봅니다.

 Part 1. 큰 그림 살펴보기

1. 그래서 ‘학습’이 뭔데? (1)

2. 그래서 ‘학습’이 뭔데? (2)

3. 인공지능/ 머신러닝/ 딥러닝

4. 회귀와 분류, 지도 학습과 비지도 학습

 Part 2. 핵심 개념 익히기

1. 선형 회귀 - 집값 예측하기

2. 선형 회귀 - 오차와 비용

3. 신경망 기초 - 비선형 변환이 필요한 이유

    (부록: 파이썬 실습) 시그모이드, 렐루 구현

4. 신경망 기초 - 가중치 행렬 한방에 이해하기

    (부록: 파이썬 실습) 가중치 행렬 연산

5. 신경망 학습 - 경사하강법

6. 신경망 학습 - 순전파로 예측하기

7. 신경망 학습 - 역전파로 학습하기

 Part 3. 한 걸음 더 나아가기

1. 소프트맥스와 크로스 엔트로피

2. 엄한 교육 vs 느슨한 교육 - 오버피팅 문제

3. 합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기

4. 다음 단계로 나아가기

    (부록: 총정리) 기말고사

    (부록 : Q&A) 비전공자로 AI 개발자가 될 수 있나요?

'신경망 기초' 부분에는 파이썬 실습 부록이 추가되어 있고, '신경망 학습' 부분에는 신경망 모델 안에서 어떤 일들이 일어나는지 차근차근 보여주는 실습이 포함되어 있습니다. 비전공자를 위한 책인 만큼, 실습 부분역시 한 걸음 한 걸음씩 그림과 함께 쉽게 이해할 수 있도록 썼습니다.

마지막 부분에는 문제를 풀어보며 전체 내용을 복습할 수 있는 '기말고사'와, 그동안 비전공자분들과 활발히 주고 받은 질문과 답변을 바탕으로 정리한 '취업•진로 Q&A'가 부록으로 있습니다.

교보문고     YES24     알라딘

추천사는 정말 감사하게도 아홉 분이 써주셨습니다. 편집 전의 원고를 읽고 리뷰해주신 건데도 좋은 말씀을 많이 적어주셨습니다.

추천사

인공지능은 어느 때보다 더 빠르게 발전하고 있고 매일매일 놀라운 결과들을 보이고 있습니다. 이제 우리 사람보다 그림을 더 잘 인식하고, 글도 잘 쓰고, 심지어 수학 문제와 그 어렵다는 프로그래밍도 해내고 있습니다. 이럴 때일수록 인공지능이 무엇이고 어떻게 사용해야 할지를 잘 이해하는 것이 무엇보다 중요합니다. 마치 우리보다 계산을 더 잘하는 전자계산기가 나왔을 때 이를 잘 활용하던 사람들이 더 앞서 나간 것 같은 역사가 반복되고 있습니다.

<비전공자를 위한 딥러닝>은 제목 그대로 비전공자들도 그림을 보면서 쉽게 개념을 파악하게 해줍니다. 또한 여러분들이 하시는 일에 인공지능을 어떻게 사용하게 될지에 대한 힌트도 많이 얻을 수 있는 책이라 인공지능 시대에 반드시 필요한 책으로 추천드립니다.

- 김성훈 업스테이지 대표, 홍콩과기대 교수, 강의 <모두를 위한 딥러닝>

<비전공자를 위한 딥러닝>은 정말 친절한 인공지능 책이다. 비전공자들도 딥러닝의 방법들을 이해하면서 배울 수 있도록 귀여운 손 그림들을 사용하여 원리를 재미있게 설명하고 있다. 비전공자나 초보자가 아니라하더라도 신경망과 CNN의 원리는 물론이고 경사하강법과 역전파까지 알차게 설명하고 있어 도움이 많이 되는 책이다. 쉽게 인공지능을 시작하고 싶은 분들에게 절대 강추한다.

- 김성진 LG전자 인공지능연구소 수석연구위원(상무), 저서 <3분 딥러닝 케라스맛>

2022년 현재 딥러닝 키워드로 서적 검색을 하면 검색되는 서적의 개수는 400개가 넘 습니다. 즉, 매우 많은 서적들이 딥러닝이라는 타이틀로 이미 출판되어 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 책을 추천하는 이유는 이 책만이 가지고 있는 명확한 아이덴티티가 있기 때문입니다. 그것은 바로 비전공자도 충분히 이해가능하도록 쓰여있다는 것입니 다. 저자가 국문학도/철학도 출신이어서 그런지 논리적 전개가 매우 매끄럽고, 글임에도 불구하고 스토리를 통해 딥러닝의 원리를 쉽게 이해할 수 있습니다. 비전공자 출신으로 훌륭한 비전 엔지니어가 되기까지의 고민한 흔적을 곳곳에서 엿볼 수 있으며, 독자의 백그라운드와 상관없이 21세기 필수 아이템 딥러닝에 대해 충분히 이해 할 수 있는 유용한 도서입니다.

- 임은수 아주대학교 정보전자대학원 석사, 로보틱스 엔지니어

이 책의 가장 큰 장점은 독자가 비전공자임을 완벽히 이해하고 작성되었다는 것입니다. 대부분의 책이 전공자를 위해 작성되어 딥러닝을 처음 배우는 비전공자들은 이해하기에 어려움이 많았습니다. 하지만 이 책은 다양하고 쉬운 예시를 통해 어려운 개념도 쉽게 이해되며 기억에 오래 남습니다. 이 책을 다 읽을 때쯤 비전공자도 탄탄한 딥러닝 개념을 쌓을 수 있습니다.

- 최미래 뷰메진 컴퓨터비전 엔지니어, 비전공자

인공지능은 현재 우리의 생활에 다가왔습니다. 인공지능의 꽃인 딥러닝의 동작 원리가 궁금한 초보 개발자들은 생소한 용어와 개념으로 장벽을 느낄 수밖에 없는 상황입니 다. <비전공자를 위한 딥러닝>은 기초 개념부터 시작하여 선형회귀, 신경망으로 이어지는 친절한 설명으로 이러한 장벽을 허물게 만듭니다. 국문과 전공자의 맛깔나는 글과 그림이 딥러닝의 세계를 쉽고 즐겁게 입문할 수 있어 초보자들에게 강력히 추천합니다.

- 김현우 네이블커뮤니케이션즈 통신클라우드개발팀

메모리와 모바일 산업의 발전으로 데이터가 넘쳐나는 세상이 되어가고 있고, 축적된 데이터로부터 유의미한 정보를 얻어내는 도구로 가장 주목받고 있는 것이 딥러닝입니다. 무궁무진한 가능성을 가진 딥러닝의 매력에 많은 분들이 입문하고자 시도하지만 다소 높은 진입장벽에, 특히나 수학과 거리를 두고 살았던 비전공자들에겐 어디서부터 시작해야할 지 갈피를 잡는 것조차 힘들 수 있습니다. 저자는 비전공자로서 본인이 직접 경험하며 힘들었던 점을 토대로 딥러닝의 세계에 조금이나마 더 쉽게 발을 내딛을 수있게만들었습니다. 딥러닝의세계에 첫발을 내딛고자 하는 분들에게 이 책은 나침반이 될 것입니다.

- 장수원 한국항공대학교 재학생

저자의 말에 나와 있는 것처럼 이 책은 딥러닝 분야의 <지대넓얕>을 추구하는 책입니다. 이 목표를 위해 저자는 머신러닝에서 ‘학습’의 의미와 같이 아주 기본적인 내용부터 차근차근 설명합니다. 물론 신경망과 같은 핵심 개념들, 나아가 더 나은 모델을 만들기 위한 기법까지 아우르고 있기에 마냥 쉽지만은 않을 수 있습니다. 저자는 이런 깊이있는 내용을 설명하기 위해 본인이 직접 그린 그림을 충분히 활용하는데, 이 이미지들이 내용을 이해하는 데 큰 도움을 줍니다. 그렇기에 저는 머신러닝과 딥러닝이 궁금하지만 막연한 두려움에 선뜻 도전해보지 못했던 분들께 이 책을 추천합니다.

- 김진오 휴이노 백엔드개발자, 비전공자

새로운 지식을 배울 때, 용어의 어려움이나 복잡한 디테일은 부차적인 문제입니다. 그보다는 그 지식의 전체적인 구성과 해당 지식의 관점에서 사고하는 방식을 배우는 것이 중요합니다. 딥러닝도 마찬가지입니다. 이 책은 첨단에 있는 딥러닝 지식들을 욱여넣기보다, 딥러닝의 기본적인 구조를 이해함으로써 그러한 방식으로 사고할 수 있도록 도와줍니다. 완벽한 백지에서 처음 딥러닝의 세계로 발을 들이고 싶은 분들께 좋은 밑그림이 될 것입니다.

- 김성익 한양대학교 재학생, 부스트캠프 AI Tech 1기

1. 딥러닝의 개념, 머신러닝의 개념, 인공지능의 개념 등을 쉽고 재밌게 설명합니다. 법대를 나온 저도 이해할 수 있게 이야기와 이미지를 적절히 배치하여 쉽게 쉽게 읽히고 이해갑니다.

2. 핵심개념에 대한 명쾌한 설명과 예시 활용이 돋보입니다. 선형회귀와 같은 부분도 예제로서 일반화된 접근과 함께 자연스레 관련된 개념들로 안내해 줍니다.

3. 딥러닝에 대한 관점이 조금은 바뀌었어요. Platform 서비스 사업과 함께 자율주행 관련 사업 및 전략을 많이 다룸에 딥러닝이란 단어는 많이 접하였지만, 상세히 알게 됨에는 한계가 있었습니다. 스물몇 해 전 고등학 생으로 돌아가 수학의 개념원리를 공부하던 그때가 생각날 정도로 개념원리에 중심의 딥러닝과 관련 내용들이 차근차근 비전공자 눈높이에 맞춰 잘 설명되어 있었습니다. 저자님의 개인적 경험에서 바탕한, 진정한 비전공자들을 위한 입문서가 나온듯 하여 비단 AI 개발자를 꿈꾸는 비전공자 뿐만 아닌 딥러닝에 관심있는 많은 분들이 읽음에도 강력 추천 드립니다.

- 권혁찬 42dot 사업총괄

관련 링크

• 네이버 책
• 링크드인 포스트
• 직접 보고 추천하는 머신러닝 & 딥러닝 & 수학 총정리