[리뷰] 김기현의 딥러닝 부트캠프 (한빛미디어)

이책은 어떻게 딥러닝 학습을 시작해야 할지 모르는 딥린이를 위한 입문 교과서이다.
개념, 수식, 실습으로 이어지는 최적의 딥러닝 학습 커리큘럼을 통해 딥러닝에 대한 기본기를 탄탄하게 키워준다.

이 책은 딥러닝을 처음 접하는 독자 또는 딥러닝을 어느 정도 알고 있지만 기초가 부족한 독자를 대상으로 이라고 한다.

딥린이에게는 어려울 수 있지만, 수학... 파이썬의 기초는 딥러닝을 배우는데 필수이다. 

 

이책에서 배우는 내용은 ...

· 개발 환경, 딥러닝의 개념, 파이토치 튜토리얼, 선형 계층, 손실 함수
· 경사하강법, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 심층신경망, 확률적 경사하강법
· 최적화, 오버피팅 방지, 심층신경망으로 분류 문제 해결, 정규화
· 표현 학습, 확률론적 관점, CNN(합성곱신경망), RNN(순환신경망)

 

이책을 통해서 배울 수 있는 것들은, 딥러닝 개념 및 이론을 배우고, 수식 정리, 실습코드를 통해서  실무 환경에서 실전 같은 프로젝트 연습이라고 하겠다.  

 

딥러닝 개념 및 이론 설명
딥러닝의 기초 개념을 최대한 쉽게 이해할 수 있도록 수학적 표현을 최소화하고 그림 또는 시각화 활용.

기초부터 심화 단계까지 차근차근 접근할 수 있도록 구성, 딥러닝의 여러 진행 방식에 대해 원리와 구조를 체득.

수식 정리
딥러닝을 제대로 공부하기 위해서 수학적 배경지식은 반드시 필요.

딥러닝의 기초 개념 및 이론을 수식을 통해 다시 한번 정리.

실습 코드
앞에서 배운 이론과 수식을 파이토치로 어떻게 구현하는지에 대해 익힘.

이 책의 실습은 GPU 없이 실행이 가능하며, GPU가 있다면 훨씬 더 빠르게 실행할 수 있지만,

GPU 없이도 최대 몇십 분 이내로 실행이 완료되도록 구성되어 있음.

실무 환경에서의 실전 같은 프로젝트 연습
실제 머신러닝 프로젝트를 진행하듯이 파일을 구성하고 CLI 환경에서의 실습 진행

실전처럼 MNIST 분류기 성능을 끌어 올리는 방법과 이를 위한 실험 환경 구축 방법 숙지

 

 

 "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."