딥러닝을 처음 공부한다면 어떤 책이 좋을까?
인공지능(AI)과 딥러닝이 다양한 산업 분야에서 활용되면서 많은 사람들이 AI 공부를 시작하고 있습니다. 하지만 처음 접하는 사람들에게는 신경망, 역전파(Backpropagation), 경사하강법(Gradient Descent) 같은 용어들이 낯설고 어렵게 느껴질 수 있습니다.
이럴 때 추천하고 싶은 책이 바로 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 입니다.
이 책은 단순히 딥러닝 라이브러리를 사용하는 방법을 설명하는 것이 아니라, 딥러닝의 핵심 원리를 직접 구현하면서 이해할 수 있도록 구성된 입문서입니다.
책 소개
- 저자: 사이토 고키
- 출판사: 한빛미디어
- 원제: Deep Learning from Scratch
- 언어: Python
- 추천 대상:
- AI 입문자
- 머신러닝 및 딥러닝을 처음 공부하는 대학생
- 인공지능의 동작 원리를 이해하고 싶은 개발자와 직장인
- PyTorch나 TensorFlow 사용 전에 이론을 익히고 싶은 학습자
이 책이 특별한 이유
많은 딥러닝 교재는 TensorFlow나 PyTorch 같은 프레임워크 사용법부터 설명합니다.
하지만 이 책은 다릅니다.
신경망을 구성하는 요소들을 하나씩 직접 구현하면서 다음과 같은 내용을 배웁니다.
- 퍼셉트론(Perceptron)
- 활성화 함수(Activation Function)
- 신경망(Neural Network)
- 손실 함수(Loss Function)
- 경사하강법(Gradient Descent)
- 오차역전파(Backpropagation)
- CNN(합성곱 신경망)
- 딥러닝 학습 과정
즉,
import torch
import tensorflow를 사용하기 전에,
“딥러닝이 왜 학습되는가?”
를 이해하도록 도와주는 책입니다.
책의 장점
1. 수식을 최소화하고 코드 중심으로 설명
대부분의 AI 입문서는 복잡한 수식이 많아 초보자가 쉽게 포기하게 됩니다.
반면 이 책은 Python 코드를 통해 개념을 설명합니다.
예를 들어 시그모이드 함수, 소프트맥스 함수, 역전파 알고리즘 등을 직접 구현해 보면서 자연스럽게 원리를 이해할 수 있습니다.
2. NumPy만으로 딥러닝 구현
책 대부분의 예제는 NumPy만 사용합니다.
이를 통해 딥러닝 프레임워크가 내부적으로 어떤 연산을 수행하는지 이해할 수 있습니다.
실제로 PyTorch를 공부할 때도 내부 동작 원리를 이해하고 있으면 훨씬 빠르게 습득할 수 있습니다.
3. AI 전공 수업의 좋은 보조 교재
대학생들이 배우는
- 인공지능
- 머신러닝
- 딥러닝
- 데이터마이닝
과목의 기초를 다지는 데 매우 적합합니다.
특히 CNN, 역전파, 최적화 알고리즘을 처음 접하는 학생들에게 좋은 입문서입니다.
아쉬운 점
물론 단점도 있습니다.
최신 딥러닝 기술은 부족
이 책은 기본 원리 중심의 교재입니다.
따라서 최근 많이 사용되는
- Transformer
- BERT
- GPT
- LLM(Large Language Model)
- Diffusion Model
등의 최신 기술은 다루지 않습니다.
하지만 기본기가 부족한 상태에서 최신 모델을 공부하는 것은 매우 어렵기 때문에, 오히려 입문 단계에서는 장점이 될 수 있습니다.
이런 분들에게 추천합니다
- Python 기초 문법을 알고 있는 사람
- AI를 처음 공부하는 대학생
- 딥러닝의 원리를 이해하고 싶은 개발자와 직장인
- PyTorch, TensorFlow를 배우기 전에 기초를 다지고 싶은 사람
- CNN, 역전파, 경사하강법을 제대로 이해하고 싶은 사람
미리보기와 예제 코드 링크:
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 – 미리보기 사이트
https://www.slideshare.net/slideshow/ss-70456623/70456623
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 코드 & 동영상 사이트
https://github.com/WegraLee/deep-learning-from-scratch
총평
《밑바닥부터 시작하는 딥러닝》은 AI 입문자가 반드시 한 번쯤 읽어볼 만한 대표적인 딥러닝 교재입니다.
단순히 라이브러리를 사용하는 방법을 배우는 것이 아니라, 신경망이 학습되는 원리를 직접 구현하며 이해할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.
AI와 딥러닝을 처음 시작하는 분이라면 이 책을 통해 탄탄한 기초를 다진 후, PyTorch나 TensorFlow, 그리고 최근의 Transformer 기반 모델로 학습 범위를 넓혀가는 것을 추천합니다.
“딥러닝을 사용하는 방법”보다 “딥러닝이 동작하는 원리”를 배우고 싶다면 가장 먼저 읽어볼 만한 입문서입니다.