딥러닝을 처음 공부한다면 어떤 책이 좋을까요?
인공지능(AI)과 딥러닝 기술이 빠르게 발전하면서 많은 사람들이 머신러닝과 딥러닝 공부를 시작하고 있습니다.
하지만 처음 공부하다 보면 신경망, 손실 함수, 옵티마이저, CNN, Attention, Transformer 같은 용어들이 한꺼번에 등장하기 때문에 어렵게 느껴질 수 있습니다.
특히 단순히 코드를 따라 입력하는 것보다,
“딥러닝 모델은 어떤 원리로 학습되는가?”
“실제로 모델을 어떻게 설계하고 학습해야 하는가?”
를 이해하고 싶다면 추천할 만한 책이 바로 《케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판》입니다.
이 책은 Keras의 창시자인 프랑소와 숄레(François Chollet)가 직접 집필한 딥러닝 입문서로, 딥러닝의 기본 개념부터 실제 모델 구현까지 단계적으로 설명합니다.
책 소개
- 저자: 프랑소와 숄레(François Chollet)
- 역자: 박해선
- 출판사: 길벗
- 원제: Deep Learning with Python, Second Edition
- 사용 언어: Python
- 주요 프레임워크: TensorFlow / Keras
- 추천 대상:
- AI와 딥러닝을 처음 공부하는 사람
- Python 기초 문법을 알고 있는 대학생
- TensorFlow와 Keras를 배우고 싶은 개발자
- CNN, 자연어 처리, Transformer를 공부하고 싶은 학습자
- 머신러닝 프로젝트의 전체 과정을 이해하고 싶은 사람
이 책이 특별한 이유
이 책의 가장 큰 특징은 Keras의 창시자가 직접 설명하는 딥러닝 교재라는 점입니다.
단순히 Keras API의 사용 방법만 소개하는 것이 아니라,
- 신경망이 어떻게 동작하는지
- 모델은 어떻게 학습되는지
- 과적합은 왜 발생하는지
- 좋은 모델을 만들기 위해 무엇을 고려해야 하는지
등을 함께 설명합니다.
즉,
model.fit()이라는 한 줄의 코드를 사용하는 것에서 끝나는 것이 아니라,
그 안에서 어떤 학습 과정이 이루어지는지 이해할 수 있도록 도와주는 책입니다.
주요 학습 내용
이 책에서는 딥러닝의 기본 개념부터 다양한 실전 기술까지 폭넓게 다룹니다.
주요 내용은 다음과 같습니다.
- 인공지능과 머신러닝, 딥러닝의 개념
- 텐서(Tensor)
- 신경망(Neural Network)
- 손실 함수(Loss Function)
- 옵티마이저(Optimizer)
- 경사하강법(Gradient Descent)
- 모델 평가
- 과적합과 일반화
- CNN(합성곱 신경망)
- 이미지 분류
- 이미지 분할
- 시계열 데이터 처리
- 자연어 처리(NLP)
- Attention
- Transformer
- 텍스트 분류
- 기계 번역
- 텍스트 생성
- 생성형 딥러닝
- 머신러닝 프로젝트 워크플로
기초적인 신경망부터 시작해서 이미지, 텍스트, Transformer까지 자연스럽게 학습 범위를 넓힐 수 있도록 구성되어 있습니다.
책의 장점
1. Keras 창시자가 직접 설명하는 딥러닝
이 책의 저자인 프랑소와 숄레는 Keras를 만든 개발자입니다.
따라서 Keras를 단순히 사용하는 방법이 아니라, 딥러닝 모델을 어떤 방식으로 설계하고 학습해야 하는지를 함께 설명합니다.
예를 들어 Keras에서는 다음과 같이 간단하게 신경망을 만들 수 있습니다.
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
model = keras.Sequential([
layers.Dense(512, activation="relu"),
layers.Dense(10, activation="softmax")
])코드는 짧지만 그 안에는
- Layer
- Activation Function
- 출력층
- 분류 모델 구조
와 같은 여러 딥러닝 개념이 포함되어 있습니다.
이 책에서는 이런 개념을 코드와 함께 차근차근 설명합니다.
2. 수식보다 직관적인 설명과 코드 중심
딥러닝을 처음 공부할 때 가장 큰 장벽 중 하나는 수학입니다.
미분, 행렬, 확률, 최적화 같은 개념이 한꺼번에 등장하면 처음 공부하는 사람에게 부담스럽게 느껴질 수 있습니다.
이 책은 복잡한 수학적 증명보다는 직관적인 설명과 Python 코드를 통해 딥러닝 개념을 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.
따라서 딥러닝을 처음 시작하는 학습자도 비교적 부담 없이 접근할 수 있습니다.
3. 실제 딥러닝 모델을 직접 만들어 볼 수 있음
책에서는 개념 설명만 하는 것이 아니라 실제 데이터를 사용하여 다양한 모델을 구현합니다.
예를 들어
- 이미지 분류
- 텍스트 분류
- 시계열 예측
- 자연어 처리
- Transformer
- 생성 모델
등을 직접 실습할 수 있습니다.
단순히 이론만 공부하는 것이 아니라, 실제 코드가 어떻게 모델로 연결되는지를 확인할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.
4. CNN부터 Transformer까지 폭넓게 학습
딥러닝을 공부하다 보면 이미지 처리와 자연어 처리는 반드시 접하게 됩니다.
이 책에서는 CNN을 활용한 이미지 처리뿐만 아니라 자연어 처리와 Attention, Transformer까지 다룹니다.
따라서 딥러닝 기초를 공부한 뒤 최근 AI 기술을 이해하기 위한 기반도 함께 만들 수 있습니다.
특히 Transformer는 현재 자연어 처리와 대규모 언어 모델에서 매우 중요한 구조이기 때문에, 이후 BERT나 GPT 같은 모델을 공부할 때도 도움이 됩니다.
5. 머신러닝 프로젝트의 전체 흐름을 배울 수 있음
실제 머신러닝 프로젝트는 모델을 만드는 것만으로 끝나지 않습니다.
일반적으로 다음과 같은 과정이 필요합니다.
문제 정의
↓
데이터 준비
↓
데이터 전처리
↓
기본 모델 구축
↓
모델 학습
↓
평가
↓
과적합 개선
↓
모델 튜닝
↓
배포이 책에서는 단순한 모델 구현뿐만 아니라 머신러닝 문제를 어떻게 정의하고 해결해야 하는지도 설명합니다.
그래서 개인 프로젝트나 실제 AI 프로젝트를 준비하는 사람에게도 도움이 됩니다.
아쉬운 점
1. PyTorch가 아니라 TensorFlow와 Keras 중심
이 책의 예제는 주로 TensorFlow와 Keras를 사용합니다.
따라서 PyTorch만 공부하려는 사람에게는 코드 방식이 조금 다르게 느껴질 수 있습니다.
하지만 신경망, 손실 함수, 옵티마이저, CNN, Transformer 같은 핵심 개념은 프레임워크가 달라도 동일하기 때문에 딥러닝 기본기를 익히는 데에는 충분히 도움이 됩니다.
2. Python 완전 초보자에게는 조금 어려울 수 있음
딥러닝 입문서이지만 Python 프로그래밍 자체를 처음 배우는 책은 아닙니다.
따라서 다음 정도의 Python 기초는 미리 알고 있는 것이 좋습니다.
- 변수
- 조건문
- 반복문
- 함수
- 리스트와 딕셔너리
- 클래스
- NumPy 배열
- Python 패키지 설치
Python 문법을 어느 정도 익힌 뒤 읽으면 훨씬 수월하게 공부할 수 있습니다.
3. 최신 LLM 기술을 전문적으로 다루는 책은 아님
책에서는 Attention과 Transformer를 다루고 있지만, 최근 많이 사용되는
- GPT
- Llama
- RAG
- LoRA
- RLHF
- AI Agent
- Multimodal LLM
등을 집중적으로 설명하는 책은 아닙니다.
이 책의 목적은 최신 LLM 기술 자체보다는 딥러닝의 기본 원리와 다양한 모델 구조를 체계적으로 이해하는 것에 가깝습니다.
따라서 이후 LLM이나 생성형 AI를 공부하기 전에 기본기를 쌓는 용도로 활용하기 좋습니다.
이런 분들에게 추천합니다
- Python 기초 문법을 알고 있는 사람
- AI와 딥러닝을 처음 체계적으로 공부하는 사람
- TensorFlow와 Keras를 배우고 싶은 사람
- 신경망의 기본 원리를 이해하고 싶은 사람
- CNN과 이미지 처리를 공부하고 싶은 사람
- 자연어 처리를 처음 공부하는 사람
- Attention과 Transformer의 기본 구조를 배우고 싶은 사람
- 실제 AI 프로젝트를 직접 만들어 보고 싶은 사람
추천 공부 순서
이 책을 공부할 때는 모든 내용을 빠르게 읽기보다는 직접 코드를 실행해 보면서 공부하는 것이 좋습니다.
추천 순서는 다음과 같습니다.
Python / NumPy 기초
↓
딥러닝 기본 개념
↓
Keras 모델 구현
↓
모델 평가와 과적합
↓
CNN
↓
시계열 데이터
↓
자연어 처리
↓
Attention
↓
Transformer
↓
생성형 딥러닝특히 예제 코드를 그대로 실행한 뒤,
learning_ratebatch_sizeepochsoptimizer같은 값을 직접 변경해 보는 것도 좋은 학습 방법입니다.
같은 모델이라도 설정에 따라 학습 결과가 어떻게 달라지는지 확인하면 딥러닝의 동작 방식을 훨씬 쉽게 이해할 수 있습니다.
예제 코드 및 관련 링크
책의 예제 코드는 François Chollet의 GitHub에서 확인할 수 있습니다.
Deep Learning with Python, Second Edition 예제 코드
https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks
국내판 도서 정보는 길벗 공식 홈페이지에서도 확인할 수 있습니다.
길벗 – 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판
https://www.gilbut.co.kr/book/view?bookcode=BN003496
총평
《케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 2판》은 딥러닝의 기본 개념부터 실제 모델 구현, CNN, 자연어 처리, Attention, Transformer까지 폭넓게 공부할 수 있는 딥러닝 입문서입니다.
특히 단순히 Keras 코드를 사용하는 방법만 배우는 것이 아니라,
신경망이 어떻게 학습되고, 실제 딥러닝 문제를 어떻게 해결해야 하는지
를 함께 이해할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.
Python을 어느 정도 사용할 수 있고 AI와 딥러닝 공부를 본격적으로 시작하고 싶다면, 이 책을 통해 기본 개념과 실전 구현을 함께 익혀볼 수 있습니다.
또한 현재는 《케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 개정 3판》도 출간되어 있으므로, 새로 구매하려는 분이라면 3판을 선택해 최신 개정 내용을 함께 살펴보는 것도 좋습니다.
딥러닝의 개념을 이해하면서 실제 모델까지 직접 만들어 보고 싶다면 읽어볼 만한 책입니다.