한빛미디어 리뷰어 활동으로 제공받은 딥러닝의 정석 (Fundamentals of Deep Learning) 책을 읽었습니다.
목차
CHAPTER 1 딥러닝을 위한 선형대수학 기초
CHAPTER 2 확률 기초
CHAPTER 3 신경망
CHAPTER 4 순방향 신경망 훈련
CHAPTER 5 PyTorch 기반 신경망 구현
CHAPTER 6 경사하강법
CHAPTER 7 합성곱 신경망
CHAPTER 8 임베딩과 표현 학습
CHAPTER 9 시퀀스 분석 모델
CHAPTER 10 생성 모델
CHAPTER 11 해석 가능성 방법론
CHAPTER 12 메모리 증강 신경망
CHAPTER 13 강화 학습
목차를 보면 알 수 있듯이 굉장이 기초적인 딥러닝 서적 입니다.
그러나 제가 읽어 보니 초급자를 위한 책이 아닌 어느 정도 머신러닝, 딥러닝 지식이 있는 독자를 위한 책입니다.
눈 여겨 볼 부분
다른 책과 차별화 포인트는 1장과 2장에 소개하고 있는 선형대수학, 확률의 기초 부분입니다.
딥러닝의 정석 2판에서는 딥러닝 이론들을 수학적인 관점에서 설명을 풀어가는 부분이 많습니다. 그러다 보니 선형대수학과 확률을 처음에 설명하고 들어가는 부분이 좋았습니다.
그리고 딥러닝의 정석 2판을 읽으면서 좋았던 점은 pytorch로 작성한 적절한 코드를 제공하고 있고, 그 코드들의 설명도 꽤 준수한 점입니다.
그러나
역시나 번역본이라서 그런지 어색한 설명이 존재하는 점이 딥러닝의 정석 2판의 아쉬운 부분 입니다.
또 한가지 최근에 AI 분야의 화두인 언어 모델에 대해서는 많이 다루고 있지 않은점도 아쉬운점 입니다.
이상 딥러닝의 정석 2판을 읽은 후기를 마칩니다.
*한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.
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