분명, Deep Learning은 어려운 분야이다. 많은 수학 수식과 통계 지식이 필요하다. 하지만 Google사가 tensorflow를 내놓은지 몇 년이 지난 지금, Keras가 등장하고 수 많은 모델이 개발되었으며 많은 연구자들이 이 분야를 연구하면서 Deep Learning은 조금씩 쉬워지고 있다. 모든 분야가 그렇듯 Deep Learning분야도 실전에 바로 쓰일 수 있는 예제를 통해 공부할 때 확실하게 배울 수 있다. 수 많은 Deep Learning책이 있지만 대부분 신경망의 기초 원리에 대해서만 다루고 심도 있는 실전 예제를 다루지 않는다. 이 책은 전체가 예제로 구성되어 있다. 그것도 기초적인 예제가 아닌 Deep Learning을 공부하면서 꼭 알고 싶었던 주제를 심도 있게 다룬다. Cookbook형식으로 되어 있어 바로 찾아서 원하는 주제를 공부할 수 있다. 저자는 친절하게 모든 예제를 Jupyter Notebook으로 제공한다. 이 파일에는 모든 코드와 학습에 필요한 데이터가 들어 있어 간편하게 코드를 실행할 수 있다. 어떤 예제는 학습을 위한 데이터를 구하는데만 몇 일이 걸릴 수 있지만 이 파일을 이용하면 쉽게 코드를 실행할 수 있다.

Chapter_01 도구와 기술 Chapter_02 문제 해결하기 Chapter_03 단어 임베딩을 사용하여 텍스트 유사성 계산하기 Chapter_04 위키피디아 외부 링크를 이용한 추천 시스템 구축 Chapter_05 특정 문체를 흉내 내는 문장 생성하기 Chapter_06 질문, 답변 매칭 Chapter_07 이모티콘 추천하기 Chapter_08 sequence-to-sequence 맵핑 Chapter_09 이미 훈련된 이미지 인식 신경망 재사용하기 Chapter_10 입력된 이미지와 유사한 이미지 찾는 서비스 구축하기 Chapter_11 한 이미지에서 여러 객체 검출하기 Chapter_12 이미지 스타일 Chapter_13 Autoencoder를 사용하여 이미지 생성하기 Chapter_14 DeepNets을 사용하여 아이콘 생성하기 Chapter_15 음악과 딥러닝 Chapter_16 머신 러닝 시스템 제품화하기

저자 : Douwe Osinga Douwe Osinga는 경험이 많은 소프트웨어 엔지니어로 현재 구글에서 일하고 있습니다. 그 전에는 globetrotter에서 일했습니다. 그리고 3개의 스타트업의 창업자이기도 합니다. 그의 유명한 웹사이트 ( https://douw eosinga.com/projects ) 에서 기계학습을 포함한 다양한 관심있는 분야를 다루고 있습니다.

IT분야에는 수 많은 주제가 탄생하고 사라진다. 인공지능, Deep Learning는 어떻게 될까? 앞 날을 알 수는 없지만 이 주제는 분명 꽤 오랜 시간 남아 발전할 것이다. Google사가 DeepMind사를 인수하고 알파고가 등장했을 때만 해도 이 분야를 공부하는 사람은 소수에 불과했다. 그러나 지금은 세계 곳곳에서 수 많은 연구자들이 연구 성과를 쏟아내고 있다. 모든 분야가 그렇게 예제를 통해 공부할 때 가장 확실하게 이해할 수 있다. 기존 신경망 관련된 책은 아주 기초적인 예제만 다루고 지나치게 이론적인 부분을 많이 다룬다. 때로는 예제를 통해 그 뒤에 숨어 있는 이론적인 부분을 이해할 수도 있다. 이런 측면에서 볼 때 이 책에서 보여주는 다양한 예제는 신경망을 더욱 잘 이해할 수 있도록 분명히 도울 것이다. 신경망을 다루는 것은 예전에 비하면 비교할 수 없을 정도로 쉬워졌다. 그리고 학습을 위한 데이터를 구하는 것도 아주 많이 쉬워졌다. 마음만 먹으면 언제든 훌륭한 연구자들과 어깨를 나란히 할 수 있다. 여기 그런 고수들의 노하우가 담긴 책을 발간한다. 저자의 어깨 위에서 위를 바라볼 수 있게 될 것이다. 이 책은 놀라운 책이다. 저자가 겪은 실패와 성공을 단번에 정리하여 이 책을 읽는 사람으로 하여금 꽃 길만 걷게 한다. 책 내용을 보면 이 어려운 주제를 이렇게 간단하게 설명 해도 되나 싶을 정도로 깔끔하게 정리해 설명한다. 독자는 그 위에 자신만의 새로운 연구를 올려놓기만 하면 된다.