[도서리뷰] 딥러닝 입문자를 위한 책 추천, 혁펜하임 『Easy! 딥러닝』

원본 게시글: https://velog.io/@euisuk-chung/『Easy-딥러닝』-딥러닝-입문자를-위한-최고의-가이드

최근 딥러닝에 대한 관심이 뜨겁습니다. 복잡해 보이는 AI 기술을 체계적으로 이해할 수 있는 책을 찾는 분들께 혁펜하임의 『Easy! 딥러닝』을 소개합니다. 이 책은 AI, 머신러닝, 딥러닝에 대한 기초부터 시작해 CNN, RNN, 트랜스포머 등 심화 주제까지 폭넓게 다룹니다.

특히, 저자이신 혁펜하임님은 유튜버와 강사로 활동하며 얻은 풍부한 경험을 바탕으로, 직관적인 비유와 명확한 설명으로 독자가 어려운 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.

이를 통해 초보자들도 딥러닝이라는 복잡한 학문을 차근차근 따라갈 수 있으며, 실무에서도 바로 활용 가능한 지식을 쌓을 수 있습니다.

❓ 혁펜하임, 그는 누구인가

혁펜하임은 딥러닝 입문서 『Easy! 딥러닝』의 저자이자, AI 및 딥러닝 분야의 강사로 활동하는 전문가입니다.- 그의 닉네임 ‘혁펜하임’은 신호처리 분야의 권위자인 오펜하임 교수에게서 영감을 받아 지은 것으로 알려져 있습니다.
- 그의 닉네임 ‘혁펜하임’은 신호처리 분야의 권위자인 오펜하임 교수에게서 영감을 받아 지은 것으로 알려져 있습니다.

혁펜하임 그는, 딥러닝계의 한석원 🦾

혁펜하임은 유튜브 채널을 통해 딥러닝과 AI 관련 강의를 제공하며, 복잡한 개념을 쉽게 설명하는 것으로 유명합니다. 그의 강의는 딥러닝 입문자들에게 큰 도움을 주고 있습니다.
- 또한, 그는 패스트캠퍼스와 협력하여 ‘혁펜하임의 AI DEEP DIVE’라는 온라인 강의를 제작하였으며, 이를 통해 딥러닝의 기초부터 심화 내용까지 체계적으로 전달하고 있습니다.

▶️ YouTube 링크: https://www.youtube.com/@hyukppen/

저 역시 재학생 시절, 혁펜하임님의 유튜브 채널을 애청하며 신호처리, 푸리에 변환과 같은 어려운 개념을 쉽게 이해할 수 있었습니다.

당시 그의 직관적이고 명확한 설명 덕분에 복잡한 개념을 쉽게 소화할 수 있었고, 이 경험은 제가 AI와 딥러닝에 흥미를 가지게 된 계기 중 하나였습니다.

지금도 많은 사람들이 그의 강의를 통해 딥러닝의 본질을 배우고 있습니다.

이 책의 주요 특징

『Easy! 딥러닝』의 책에 대한 특징은 아래와 같습니다:

초보자도 쉽게 이해할 수 있는 설명
- 딥러닝 개념을 비유적으로 풀어내며 친절하게 설명합니다.
- 어려운 수학적 개념도 직관적으로 다룰 수 있도록 부록에서 상세히 소개합니다.
- 딥러닝을 전혀 모르는 독자들도 충분히 이해할 수 있는 쉬운 예시와 설명으로 구성되어 있습니다.
풍부한 시각 자료와 동영상 강의 제공
- 280여 개의 삽화와 책 내용에 맞춘 동영상 강의를 통해 학습 효과를 극대화할 수 있습니다.
- 시각 자료를 통해 복잡한 개념을 더 쉽게 시각화하며, 동영상 강의는 독자의 이해를 더욱 풍부하게 만들어 줍니다.
이론과 실습의 완벽한 조화
- 기본 개념부터 실제 모델 설계 및 데이터 처리 방법까지 체계적으로 배우게 됩니다.
- 이론적인 설명과 함께 구체적인 실습 예제를 포함하여, 독자가 이론을 실무에 바로 적용할 수 있도록 돕습니다.
수학적 기초 제공
- 딥러닝을 이해하는 데 필요한 함수, 미적분, 확률과 통계 등 기초 수학을 부록으로 제공합니다.
- 특히, 기초가 부족한 독자들을 위해 각 수학 개념을 쉽게 설명하며, 딥러닝의 이론적 이해를 돕는 기반을 제공합니다.
실무와 연구 모두를 아우르는 구성
- 이 책은 단순히 이론적 학습에 그치지 않고, 실무에서 활용 가능한 지식과 팁을 제공합니다.
- 연구와 실무에 모두 적합한 폭넓은 주제를 다루며, 독자가 AI 프로젝트를 수행하는 데 필요한 핵심적인 도구와 방법론을 익힐 수 있습니다.

(참고) 작성 시점 기준 전자책은 아직 없지만, 곧 출시될 예정이라고 합니다! (개봉박두!)

다루는 내용과 목차

이 책은 크게 8개의 챕터와 부록으로 구성되어 있으며, 딥러닝의 기본 개념부터 최신 트렌드까지 체계적으로 설명합니다.

각 장은 딥러닝의 핵심 주제를 다루며, 초보자부터 중급 독자까지 모두에게 적합한 내용으로 구성되어 있습니다.

Chapter 1 - 왜 현재 AI가 가장 핫할까?

AI와 머신러닝, 딥러닝의 차이점을 비교하며, AI가 뜨거운 주제가 된 이유를 설명합니다. 규칙 기반 접근법과 데이터 기반 접근법의 차이를 배우며, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 같은 딥러닝의 다양한 학습 방식을 개괄합니다.

Chapter 2 - 인공 신경망과 선형 회귀, 그리고 최적화 기법들

인공 신경망의 기본 구조를 이해하고, 선형 회귀부터 시작해 딥러닝에서 사용하는 다양한 최적화 알고리즘을 다룹니다. 경사 하강법, Adam과 같은 최적화 알고리즘이 포함됩니다.

Chapter 3 - 딥러닝, 그것이 알고 싶다.

딥러닝의 핵심 구성 요소인 다층 퍼셉트론(MLP)과 역전파(backpropagation)를 포함한 주요 기술을 설명합니다.

Chapter 4 - 이진 분류와 다중 분류

이진 분류와 다중 분류 문제를 해결하기 위해 사용되는 Sigmoid와 Softmax 함수, 그리고 손실 함수 설계에 대해 다룹니다.

Chapter 5 - 인공 신경망, 그 한계는 어디까지인가?

Universal Approximation Theorem(보편 근사 정리)을 중심으로 인공 신경망의 이론적 가능성과 실제 한계에 대해 논의합니다.

Chapter 6 - 깊은 인공 신경망의 고질적 문제와 해결 방안

깊은 인공 신경망에서 발생하는 기울기 소실, 과적합 문제와 이를 극복하기 위한 배치 정규화(Batch Normalization), 레이어 정규화(Layer Normalization) 등의 정규화 기법을 설명합니다.

Chapter 7 - 왜 CNN이 이미지 데이터에 많이 쓰일까?

컨볼루션 신경망(CNN)의 구조와 원리를 중심으로, 이미지 데이터 처리에서 CNN이 왜 효과적인지 설명합니다. VGGNet과 같은 모델도 다룹니다.

Chapter 8 - 왜 RNN보다 트랜스포머가 더 좋다는 걸까?

RNN의 한계를 극복하기 위한 Attention 메커니즘과 Transformer 구조를 중심으로 딥러닝 모델의 최신 트렌드를 배웁니다.

부록: 딥러닝을 위한 필수 기초 수학

함수, 미적분, 확률과 통계 등 딥러닝을 공부하는 데 필요한 기초 수학 개념을 정리합니다. 특히 정보 이론 기초 부분에서는 Cross-Entropy와 KL-Divergence와 같은 핵심 수학 개념을 다룹니다.

리뷰에서 다룰 내용들

이어지는 도서리뷰에서는 특히 “Chapter 6: 깊은 인공 신경망의 고질적 문제와 해결 방안”을 중심으로 다룰 예정입니다.

이 장에서는 딥러닝에서 발생하는 주요 문제들, 예를 들어 기울기 소실(Vanishing Gradient)과 과적합(Overfitting) 문제를 다루며 이를 극복하기 위한 현대적인 기법을 제시합니다.
특히, 배치 정규화(Batch Normalization)와 레이어 정규화(Layer Normalization)의 원리, 장단점, 그리고 이를 실제로 적용한 실험 결과를 심도 있게 살펴볼 계획입니다.

추가적으로 시간 여유가 있다면, 부록의 6강 정보 이론 기초 부분도 함께 리뷰할 예정입니다.

여기에서는 Cross-Entropy와 KL-Divergence의 수학적 배경과 이들이 딥러닝 손실 함수로 어떻게 활용되는지를 설명할 예정입니다.
이러한 내용은 딥러닝 이론과 실무를 연결하는 데 중요한 역할을 합니다.

💡 Info

본 게시글은 혁펜하임의 『Easy! 딥러닝』 책의 리뷰어 활동으로 작성되었습니다.

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읽어주셔서 감사합니다! 🌱

[도서리뷰] 딥러닝 입문자를 위한 책 추천, 혁펜하임 『Easy! 딥러닝』

[도서리뷰] 딥러닝 입문자를 위한 책 추천, 혁펜하임 『Easy! 딥러닝』

이 책의 주요 특징

다루는 내용과 목차

Chapter 1 - 왜 현재 AI가 가장 핫할까?

Chapter 2 - 인공 신경망과 선형 회귀, 그리고 최적화 기법들

Chapter 3 - 딥러닝, 그것이 알고 싶다.

Chapter 4 - 이진 분류와 다중 분류

Chapter 5 - 인공 신경망, 그 한계는 어디까지인가?

Chapter 6 - 깊은 인공 신경망의 고질적 문제와 해결 방안

Chapter 7 - 왜 CNN이 이미지 데이터에 많이 쓰일까?

Chapter 8 - 왜 RNN보다 트랜스포머가 더 좋다는 걸까?

부록: 딥러닝을 위한 필수 기초 수학

리뷰에서 다룰 내용들

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