안녕하세요 딥러닝 모델링에 막 관심을 가지게 된 학생입니다. 제가 공부했던 책과 다른 자료들에 대해 소개하려고 합니다!
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밑바닥부터 시작하는 딥러닝-한빛미디어
이 도서는 총 3권으로 구성되어있습니다. 아직 첫번째 도서만 읽을 상태이지만 짧게 소개해보겠습니다! 이 책의 특별한 점은 정말 밑바박부터 시작한다는 점입니다. NumPy 라이브러리를 사용하여 프레임워크를 구현합니다. 물론 과정을 모두 구현해야한다는 점에서 어려움이 있고 왜 이렇게까지 하는지에 대한 의문이 들 수는 있지만 확실하게 구조와 원리들을 알아갈 수 있었습니다. -
모두의 딥러닝-길벗
이 책은 분량이 아주 적고 쉽게 읽을 수 있는 책입니다. 일단 책을 펼쳐보면 느낄 수 있는데 정말 많은 일러스트가 포함되어있습니다. 어떻게 이 모델을 활용하는지 용도에 대한 이야기 보다는 단순 딥러닝 모델을 소개해주고 최소한의 설명으로 이해할 수 있도록하여 딥러닝 모델이 익숙하지 않은 분들께 유용할것 같습니다. 오토인코더를 마지막으로 책이 끝나 트랜스포머, 생성형모델과 같은 내용은 포함되어있지 않습니다. 저 역시도 이책을 읽었는데 다 읽는데 2일 걸렸고 내용이 어렵다는 생각은 전혀 들지 않았습니다. 하지만 설명이 부족하다는 점에서 이 책보다는 딥러닝 파이토치 교과서-길벗 이 책을 추천합니다. -
기초수학지식을 위한 온라인 강의 (유튜브 - 이상화의 선형대수와 확률이론)
인공지능을 배우기 위해서는 기초 수학을 이해하는 것이 모델링을 하여 결과를 얻는것보다 중요하다고 생각하는 사람 중 한명입니다. 대학교에서 선형대수와 통계를 배웠지만 아쉽게도 대부분의 내용이 기억이 나지 않는 상태였습니다. 이 강의들은 영어로 표현된 용어에 익숙하다면 큰 어려움 없이 이해할 수 있을것이라고 생각듭니다. -
파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터 비전 심층학습-위키북스
이책은 인공지능에 필요한 기초 수학 개념들부터 설명해 주어 개념을 이해하는데에는 큰 어려움이 없었습니다. 이전까지는 알고리즘을 이해하기 위한 자료들이었습니다. 하지만 알고리즘을 공부하는 것만으로는 실제 어떻게 활용되는지에 대한 의문점이 있었습니다. 이 책에서는 자연어처리, 컴퓨터 비전에 활용되는 방법을 예시로 들어주어 활용성에 대해 접할 수 있었습니다. 물론 자연어처리만 공부하려고 하는 분들께는 내용이 부족할 수 있겠지만 직접 해보면서 다양한 분야를 일단 경험해보고 싶은 분들에게는 적절한 책인것 같습니다.
아직 딥러닝 초보여서 제가 읽고있는 책이 도움이 많이 되는지, 적절한 책인지는 잘 모르겠습니다! 만약 이 책은 읽지 않으면 손해다 하는 책이나 추천하고싶은 자료가 더 있다면 댓글 남겨주세요~
