책 소개
이 책은 딥러닝의 핵심 개념을 처음부터 직접 구현해보며 배우는 입문서입니다. 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 파이썬으로 직접 코드를 작성하면서 딥러닝의 기초를 탄탄히 다질 수 있습니다. 특히 역전파와 같은 복잡한 개념도 계산 그래프를 통해 시각적으로 이해할 수 있게 설명합니다.
저자 소개
사이토 고키는 도쿄대학대학원 출신으로, 현재 기업에서 인공지능 연구·개발을 하고 있습니다. "밑바닥부터 시작하는 딥러닝" 시리즈의 저자이며, 다수의 프로그래밍 서적을 일본어로 번역했습니다.
번역가 소개
개앞맵시(이복연)는 IT 전문 번역가이자 편집자입니다. "밑바닥부터 시작하는 딥러닝" 시리즈를 포함한 다수의 IT 전문서를 번역했으며, 단순 번역을 넘어 독자의 이해를 돕기 위해 설명 보강, 코드 개선 등 다양한 노력을 기울입니다. IT 전문서 시장에서 풍부한 경험을 바탕으로 체계적이고 꼼꼼한 번역 작업을 진행합니다.
이런 분들에게 추천합니다
- 딥러닝을 처음부터 차근차근 배우고 싶은 입문자
- 실제 동작하는 코드로 직접 구현하면서 학습하고 싶은 분
- 신경망의 기본 원리부터 최신 기술(배치 정규화, 드롭아웃, Adam 등)까지 깊이 있게 이해하고 싶은 분
이 책은 시리즈물입니다. 처음에는 5이길래 5판인가 했는데, 찾아보니 시리즈별로 주제가 다르더군요.
큰 주제를 정하고 그 주제에 대해 밑바닥부터 파헤치기 때문에 각 시리즈를 순서대로 읽을 필요가 없습니다. 이번 5편은 이미지 생성 모델, Diffusion 모델에 대한 주제이므로, 다른 주제가 궁금하시면 아래 사진을 참고해 주세요.
Colab이나 여러 환경에서 실습할 수 있도록 보여주고 있습니다. 
다른 한 권으로 되어있는 책의 경우, 예를 들어 VAE를 설명한다면 정말 간단하게 설명하고 넘어가는데, 이 다섯 번째 시리즈의 경우 큰 주제를 Diffusion 모델에 포커싱하기 때문에, 더 자세히 구현부터 응용까지 상세하게 설명하고 있습니다.
제 경우 딥러닝/머신러닝을 순차적으로 공부한 게 아니라, 회사 프로젝트로 Diffusion 모델 관련 리서치를 하다가 이 책의 7~10장에 나오는 VAE부터 Stable Diffusion까지 내용을 알고 어느정도 있었는데, 이번에 이 책을 읽으면서 모델과 알고리즘, 그리고 신경망에 대해 더 깊이 알 수 있는 좋은 기회였습니다.
모르고 접하신다고 해도 1장 정규분포부터 시작하여 이후 Diffusion 모델을 사용한 첨단 이미지 생성까지, 책의 흐름이 학습하기에 너무 좋습니다.
부록
이것은 우연히 발견했는데 간단하게 소개해보자면, 이 책의 번역가인 개앞맵시 님이 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝'을 원작으로 만든 소설입니다. 딥러닝 주제와 실제 세계에 존재하는 것들을 상상력을 더하여 표현한 소설입니다.
마치며
한 줄 한 줄 직접 따라하며 배울 수 있어서 책 제목처럼 '밑바닥부터 시작하는'(From scratch)이라는 문구가 와닿습니다.
요즘은 편리한 딥러닝 툴과 라이브러리들이 많이 나오고 있지만, 작동되는 근본 원리와 기초부터 차근차근 배우고 싶은 분들에게 좋은 책이라고 생각합니다.
다소 어려운 주제이지만 그럼에도 불구하고 코딩으로 구현해볼 수 있고 시각적으로 풀어놓은 디테일들이 훌륭합니다. 또한 필요한 기초지식을 처음부터 한번에 설명하지 않고 10개의 챕터에서 필요할때마다 그때그때 적절히 설명해 줍니다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."