요즘 인공지능(artificial Intelligence, AI), 머신러닝(machine learning), 딥러닝(deep learning)이 사방에서 난리다. 특히 딥러닝이라는 괴물은 빅데이터와 함께 여러 군데에서 이미 괴력을 발휘하고 있다. 그럼, 딥러닝이란 무엇인가? 딥러닝은 오늘날의 인공지능을 이끄는 첨단 기술이라고 할 수 있다. 인공지능은 사람처럼 사고하고 행동하는 기술을 말한다. 최근 딥러닝과 더불어 주목을 받는 머신러닝은 인공지능의 한 분야로서 컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야이고, 딥러닝은 사람의 뇌 구조와 같은 깊은 신경망(neural network)을 기반으로 하는 머신러닝의 한 방법을 말한다. 따라서, 이들 간에는 다음과 같은 집합관계를 갖고 있다.
딥러닝 ⊂ 머신러닝 ⊂ 인공지능
딥러닝은 영상 인식(image recognition), 음성 인식(speech recognition), 기계 번역(machine translation) 등에서 탁월한 성능을 보이고 있고, 이런 분야들을 통합하여 챗봇(chatbot), 챗GPT(ChatGPT), 인공지능 비서, 자율 주행차(autonomous driving car, self-driving car) 등의 분야에서 딥러닝의 잠재력이 현실화되고 있다.
국내에서는 지난 2016년 구글의 딥마인드(DeepMind)가 딥러닝 기술로 개발한 AI ‘알파고(AlphaGo)’와 이세돌 9단의 바둑 대결 이후 인공지능과 딥러닝 열풍이 불고 있다. 요즘 여기저기에서 딥러닝이란 단어가 많이 들려온다. 딥러닝 기술이 놀라운 속도로 발전함에 따라 지금까지는 기술의 미성숙으로 인해 현실적으로 적용되지 못했던 분야에 성공적으로 적용되기 시작하면서 일각에서는 무엇이든 딥러닝으로 해결하려는 ‘딥러닝 만능주의’ 경향도 나타나고 있다. 저자는 여러 가지 딥러닝 모델, 즉 DNN, CNN, RNN, RBM, DBN, GAN 등에 대해 연구를 수행하고 있으며, 다양한 분야에서 우수한 성과를 나타내고 있다. 이에 독자들의 전공과 관계없이 관련 분야에 딥러닝 기술을 적용하려는 시도가 많이 있었으면 하는 바람으로 이 책을 집필하였다.
독자들은 딥러닝을 위해 어떤 프레임워크를 사용하는 것이 좋은가? 지금까지 학계와 기업 모두에서 가장 인기 있는 프레임워크는 텐서플로(TensorFlow)이다. 이 책은 텐서플로를 백엔드 엔진으로 사용하는 딥러닝 프레임워크, 즉 케라스(Keras)를 사용한다. 케라스는 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용하는 데 가장 좋은 도구로 널리 권할 만한 것이다. 이 책을 다 읽고 나면 딥러닝이 무엇이고, 왜 중요하며, 어떻게 작동하는지를 이해할 수 있을 것이다.
이 책은 총 10개의 장으로 구성되어 있다. 제1장에서는 전반적인 딥러닝 개요에 대해 소개하고, 제2장에서는 딥러닝 실습을 위한 환경에 대해 다룬다. 제3장에서는 딥러닝의 기반이 되는 인공 신경망에 대해 다루며, 제4장에서는 딥러닝 기본 절차에 대해 다루고, 제5장에서는 케라스에 대해 다룬다. 제6장에서는 딥러닝의 모델 중 DNN 모델에 대해 다루고, 제7장에서는 영상 인식에 사용되는 CNN 모델, 제8장에서는 자연어 처리 모델, 제9장에서는 순차 데이터에 적합한 RNN 모델과 LSTM 모델, 그리고 제10장에서는 딥러닝에서 ‘실제같이 보이는 허구’를 만들어내는 GAN 모델에 대해 다룬다.
이 책은 인공지능, 머신러닝과 딥러닝에 관심이 있는 누구나 대상 독자이다. 저자는 독자들이 이 책을 통해 딥러닝의 맛을 느낄 수 있도록 집필하였으며, 누구나 쉽게 배울 수 있도록 상세하게 설명하려고 노력하였다. 하지만 여전히 책 내용에 오류가 있고 부족한 부분이 많을 것으로 생각한다. 따라서 독자들의 애정 어린 충고와 지속적인 지도편달을 바라며 미흡한 부분은 계속 보완해 나가고자 한다. 책의 소스 및 데이터파일과 출간 후에라도 나올 수 있는 수정사항 등은 자유아카데미 홈페이지(www.freeaca.com) 자료실에 제공할 예정이니 참고하기를 바란다.
