- 2025.09.10 전자책 출간
- 2025.08.28 종이책 출간
- 698 쪽
- 67.4MB
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- PAPER
작품 정보
이 책은 복잡한 딥러닝 기술의 핵심을 직관적으로 풀어내면서도 이론과 실제 사이에서 균형을 잃지 않는다. 먼저 딥러닝을 지탱하는 기본 개념부터 차근차근 설명한다. 지도 학습과 신경망의 구조, 모델 훈련과 최적화 같은 기초를 다진 뒤, 이미지와 텍스트, 그래프 데이터를 위한 대표적인 모델인 CNN, 트랜스포머, 그래프 신경망을 살펴본다. 이어서 GAN, VAE, 디퓨전 모델 같은 생성 모델과 강화 학습까지 다루며, 마지막에는 딥러닝이 왜 효과적인지에 대한 이론적 논의와 윤리적 쟁점을 짚어본다. 딥러닝을 제대로 이해하고 싶은 모든 독자를 위한 가장 단단한 출발점이 될 것이다.
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딥러닝에 대한 핵심 아이디어를 확실하게 파악하게 하는데 도움을 주는 책입니다. 교수가 수업용으로 쓴 교과서 치고는 조금 깊이가 얕은 느낌도 있지만, 노트 등으로 되어 있는 부분에 세부 주제에 대한 정보도 간략하나마 정리해두어 해당 분야에 대해 큰 그림을 잡는데 유용합니다. 대략적인 내용을 파악하는 측면에서는 책만 주욱 읽어 나가도 명쾌하게 이해되는 편입니다만, 일부 주제는 가급적 주피터 노트북 형태로 제공되는 실습을 병행해야 저자의 서술 취지를 명확히 이해할 수 있는 부분이 있어 독자가 약간은 노력을 해야 할 수 있습니다.
roh***2025.09.11
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