혼자 만들며 공부하는 딥러닝

 

 

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

 

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『혼자 만들면서 공부하는 딥러닝』은 단순히 딥러닝 모델을 사용하는 방법을 알려주는 것을 넘어서, 모델이 '왜 이렇게 동작하는가?'에 대한 근본적인 이해를 추구합니다. 특히 TensorFlow나 PyTorch 같은 고급 프레임워크에 의존하지 않고 NumPy만으로 신경망을 구현해보면서, 딥러닝의 작동 원리를 제대로 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.

 

이 책의 가장 큰 강점은 컴퓨터 비전과 자연어 처리라는 딥러닝의 두 주요 분야를 모두 아우르면서, 총 20개의 실용적인 프로젝트를 직접 구현하며 학습할 수 있다는 점입니다. 패션 상품 이미지 분류를 위한 최초의 합성곱 신경망(CNN) 모델부터 시작해서, 강아지와 고양이 사진을 분류하는 사전 훈련된 CNN 모델, 영화 리뷰 텍스트의 감성 분석을 위한 트랜스포머 인코더 모델, 그리고 GPT, Llama, Gemma 같은 최신 대규모 언어 모델까지 단계적으로 학습할 수 있습니다. 이런 구성은 딥러닝의 역사적 발전 과정을 자연스럽게 따라가면서, 각 모델이 등장한 배경과 기술적 혁신을 체감할 수 있게 해줍니다.

 

개발자 입장에서 특히 인상적인 부분은 수학적 개념을 코드와 함께 설명하여 이론과 실습이 자연스럽게 연결되는 방식입니다. 많은 딥러닝 책들이 수학 공식만 나열하거나 반대로 코드만 제시하는 경우가 많은데, 이 책은 두 영역을 효과적으로 연결시켜 줍니다. 예를 들어, 역전파 알고리즘을 설명할 때도 단순히 공식을 제시하는 것이 아니라, NumPy로 직접 구현해보면서 각 단계에서 일어나는 계산 과정을 명확하게 이해할 수 있도록 합니다.

 

이 책은 매우 독특합니다. 이론서는 모델의 작동 원리를 이해하는 데 초점을 맞추고, 활용서는 실전 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있어 딥러닝 모델이 어떻게 구성되어 있는지 쉽게 감이 잡히지 않는 경우가 많습니다. 하지만 『혼자 만들면서 공부하는 딥러닝』은 이론서와 활용서 사이 어딘가에 놓여 있어, 이론에서 출발하여 활용까지 가는 길을 안내하면서 실제 모델이 어떻게 구성되는지 직접 만들어볼 수 있게 해줍니다.

 

특히 기본 개념은 익혔지만 딥러닝 모델을 어떻게 다뤄야 할지 막막했던 분들에게 좋은 출발점이 되어줄 수 있습니다. 고급 딥러닝 주제를 다룬 심도 있는 학습으로 건너가기 전에 꼭 거쳐야 할 단계라고 할 수 있습니다.

 

실습 환경 구성도 매우 편리합니다. 모든 예제는 구글 코랩을 기반으로 하여 별도의 복잡한 환경 설정 없이 바로 실습할 수 있으며, 깃허브에 공개된 주피터 노트북을 통해 실행 결과를 확인해볼 수 있습니다. 직접 타이핑하지 않아도 코드의 실행 과정과 결과를 따라갈 수 있어, 시간이 부족한 개발자들도 효율적으로 학습할 수 있습니다.

 

또한 저자의 학습 지원 시스템이 매우 잘 구축되어 있습니다. 한빛미디어 유튜브 채널과 저자 개인 유튜브 채널에서 동영상 강의를 제공하며, 카카오톡 오픈채팅과 디스코드, 구글 그룹스를 통해 언제든지 질문하고 소통할 수 있는 환경이 마련되어 있습니다. 혼자 공부하다가 막히는 부분이 있어도 빠르게 해결할 수 있는 안전망이 잘 갖춰져 있는 셈입니다.

 

최신 기술 트렌드에 대한 반영도 뛰어납니다. BART와 T5 같은 인코더-디코더 모델을 직접 구현해보고, 허깅페이스 transformers 라이브러리를 사용하여 텍스트 요약 작업을 수행하며, 미세 튜닝된 KoBART까지 실습할 수 있습니다. 이런 최신 모델들을 단순히 사용하는 것이 아니라 구조를 이해하고 직접 구현해보는 경험은, 앞으로 나올 새로운 모델들의 변화를 쫓아가는 데에도 큰 도움이 될 것입니다.

 

 

 

이 책의 주요 특징

 

1. 실습 중심의 구성과 다양한 예제

- 강아지 사진 분류, 영화 리뷰 감성 분석, GPT 모델 만들기 등 실생활과 밀접한 다양한 딥러닝 프로젝트를 직접 구현해볼 수 있습니다.

- 컴퓨터 비전의 초창기 모델부터 최신 대규모 언어 모델(GPT, Llama, Gemma 등)까지 폭넓게 다루며, 인공지능의 발전 과정을 자연스럽게 체험할 수 있습니다.

- 각 장마다 ‘문법 체크’, ‘따라 하며 배우는 코딩’, ‘미니 프로젝트’ 등 단계별 학습 요소가 체계적으로 배치되어 있어, 독자가 혼자서도 끝까지 완주할 수 있도록 설계되었습니다.

 

2. 온라인 실습 환경과 학습 지원

- 모든 예제는 구글 코랩(Colab) 환경에서 실습할 수 있어, 별도의 복잡한 설치 없이 바로 실습이 가능합니다.

- 책의 깃허브 저장소에 모든 코드와 주피터 노트북이 공개되어 있어, 코드 실행 결과를 쉽게 확인하고 수정해볼 수 있습니다.

- 저자 직강 유튜브 강의와 카카오톡 오픈채팅, 학습 사이트 Q&A 등 풍부한 학습 지원이 제공되어, 혼자 공부하다 막히는 부분도 빠르게 해결할 수 있습니다.

 

3. 입문 이후 실전으로 넘어가는 징검다리

-  딥러닝 입문서를 마친 후, “딥러닝 모델로 무엇을 할 수 있을까?”라는 궁금증을 가진 학습자에게 실질적인 구현 경험을 제공합니다.

- 단순히 모델을 따라 만드는 데 그치지 않고, 해당 모델이 발전해온 기술적 맥락과 최신 트렌드까지 짚어주어, 실제 업무나 연구에 적용할 수 있는 실전 감각을 키울 수 있습니다.

 

 

이 책의 장점

- 직접 구현하며 배우는 실습형 구성: 추상적인 이론이 아니라, 실제로 코드를 작성하고 결과를 확인하며 학습할 수 있어 이해도가 높아집니다.

- 최신 딥러닝 트렌드 반영: GPT, Llama, Gemma 등 최신 대규모 언어 모델까지 다루어, 현업에서 쓰이는 기술 흐름을 놓치지 않습니다.

- 학습 지원 시스템: 유튜브 강의, 오픈채팅, Q&A 등 다양한 지원으로 독학자의 한계를 보완합니다.

- 온라인 실습 환경: 구글 코랩 기반 실습으로 설치 스트레스 없이 바로 실습이 가능합니다.

 

 

이 책의 아쉬운 점

- 딥러닝 완전 초심자에게는 다소 진입 장벽: 파이썬 기본 문법과 numpy, pandas 등 기초 라이브러리 사용법은 미리 익혀야 원활하게 따라갈 수 있습니다.

- 심화 내용은 부족할 수 있음: 강화학습, 시계열 분석, RNN·LSTM 등 고급 주제는 다루지 않으므로, 더 깊은 학습을 원한다면 추가 학습이 필요합니다.

- PyTorch 미지원: 대부분의 예제가 TensorFlow와 Keras로 구현되어 있어, PyTorch로 딥러닝을 배우고 싶은 독자라면 별도의 자료가 필요합니다.

 

 

추천 대상

- 딥러닝 입문서를 완독한 후, 직접 모델을 구현해보고 싶은 초급 개발자

- “딥러닝을 배워서 실제로 무엇을 할 수 있을까?”에 대한 답을 찾고 싶은 실습형 학습자

- 구글 코랩 등 온라인 실습 환경에서 빠르게 딥러닝 경험을 쌓고 싶은 독학자

- 최신 인공지능 트렌드(GPT, LLM 등)에 관심 있는 현업 개발자 및 학생

 

 

 

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