케라스 창시자 프랑소아 숄레의 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 3판』 깃허브 예제 코드를 직접 실습하며 배우는 실전 딥러닝 강의입니다. 기본 인공신경망부터 최신 LLM과 디퓨전 모델까지 단계별로 구현하고, 실무에 바로 적용 가능한 머신러닝 파이프라인과 모범 사례를 익힙니다.
이 책은 딥러닝을 처음부터 배우거나 이해의 폭을 넓히고자 하는 모든 사람을 위해 썼습니다. 머신러닝 기술자나 소프트웨어 엔지니어, 대학생에 상관없이 이 책에서 배울 점이 있을 것입니다. 처음에는 간단하게 시작해서 나중에 최신 기술까지 배우는 식으로 딥러닝을 탐구해 보겠습니다. 이 책은 직관, 이론, 실습 사이에 균형을 잡고 있습니다. 수학 표기를 피하고 그 대신 딥러닝의 핵심 아이디어를 기본 원리에 대한 해설과 실제 코드로 설명합니다. 다양한 도메인의 문제를 위해 밑바닥부터 머신러닝 모델을 훈련하고, 딥러닝 모델을 만들고 실전에 배치하기 위한 실용적인 권장 사항을 배우겠습니다. 이 책을 읽고 나면 딥러닝이 무엇인지, 언제 적용하는지, 한계는 무엇인지에 대한 개념을 확실히 이해할 수 있습니다. 머신러닝 문제를 구성하고 해결하기 위한 표준적인 작업 흐름에 익숙해지고 자주 마주치는 이슈들을 다루는 방법을 배웁니다.
대상 독자
이 책은 머신러닝과 딥러닝을 시작하려는 파이썬 프로그래밍 경험자를 위한 책입니다. 다른 독자들에게도 꽤 유용할 것입니다. ∙ 머신러닝에 친숙한 데이터 과학자라면 가장 빠르게 성장할 수 있으며, 가장 뛰어난 머신러닝의 하위 분야인 딥러닝을 확실하고 실용적으로 접할 수 있습니다. ∙ 케라스 프레임워크를 배우기 시작하려는 딥러닝 연구자나 기술자라면 이 책이 이상적인 케라스 단기 특강이 될 것입니다. ∙ 이론적 배경을 가지고 딥러닝을 공부하는 대학원생이라면 실용적인 측면을 배우고, 심층 신경망에 대한 직관을 키우고, 핵심 모범 사례와 친숙해질 것입니다. 코딩을 하지 않더라도 기술에 대해 이해하고 있는 사람이라면 딥러닝에 대한 기초와 고급 개념을 배우는 데 도움이 될 것입니다. 코드 예제를 이해하려면 파이썬에 익숙해야 합니다. 머신러닝이나 딥러닝을 경험한 적이 없어도 괜찮습니다. 이 책에서 필요한 기초를 모두 다룹니다. 수학에 대한 지식도 필요 없습니다. 고등학교 수준의 수학이면 책을 읽는 데 충분합니다.
기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했습니다. Google AI/Cloud GDE 입니다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다.