혼자 만들면서 공부하는 딥러닝- 딥러닝 기본을 공부하고 실력을 향상하고 싶은 이를 위한 길잡이 -

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서

책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."

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혼자 만들면서 공부하는 딥러닝

- 딥러닝 기본을 공부하고 실력을 향상하고 싶은 이를 위한 길잡이 -

 

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안녕하세요. 오늘은 『혼자 만들면서 공부하는 딥러닝』이라는 도서를 소개합니다. 이 책은 AI와 딥러닝의 기본 개념을 학습한 이후, 실제로 이를 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 실질적인 방향을 제시합니다. 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』 등의 입문서를 마친 독자들에게 적합하며, 딥러닝의 이론에서 실제 적용으로 넘어가고자 하는 분들에게 유익한 자료가 될 수 있습니다.

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이 책을 통해 배우는 내용

『혼자 만들면서 공부하는 딥러닝』의 가장 큰 특징은 컴퓨터 비전과 자연어 처리라는 두 주요 분야를 중심으로, 총 20개의 실용적인 프로젝트를 직접 구현하며 학습할 수 있다는 점입니다. 단순한 기능 설명에 그치지 않고, 각 기술의 등장 배경과 발전 과정을 자연스럽게 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.

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Part 1. 컴퓨터 비전의 핵심 개념 학습 (Chapter 1~3)

 

Chapter 1. CNN으로 패션 이미지 분류

LeNet을 기반으로 패션 아이템 이미지를 분류하는 모델을 구현하며, 합성곱 신경망(CNN)의 기본 구조와 작동 원리를 실습을 통해 익힙니다.

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Chapter 2. 사전 훈련된 모델로 강아지/고양이 분류

AlexNet, VGGNet, ResNet 등의 사전 훈련된 모델을 적용하여, 고양이와 강아지 이미지를 분류하는 프로젝트를 진행합니다. 사전 학습 모델의 개념과 전이 학습의 기본을 이해할 수 있습니다.

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Chapter 3. 고급 CNN 및 전이 학습 실습

DenseNet, MobileNet, EfficientNet 등 고성능·경량화된 모델을 활용하여, 피스타치오 품종 분류 등의 프로젝트를 수행하며 실무에서의 활용 감각을 익힙니다.

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Part 2. 트랜스포머 기반 자연어 처리 (Chapter 4~6)

Chapter 4. 인코더 기반 감성 분석

BERT, RoBERTa, DistilBERT와 같은 인코더 모델을 활용하여 영화 리뷰 텍스트의 감성(긍·부정)을 분류합니다.

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Chapter 5. 디코더 기반 텍스트 생성

GPT-2, Llama 3, Gemma 2 등을 활용해 AI가 문장을 생성하는 과정을 학습합니다. 최신 대규모 언어 모델을 실습할 수 있는 기회를 제공합니다.

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Chapter 6. 인코더-디코더 모델을 이용한 텍스트 요약

BART, T5 등의 모델을 사용하여 긴 문장을 요약하는 프로젝트를 진행합니다. 문장 이해와 생성의 통합적 구조를 경험할 수 있습니다.

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최신 LLM 실습: Llama 3 예제

이 책에서는 Llama 3와 같은 최신 LLM을 KerasNLP 라이브러리를 통해 간편하게 실습할 수 있도록 구성되어 있습니다.

llama = keras_nlp.models.CausalLM.from_preset("llama3_8b_en")
llama.generate("I am a...", max_length=30)
llama.fit(my_dataset)

이처럼 사전 학습된 모델을 손쉽게 불러오고, 성능을 확인하며, 나만의 데이터로 미세 튜닝하는 일련의 과정을 실습할 수 있습니다.

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실습 중심의 접근과 친절한 지원

이 책의 또 다른 특징은 다음과 같습니다:

• KerasNLP 기반 간결한 구현: 복잡한 설정 없이 최신 모델을 몇 줄의 코드로 불러오고 실습할 수 있습니다.
• 구글 코랩 기반 실습: 별도 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 실습이 가능합니다.
• 학습 지원 커뮤니티 제공: 저자가 운영하는 유튜브 강의와 커뮤니티를 통해 학습 중 생기는 질문에 대한 지원을 받을 수 있습니다.

 

이런 독자에게 권장합니다

• 딥러닝 입문을 마치고 실무형 프로젝트 경험을 쌓고자 하는 분
• GPT, Llama 등 최신 언어 모델을 직접 실습하고자 하는 분
• 이론보다는 실습 중심으로 빠르게 실력을 향상시키고자 하는 분

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결론

『혼자 만들면서 공부하는 딥러닝』은 딥러닝 기술의 흐름을 따라가며 실용적인 프로젝트를 통해 학습할 수 있도록 구성된 도서입니다. 이 책은 단순히 모델을 사용하는 데서 그치지 않고, 학습자가 실제로 모델을 구현하고, 응용하며, 나아가 독자적인 프로젝트를 설계할 수 있도록 안내합니다. 딥러닝에 대한 이해를 심화하고 실습 경험을 쌓고자 하는 독자에게 적합한 학습 자료로 평가할 수 있습니다.