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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2
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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2

파이썬으로 직접 구현하며 배우는 순환 신경망과 자연어 처리

사이토 고키 저/개앞맵시 | 한빛미디어 | 2019년 05월 01일 | 원제 : ゼロから作るDeep Learning 2 리뷰 총점9.8 정보 더 보기/감추기
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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2

품목정보

품목정보
출간일 2019년 05월 01일
쪽수, 무게, 크기 420쪽 | 183*235*30mm
ISBN13 9791162241745
ISBN10 1162241748

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책소개

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목차

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저자 소개 (2명)

1984년 나가사키 현 쓰시마 태생. 도쿄공업대학교 공학부를 졸업하고 도쿄대학대학원 학제정보학부 석사 과정을 수료했다. 현재는 기업에서 컴퓨터 비전과 기계학습 관련 연구·개발에 매진하고 있다. 오라일리재팬에서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』을 집필했으며, 『실천 파이썬 3』, 『컴퓨터 시스템의 이론과 구현』, 『실천 기계학습 시스템』 등을 번역했다. 1984년 나가사키 현 쓰시마 태생. 도쿄공업대학교 공학부를 졸업하고 도쿄대학대학원 학제정보학부 석사 과정을 수료했다. 현재는 기업에서 컴퓨터 비전과 기계학습 관련 연구·개발에 매진하고 있다. 오라일리재팬에서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』을 집필했으며, 『실천 파이썬 3』, 『컴퓨터 시스템의 이론과 구현』, 『실천 기계학습 시스템』 등을 번역했다.
고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성소프트웨어멤버십을 거쳐, 삼성전자 소프트웨어센터와 미디어솔루션센터에서 자바 가상 머신, 바다 플랫폼, 챗온 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 앱 수명주기 관리 도구, 애자일 도입 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 적극적이었다. 그 후 창업 전선에 뛰어들어 소셜 서비스, 금융 거래 프레임워크 등을 개발하다가, 무슨 바람이 불어서... 고려대학교 컴퓨터학과를 졸업하고 삼성소프트웨어멤버십을 거쳐, 삼성전자 소프트웨어센터와 미디어솔루션센터에서 자바 가상 머신, 바다 플랫폼, 챗온 메신저 서비스 등을 개발했다. 주 업무 외에 분산 빌드, 지속적 통합, 앱 수명주기 관리 도구, 애자일 도입 등 동료 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 일에 적극적이었다. 그 후 창업 전선에 뛰어들어 소셜 서비스, 금융 거래 프레임워크 등을 개발하다가, 무슨 바람이 불어서인지 책을 만들겠다며 기획·편집자(자칭 Wisdom Compiler)로 변신했다.

한빛미디어에서 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(2017)과 『Effective Unit Testing』(2013)을 번
역했고, 인사이트에서 『이펙티브 자바, 3판』(2018)과 『JUnit 인 액션』(2011)을 번역했다.

‘개앞맵시’는 ‘개발자의 앞길에 맵핵 시전’을 줄인 말로,역자가 어려서부터 꿈꿔온 후학 양성의 의지를 담은 필명이다. 번역 외에도 게임, 서버, 웹 등 주요 직군별 개발자에게 필요한 기술과 역량을 다루는 책들로 로드맵을 만들어 공개하거나 프로그래머를 위한 책쓰기를 안내하는 등 재미난 아이디어가 생길 때마다 짬짬이 무언가를 만들어 공유하는 걸 좋아한다.

- 페이스북 facebook.com/dev.loadmap
- IT 전문서 로드맵 모음 mindmeister.com/ko/users/channel/86528
- 프로그래머의 책쓰기 github.com/WegraLee/Writing-IT-Books

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출판사 리뷰

★ 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 명성을 그대로!
이 책은 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 속편입니다. 전편에 이어 계속 딥러닝 기술을 다룹니다. 특히 이번에는 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰 딥러닝을 사용해 다양한 문제에 도전합니다. 그리고 전편과 똑같이 ‘밑바닥부터 만든다’는 기치 아래, 딥러닝을 활용한 고급 기술들을 차분히 만끽해갈 것입니다.

★ 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰!
이 책에서는 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 초점을 맞춰 딥러닝에서 중요한 기술들을 배웁니다. 구체적으로는 word2vec과 RNN, LSTM과 GRU, seq2seq와 어텐션 같은 기술입니다. 이 책은 이 기술들을 가능한 한 쉬운 말로 설명하고 실제로 만들어보면서 확실한 내 것이 되도록 안내합니다.

★ 이 책에서 다루는 내용
- 외부 라이브러리에 의지하지 않고, 밑바닥부터 딥러닝 프로그램을 구현합니다.
- 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』의 속편으로서 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 사용하는 딥러닝 기술에 초점을 맞춥니다.
- 실제로 동작하는 파이썬 소스 코드와 독자가 직접 실습해볼 수 있는 학습 환경을 제공합니다.
- 가능한 한 쉬운 말로, 명확한 그림을 많이 동원하여 설명합니다.
- 수식도 사용하지만 그 이상으로 소스 코드에 기초한 설명을 중시합니다.
- ‘ 왜 그 기법이 뛰어난가?’, ‘왜 그 방식이 먹히는가?’, ‘왜 그것이 문제인가?’ 등 ‘왜’를 소중히 합니다.

★ 추천사

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』에 이어 널리 사용되는 딥러닝 모델을 직접 구현하면서 기본 원리를 체득하는 체험형 입문서입니다. 전편이 딥러닝의 기본 이론을 밑바닥부터 구현할 수 있도록 안내했다면 이번에는 자신만의 딥러닝 프레임워크를 구축할 수 있는 토대를 만들어줍니다. 파이썬과 넘파이의 활용까지 책임지는 훌륭한 지침서입니다. 딥러닝 프레임워크를 연구하는 모든 분께 이 책을 추천합니다.
- 윤영선, 한남대학교 정보통신공학과 교수

머신러닝 라이브러리를 이용하여 딥러닝 분야에 뛰어들게 되면 네트워크의 내부 구조와 디테일한 부분들을 자세하게 알 수 없어 한없이 답답합니다. 이 책은 큰 부분부터 디테일한 부분까지 밑바닥부터 직접 구현해 네트워크에 대한 이해를 돕고, 답답함을 한 방에 날려줍니다. 그동안 국내에 출판된 책들이 RNN 계열이나 자연어 처리 계열을 잘 다루지 않는 것에 비해, 이 책은 기초적인 자연어 처리부터 응용, 심화 과정까지 설명합니다. 자연어 처리 분야에 뛰어들 분들께 추천합니다.
- 박동주, 광주과학기술원 석사과정

앞으로 자연어 처리 기본서는 이 책의 전과 후로 나뉠 겁니다. 전편에서와 마찬가지로 직관적이고 논리적으로 설명해주는 부분에서 감탄했습니다. 자연어 처리를 처음 접하는 입문자부터 단순히 프레임워크를 활용해본 경험자까지, 자연어 처리 과정이 어떻게 이루어지는지 알고 싶은 모든 분께 추천합니다. 특히 통계 기반 기법과 추론 기반 기법의 장단점과 차이점을 설명하는 부분이 명쾌해서 내용을 이해하는 데 큰 도움이 되었습니다.
- 성민석, 홍익대학교 컴퓨터공학과 4학년

딥러닝을 이용한 자연어 처리의 기본을 밑바닥부터 공부할 수 있습니다. 전편과 마찬가지로 RNN, LSTM, 어텐션 등을 구현하면서 각각의 작동 원리를 쉽게 공부할 수 있습니다. 저는 작년에 일본어판을 먼저 읽어보았는데, 번역 또한 전편과 마찬가지로 아주 좋습니다.
- 김선웅, (주)스캐터랩 머신러닝 엔지니어

이 책은 RNN 기반 신경망에 대한 개념을 쉽게 설명해주고, 복잡한 응용 모델들을 그림과 예제를 통해 알려줍니다. 시계열을 공부하는 분, RNN 공부를 시작하는 분께 큰 도움이 될 것입니다.
- 김동성, 삼성 리서치(Samsung Research) 연구원

쉽게 풀어쓴 이론과 친절하게 설명한 코드를 따라가다 보면 자연어 처리 분야의 발전 과정을 자연스럽게 이해할 수 있습니다. 딥러닝 기초가 필요한 분은 전편부터 공부하시는 걸 추천합니다.
- 양민혁, 현대모비스 빅데이터팀

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2편이 나오다니! 너무나 신납니다. 저처럼 어린 학생들도 자연어 처리에 맞추어 무리 없이 쉽게 이해하며 따라 할 수 있는 책입니다. 저와 같은 어린 학생들이 과연 할 수 있을까 망설이고 있다면, 주저 없이 이 책을 집어 드세요.
- 김경수, 봉일천고등학교 2학년

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