[BOOK REVIEW] 그림으로 배우는 StatQuest 신경망 & AI 강의

 

제이펍 출판사의 서평단 활동으로
제공받은 도서를 읽고 솔직하게 작성한 리뷰입니다.

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📚 책 소개

오늘 소개할 책은 그림으로 배우는 StatQuest 신경망 & AI 강의 (조시 스타머) 이다.

 

📍 책 선택 이유

 AI 자연어처리 개발자로 첫 실무를 시작하게 되면서 LLM 기반 서비스 개발뿐 아니라 모델 구조 이해나 성능 개선 같은 기본적인 역량도 필요하다는 걸 많이 느끼고 있다. 그동안 생성형 AI 프로젝트를 중심으로 경험을 쌓다 보니 정작 신경망 구조나 최적화 방식 같은 기초 이론을 체계적으로 복습할 기회가 부족했다. 그래서 실무 투입 초반에 딥러닝의 근본 원리를 한 번 제대로 정리하고 싶다는 생각이 들었고 그 과정에서 StatQuest 시리즈의 ‘신경망 & AI 첫걸음’을 선택하게 됐다. 어려운 개념을 그림과 비유로 설명해주는 시리즈라 MLP부터 CNN, RNN, Transformer까지 딥러닝 흐름을 자연스럽게 이해하는 데 도움이 될 것 같았다. 실무에서는 모델이 왜 그렇게 동작하는지 설명하고 문제가 생겼을 때 스스로 원인을 찾는 능력이 필요하기 때문에 지금 단계의 나에게는 심화 이론서보다 핵심 개념을 정확하게 잡아주는 책이 더 적합하다고 판단해 이 책을 선택했다.

 

🔎 목차

책의 목차는 위와 같다.

 

01 신경망과 AI의 기본 개념!!!
02 역전파를 활용한 가중치와 편향 최적화!!!
03 입력과 출력이 여러 개인 신경망!!!
04 ArgMax와 SoftMax로 출력값 간단하게 만들기!!!
05 크로스 엔트로피로 훈련 속도 높이기!!!
06 합성곱 신경망으로 이미지 분류하기!!!
07 순환 신경망으로 주가 예측하기!!!
08 장단기 메모리로 더 나은 주가 예측하기!!!
09 워드 임베딩으로 단어를 숫자로 변환하기!!!
10 Seq2seq와 인코더-디코더 모델로 언어 번역하기!!!
11 어텐션으로 더 나은 언어 번역하기!!!
12 트랜스포머로 더욱 강력한 언어 번역하기!!!
13 디코더-온리 트랜스포머로 대량의 텍스트 생성하기!!!
14 인코더-온리 트랜스포머로 분류와 클러스터링하기!!!
부록(학교에서 배웠겠지만 아마도 지금은 잊어버렸을 내용)!!!

 

👏🏻 책의 특징 및 차별점

책 내용 일부

[딥러닝 입문, 기초 개념을 가장 직관적으로 설명하는 구조]

 이 책의 가장 큰 강점은 복잡한 신경망 개념을 공식과 이론 중심이 아니라 그림, 비유, 직관적 흐름으로 이해시키는 방식이다. 수식이나 글로만 쓰여진 머신러닝, 딥러닝 개념 설명을 보면 직관적이지 않아서 이해하는데 많은 시간이 걸리는 경우가 많은데 이 책은 그와 정반대이다. 시각적으로 모델의 입력과 출력, 흐름을 확인할 수 있어서 정말 빠르게 이해할 수 있다. 또한, MLP부터 CNN, RNN, LSTM, Seq2Seq, Attention, Transformer까지 이어지는 방대한 딥러닝 구조가 하나의 자연스러운 이야기처럼 연결되기 때문에 초심자도 전체 흐름을 쉽게 잡을 수 있다. 기존 입문서들이 개념 단위로 끊어 설명하는 반면 이 책은 딥러닝의 전체 맥락을 ‘하나의 큰 그림’으로 보여주는 유일한 입문서라는 점에서 확실한 차별점이 있다.

 

[모델을 이해하기 위해 꼭 필요한 수학 개념까지 부담 없이 정리해주는 책]

 이 책의 또 다른 장점은 본문 외에 부록으로 핵심 수학 개념을 직관적으로 다시 정리해준다는 것이다. 미분의 핵심 아이디어, 거듭제곱 법칙, 연쇄 법칙, 코사인 유사도, Softmax 미분 등 딥러닝을 공부할 때 반복적으로 등장하는 개념들을 공식 암기가 아닌 ‘왜 이렇게 되는지’를 중심으로 설명한다. 수학에 부담이 있는 사람도 자연스럽게 이해할 수 있을 정도의 구어체 설명과 그림으로 이루어진 구성이라 딥러닝을 기초부터 다시 잡고 싶은 독자에게 정말 큰 도움이 될 것 같다. 내가 딥러닝을 처음 공부할 때 이 책이 있었으면 좋았겠다는 생각이 들 정도이다.

 

👤 추천 독자

1. 딥러닝을 처음부터 다시 탄탄하게 정리하고 싶은 주니어 AI 엔지니어

2. 신경망, 딥러닝 전체 흐름을 한 권으로 빠르게 훑고 싶은 학습자

3. 복잡한 AI 개념을 쉽게 이해하고 싶어 하는 비전공자, 데이터 직무 종사자

 

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