계약 후 출간하기까지 정말 오랜 시간이 걸렸네요. 바로 Deep Learning》의 번역서입니다. 오늘에서야 모든 출간 준비를 모두 마치고 여러분을 만날 날을 손꼽아 기다리고 있습니다. 국내 독자들께 늦어서 죄송하고 또한 기다려주셔서 고맙다는 말씀도 전하고 싶습니다. 


저희가 오래전에 계약을 했지만, 사정상 중간에 번역하시는 분도 바뀌고 해서 늦어지게 되었습니다. 저희에게 국내 판권이 있다는 걸 어떻게 아셨는지 번역하시고 싶다는 분들의 연락도 유례없이 많이 받기도 했던 책이고, 많은 독자께서 기다리고 있음을 잘 아는 책이라 부담도 많았습니다. 다행히도 인공지능(제3판)을 번역하셨던 류광 님께서 근 반년 가까이 불철주야 애써 주신 덕에 독자들께 부끄럽지 않게 내놓을 수 있게 되었습니다. 이 자리를 빌려 다시 한번 고생하신 역자께 감사의 말씀을 드립니다. 



원서 자체가 딥러닝(심층 학습)의 교과서라 불릴 정도로 체계적이지만, 학술서 수준으로 깊이가 있고 문장 또한 쉽지 않아 번역에 많은 공을 들였다고 합니다. 인공지능에 관련된 흔치 않은 용어들도 총출동한 서적이라 용어의 선정에도 각별히 신경을 많이 쓰셨고요. 잠깐, 역자의 후기 일부를 통해 알아볼게요. 



이 책이 다루고 있는 내용이 무엇인지는 알 만한 분들은 다 아시리라 생각해서 책에서 다루는 주요 내용(주요 챕터)만 간단하게 말씀드리겠습니다. 


"선형대수, 확률론과 정보 이론, 수치 계산, 기계 학습의 기초, 심층 순방향 신경망, 심층 학습을 위한 정칙화, 심층 모형의 훈련을 위한 최적화 기법, 합성곱 신경망, 순차열 모형화를 위한 순환 신경망과 재귀 신경망, 실천 방법론, 심층 학습 연구, 선형 인자 모형, 자동부호기, 표현 학습, 심층 학습을 위한 구조적 확률 모형, 몬테카를로 방법, 분배함수 공략, 근사 추론, 심층 생성 모형" 


좀 더 자세히 살펴보고 싶은 분은 아래의 샘플 PDF를 참고해 주시고, 끝으로 심층 학습의 대부로 통하는, 명실상부 인공지능 분야를 개척한 제프리 힌턴 교수의 추천사로 오늘 책 소개를 마치겠습니다. 


이 책은 심층 학습 최고의 교과서이다. 이 분야의 주요 기여자들이 저술한 이 책은 명확하고, 상세하며, 신뢰할 수 있다. 심층 학습이 어디에서 왔고, 어디에 좋으며, 어디로 가고 있는지 알고 싶다면 이 책을 읽기 바란다.

제프리 힌턴(Geoffrey Hinton)(토론토 대학교 명예 교수이자 구글의 특훈 연구 과학자)


■ 샘플 PDF(차례, 웹사이트, 옮긴이 머리말, 감사의 글, 표기법, 1장 '소개' 전체, 4장 '수치 계산' 일부, 6장 '심층 순방향 신경망' 일부, 14장 '자동부호기' 일부)

심층학습_sample.pdf


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