안녕하세요? 오늘 소개할 책은 아이러브 인공지능 시리즈의 하나로 출간되는 파이썬 라이브러리로 배우는 딥러닝 입문과 응용》입니다. 저희 제이펍에서는 처음으로 번역 출간하는 Packt 출판사의 책인데요. 가장 대중적이고 인기 있는 언어인 파이썬으로 작성되어 있고, 파이썬의 주요 라이브러리인 케라스(Keras), 테아노(Theano), 텐서플로(TensorFlow), H2O로 다양한 응용 예제를 실습해 볼 수 있게 구성되어 있어서 계약한 책입니다. 



책 도입부에서는 머신러닝의 주요 개념을 배울 수 있고, 이어 딥러닝의 다양한 모범 사례를 살펴봅니다. 그리고 위에서 언급한 최신 오픈소스 라이브러리로 따라 하기 쉬운 튜토리얼을 실행해 보면서 머신러닝/딥러닝의 스킬을 한층 높일 수 있도록 구성되어 있습니다. 이 책의 주요 대상 독자와 내용은 아래와 같습니다. 


이 책의 대상 독자

  • 데이터 사이언스 실무자 및 관련 분야 취업 준비생
  • 머신러닝 기본 개념을 알고 있고 파이썬 프로그래밍 경험이 있는 독자
  • 미적분과 통계 등의 수학적 기본 지식을 갖춘 독자


이 책의 주요 내용

  • 딥러닝 알고리즘을 배우기 위한 기본 지식
  • Theano, Caffe, Keras, TensorFlow를 활용한 딥러닝 실습
  • 오토인코더와 제한적 볼츠만 머신
  • 딥 빌리프 넷과 딥 뉴럴 네트워크에 대한 심도 있는 학습
  • 드롭아웃과 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 등의 다양한 머신러닝 알고리즘
  • 딥러닝 알고리즘과 라이브러리를 실생활에 적용하기 위한 전략


이번 책 번역은 처음으로 저희와 작업하는 이동근 님이 맡아주셨습니다. 이동근 님은 현재 프로젝트 단위로 전문가 서칭, 플래닝, 매니징 솔루션을 제공하는 시소(seeso)를 창업하여 운영하고 있는데요. 스타트업 초기라 바쁜 회사 업무 틈틈이 번역하시느라 정말 고생을 많이 했다고 합니다. 하지만 그러한 노력과 고생이 보람도 없게, 베타리더들로부터 용어 선정과 번역 오류 등에 대한 따끔한 질타를 받기도 했습니다. 책 번역은 처음인 분에게 출판사의 가이드가 많이 부족했음을 반성하게 되었는데요. 어쨌든 그대로 책을 낼 수는 없었고, 다시 책 전체에 대한 재교정/교열 작업을 역자와 출판사에서 병행으로 진행하였고, 그 결과를 수정한 파일로 2차 베타리딩을 진행한 후에야 여러분 앞에 선보일 수 있게 되었습니다. 


독자들로부터 소외받으면 1천 부도 못 파는 경우가 다반사이고, 좀 나간다 하면 3-4천 부나 판매될까요? IT 분야 서적 시장이 작긴 하지만, 오류 없는 정확한 책을 내고자 하는 마음에 적잖은 비용과 시간을 들였습니다. 그 결과를 아래의 샘플 파일에서 확인하실 수 있을 것 같습니다. 그럼에도 부족한 부분이 있을 것 같은데, 그런 곳이 보이면 출판사로 바로 안내 부탁드리겠습니다. 아무쪼록 인공지능에 관심 있는 많은 분들에게 부디 좋은 책이 되길 바랍니다. 


■ 샘플 PDF(차례, 옮긴이 머리말, 이 책에 대하여, 베타리더 후기, 1장 '머신러닝 - 소개' 일부, 2장 '뉴럴 네트워크' 일부, 4장 '비지도 특징 학습' 일부)

파이썬라이브러리로배우는딥러닝이론과응용_sample.pdf


■ 도서구매 사이트(가나다순)

[강컴]   [교보문고]   [도서11번가]   [알라딘]   [예스이십사]   [인터파크]



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  1.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 Favicon of https://sebuls.blogspot.kr BlogIcon 세벌 2018.12.14 01:04 신고

    set? 세트? 집합?
    샘플 pdf 읽다가 질문 드립니다.
    세트, 집합 둘 다 영어로 하면 set가 될 텐데요...
    어느 경우에 세트라는 용어를, 어느 경우에 집합이라는 용어를 썼는지 궁금합니다.

    •  댓글주소  수정/삭제 이동근 2018.12.14 11:45 신고

      안녕하세요. 이 책을 번역한 역자 이동근입니다.
      이렇게 질문주셔서 고맙습니다.

      제가 집합을 사용한 경우는 소속이 명확한 부분집합일 경우나, 데이터가 어떤 특징을 명확하게 가지고 소속된 경우에서만 사용하려고 했습니다.

      세트를 사용했는 곳은 특정 소속이 추상적인 부분에서 사용했습니다.
      (예를 들어, 데이터 세트 등입니다.)