기초가 깊이를 만든다

그간 딥러닝 관련 서적은 많이 출간되었습니다. AI를 설명하는 데 필수적인 분야이기 때문입니다. AI 하면 자연스럽게 떠오르는 인물로는 요슈아 벤지오, 제프리 힌턴, 얀 르쿤, 앤드류 응 등이 있습니다. 이들의 오랜 연구와 성과로 과학 분야는 물론 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 변화가 일어났습니다.

이제는 일상 속에 깊숙이 들어온 ChatGPT만 해도 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 만들어졌고, 딥러닝이 없었다면 탄생할 수 없었을 것입니다. 트랜스포머는 2017년 구글 연구원들이 발표한 논문 <Attention Is All You Need>에서 처음 소개된 아키텍처로, 이후 AI의 주요 구조로 자리 잡으며 발전을 이끌었습니다. AI 관련 도서를 저술할 때 반드시 언급되는 논문이기도 합니다. 그만큼 중요한 의미를 지닌 연구입니다.

 

고전을 읽읍시다(출처: Sora 생성)

제이펍에서도 ‘고전’이라 부를 만한 AI 도서를 여러 권 선보였습니다.

 

• 단단한 머신러닝
• 단단한 강화학습
• 단단한 심층강화학습
• 심층 학습(Deep Learning)
• 패턴 인식과 머신 러닝
• 인공지능(제4판): 현대적 접근방식 1권
• 인공지능(제4판): 현대적 접근방식 2권
• 인공지능 1: 현대적 접근방식(제3판)[절판]
• 인공지능 2: 현대적 접근방식(제3판)[절판]
• ...

그리고 이번에는 오랜만에 딥러닝 분야의 새로운 바이블을 준비했습니다. 바로 사이먼 프린스의 《딥러닝 제대로 이해하기》입니다. 실전서가 인기를 끄는 요즘, 딥러닝의 전반을 아우르는 책을 출간하는 것은 다소 도전적인 선택처럼 보일 수 있습니다. 그러나 이런 시기일수록 기초의 중요성이 더 커진다고 생각했습니다. 같은 생각을 가진 독자가 많았는지 2023년에 출간된 원서는 벌써 5쇄를 돌파했습니다. 이 책을 담당하게 된 것은 개인적으로도 큰 영광이었습니다.

딥러닝의 본질에 다가가는 시간

이 책은 딥러닝의 기본 원리부터 최신 기법까지, 풍부한 도해와 수식을 통해 상세하게 설명합니다. 수식이 많다고 겁낼 필요는 없습니다. 오히려 도해와 함께 살펴보면 딥러닝 개념을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 내용의 정확성을 위해 다수의 논문과 참고 문헌을 인용했으며, 각 장 말미에 참고문헌을 수록해 쉽게 찾아볼 수 있도록 했습니다. 모든 그림은 QR 코드를 통해 컬러로 확인할 수 있습니다.

또한 2025년 1월에 발행된 원서 5쇄까지의 오탈자를 반영해 번역의 정확성을 높였습니다(독자분들께 더 정확한 내용을 전달하기 위한 역자님의 숨은 노고가 있었습니다). 딥러닝을 '제대로' 이해하고 싶다면, 이 책을 꼭 읽어보시기 바랍니다.

지적으로 깊이 있고, 시각적으로도 세련된 책입니다. 딥러닝의 핵심 개념을 간결하면서도 쉽게 설명하고, 이해를 돕는 도해도 곳곳에 실려 있습니다. 지금까지 나온 딥러닝 입문서 중 가장 우수한 책입니다.
케빈 머피, 구글 딥마인드 연구원, 《확률론적 머신러닝: 기본편》 저자

 

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