2010년대 후반 IT 분야에서 가장 주목받은 키워드는 누가 뭐라든 '인공지능'이 아닐까 합니다. 처음에는 어려워만 보였던 기술이 많은 사람에게 자연스럽게 받아들여지고 있으며, 이 분야에 자신의 인생을 건 개발자도 많이 늘었다고 생각합니다. 옮긴이도 이러한 흐름에 따라 앞으로 인공지능 기술의 발전에 많은 관심을 두고 다양한 기술을 살펴보는 중입니다.
이 책은 여러 가지 인공지능 기술 중 딥러닝에 집중합니다. 그럼 "이미 많은 딥러닝 관련 책이 출간되었는데 굳이 또 이 책을 읽어야 하나요?"라는 의문이 들 수 있습니다. 그래도 이 책은 한 번 읽을 가치가 있습니다. 딥러닝을 처음 배우려는 사람을 배려하면서도 2020년 기준 현업에서 사용하는 최신 이론과 함께 딥러닝을 알려주기 때문입니다.
알파고가 처음 나왔을 때의 딥러닝 기초와 현재의 딥러닝 기초를 비교하면 그간 많은 발전이 있었습니다. 물론 과거의 기초 개념도 중요하지만 앞으로 딥러닝을 진지하게 파고들려는 분이라면 최신 이론을 접하는 것이 매우 중요합니다. 이 책은 그러한 점을 반영해서 순전파, 역전파, RNN 같은 전통적인 딥러닝 기초는 물론이고, LSTM, GRU, VAE, GAN같이 2020년 현 시점에서 알아두면 좋은 딥러닝의 기초를 함께 담으려고 노력했습니다. 저처럼 딥러닝에 뒤늦게 관심을 갖게 된 분이라면 이 책이 많은 도움이 될 것입니다.
- 장건희
