이 책을 보기 위해선 전제 조건이 있다.
1. 파이썬의 기본 문법 이해
2. 인공지능에 대한 막연한 두려움이 없어야 한다.
이 2가지만 있으면 인공지능에 대한 개념이 없어도 충분히 볼 수 있는 한국에서 나와있는 코드가 있는 인공지능 서적 책 중에 가장 쉽게 설명이 되어 있다.
>Deep learning vs. machine learning – What’s the difference? (levity.ai)
참고로 인공지능이라는 개념은 머신러닝과 딥러닝을 포괄하는 개념이고 본 책에서는 Machine learning과 Deep learning에 대한 하위 개념을 총체적으로 다룬다.
그리고 초반 Colab에 대한 상세한 설명과 함께 중간에 파이썬에 대한 설명도 충분히 되어 있으나, 본 책을 통해서 파이썬도 같이 익히고자 하는 것은 분명히 무리가 따른다.
파이썬 기본문법과 파이썬 라이브러리 (numpy, pandas) 기본내용정도는 알아와야 큰 그림이 잡힌다.
> 책의 목차
책 전반부에는 머신러닝 뒤에는 딥러닝에 대해서 다룬다.
사실, 인공지능이라는 큰 틀에서 통계학의 개념이 들어가고 딥러닝으로 들어가면 선형대수라는 내용을 필히 알아야하지만, 이 책은 사칙연산과 고교 기본적인 미분의 개념만 알면 수식으로 어려운 내용은 1도 없다.
더불어 저자의 깃허브에 전체 코드도 있어 에러가 발생하면 어떤 부분이 잘못되었는가 직관적으로 확인이 가능하며, 저자 유튜브 무료 강의 동영상도 있는데, 강좌 하나하나의 내용도 짧고 요약해서 잘 설명을 해준다.
단점 또한 당연히 존재한다.
우선 책의 깊이가 없다. 당연한 얘기이지만, 우리나라에서 가장 쉬운 입문 서적인 만큼 빠진 내용도 엄청나게 많다.
머신러닝에서의 하위 개념인 지도학습, 비지도학습에 대한 비교적 자세한 개념설명과 충분한 내용이 있지만, 강화 학습이라는 부분이 통으로 빠져 있다.
시계열에 대한 내용도 없다.
그리고 딥러닝에서의 내용이 너무나도 빈약하다.
CNN의 내용도 기본개념만 기술되어 있고, 특히 자연어처리 (NLP)의 Main 개념인 RNN과 LSTM의 내용은 더더욱 빈약하다.
본 책을 통해서 기초개념을 알고 입문하려는 목적에서는 필수적으로 봐야하는 책이지만, 단계적 학습을 통해 다른 책을 필히 공부하여야 한다.
또 다른 한계점은 Tensorflow와 keras로 구현하였기 때문에 Pytorch 내용을 공부하려면 다른 책을 보고 공부하여야 한다.
(물론, 한국뿐만 아니라 전세계에서 Tensorflow와 keras로 쓰여진 책이 Mainstream이니 어쩔수 없는 부분이지만....)
* 장점
1. 우리나라 머신러닝, 딥러닝 서적중 가장 쉽게 설명이 되어 있다.
2. 동영상 강의가 무료로 제공됨
3. 인공지능 용어정리 책이 책속의 책 형식으로 수록되어 있어서 용어가 헷갈릴때마다 쉽게 찾아 볼 수 있다.
* 단점
1. 본 책의 내용만으로 실무에서 적응할 수가 없다.
2. 강화학습이 통으로 빠져있고 CNN, RNN, LSTM 등의 내용이 빈약하다.
한번 더 강조하지만, 입문서이니 위에서 기술한 단점은 입문자를 벗어난 입장에서 보이는 부분들을 썼을 뿐이다.
컴퓨터 관련 전공이더라도 학제에서 관련 내용을 배우지 않았거나,
컴퓨터 관련 전공이 아니지만, 인공지능을 공부하고 싶으면 무조건!! 이유불문 첫번째로 거쳐가야할 책이다.
reference : 교보문고