![직접 해보면 생각보다 어렵지 않다 [기자의 추천 책]](https://i.headtopics.com/images/2023/4/4/sisain-editor/516495121732546991328-516495121732546991328-1643176593693585410.webp)
이 책 덕분에 나는 말로만 듣던 구글 코랩에 접속해서 파이선 언어로 딥러닝 코딩을 직접 해볼 수 있었다. 📚이종태 기자의 추천 책
이른바 ‘문돌이’ 출신이다. 학창 시절부터 수학이나 공학엔 곁눈질도 하지 않았다. 기술 발전이 경제는 물론 사회와 문화 나아가 문명에 엄청난 영향을 미친다는 것을 모르지 않았는데 왜 그랬을까. 그러다가 몇 년 전, 이세돌-알파고 대국에 큰 충격을 받았다. 엎친 데 덮친다고, 〈시사IN〉 인공지능 콘퍼런스 행사의 기획까지 맡게 되었다. 기사를 쓰려면 억지로라도 공부하지 않을 수 없었다. 그러나 인공지능은 진입장벽이 매우 높았다. 한때 열독했으나 읽을 때마다 머리에 쥐가 나는 기분이 들어서 던져버리곤 했던 프랑스 철학자들의 저서만큼이나! 무엇보다 수학과 코딩을 어느 정도 알아야 했다. 수학은 이런저런 책을 읽으면 되는데 코딩은 엄두가 나지 않았다. 그러다가 지난해 여름 손에 쥔 책이 바로 〈모두의 딥러닝〉이다. 서점 유람을 하다가 우연히 발견했다. 제목에 ‘모두의’가 들어가 있길래 ‘모두에는 문돌이도 포함되겠지?’라는 막연한 기대로 샀는데, 대단히 가성비 높은 선택이었다.
〈모두의 딥러닝〉은 일단 인공지능 혹은 딥러닝이 무엇인지에 대한 큰 그림을 명료하게 보여준다. 수년 전까지 딥러닝의 ‘은닉층’이라면 ‘반도체 회로 뒷면에 뭔가 덧붙이는 건가’라고 생각했던 사람도 이해할 수 있을 정도로. 딥러닝 학습에 필요한 기초 수학도 짧고 친절하게 정리해준다. 고등학교 때 배웠던 수학 개념들을 어렴풋하게 기억하고, 숫자와 공식에 대한 반사적 공포만 억누를 수 있다면, 무리 없이 읽을 수 있다. 이 책 덕분에 나는 말로만 듣던 구글 코랩에 접속해서 파이선 언어로 딥러닝 코딩을 직접 해볼 수 있었다. 지난해 여름 이전까지는, 코딩의 ‘코’자도 몰랐는데 말이다. 단순한 회귀분석과 분류 문제에서부터 딥러닝으로 불리는 CNN, NLP, RNN, 생성AI의 시초인 GAN까지의 코드들을 손으로 직접 쳐본 경험은 매우 즐거웠다. 다만 파이선은 따로 정리되어 있지 않다. 그러나 시중엔 2~3일이면 마스터할 수 있는 초등학생용 파이선 책자도 많으니 참조하시기 바란다.
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