텐서플로를 이용해 딥러닝 프로그램을 개발하는 방법을 알려주는 소개서다. 딥러닝의 역사적 발전 과정, 최신 텐서플로 1.3과 GPU 컴퓨팅을 이용한 딥러닝 프로그램 개발 과정, 텐서플로를 사용해 데이터를 로드, 처리, 변환하는 방법, 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 방법, 강화학습에 대한 기술적 개요 및 구현 방법 등을 배울 수 있다.
잔카를로 자코네 (지은이)의 말
최신 버전의 텐서플로를 사용한 딥러닝의 핵심 개념을 소개한다. 텐서플로란 2011년에 출시된 수학, 머신 러닝 및 딥러닝 구현을 위한 구글의 오픈 소스 프레임워크다. 이후 텐서플로는 학계와 연구에서 업계로 널리 채택돼 최근에는 가장 안정적인 버전 1.0이 통합 API로 출시됐다. 텐서플로는 첨단 아키텍처를 구현하고 연구하는 데 필요한 유연성을 제공하는 동시에 사용자가 수학적인 세부 사항이 아닌 모델 구조에 집중할 수 있도록 한다. 독자는 실습모델 구축, 데이터 수집 및 변환 등을 통해 딥러닝 프로그래밍 기술을 배우게 될 것이다.
정사범 (옮긴이)의 말
2016년 알파고의 등장과 더불어 인공지능, 신경망과 관련된 내용이 인터넷은 물론 미디어를 통해 회자되고 있다. 특히 딥러닝, 강화 학습은 전문가가 아니라도 어떤 의미를 갖는지 알 수 있을 정도로 일반적인 용어가 됐다. 당연히 이러한 분야의 책들도 다양하게 출간돼 여러 독자들에게 환영 받고 있다.
초기에 딥러닝, 강화 학습과 같은 최신 인공지능 분야에 대한 정보는 해외 원서나 저널, 웹 사이트를 통해 접할 수 있었기 때문에 일반인들이 정보를 접하기에는 한계가 있었다. 다행히도 최근에는 이 분야에 계신 분들의 노력으로 한글로 저술된 책이나 인터넷 매체를 통해 관련 정보를 좀 더 쉽게 접할 수 있게 됐다. 그만큼 우리나라에서도 이 분야에 대한 관심이 높아졌고 중요하게 생각하고 있다는 방증이 아닐까 생각한다.
이 책은 딥러닝, 강화 학습 등을 다루고 있지만 이론적인 내용을 다루기보다는 텐서플로를 이용한 구현 방법을 주요 내용으로 하고 있다. 따라서 이론적인 설명을 기대하고 이 책을 선택하는 독자보다는 간단한 이론을 포함한 구현을 배우고 싶어하는 독자들에게 좀 더 유용할 것이라고 생각한다. 원서의 초기 버전이 출간되었을 때에는 현 텐서플로 버전인 1.3이 공개되기 이전이었지만, 깃허브(github)에 최신 버전에 대한 코드가 올라와 있어서 이를 반영해 수정했다. 또한 오류로 의심되는 일부분에 대해서는 원저자에게 문의해 확인한 내용을 실었다.
여러모로 원저자가 의도한 내용을 정확하게 반영하고자 노력했지만, 오류가 있다면 모든 책임은 번역자인 나에게 있다고 볼 수 있다. 책을 읽는 중에 질문사항이 생기면 이메일이나 에이콘출판사 편집 팀으로 연락주기 바란다.
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