들어가며
LLM 과 에이전트의 시대로 접어든 지금일수록( DeepSeek로 인해 다시금 점화되었죠.), 이론에 대한 원리를 더 확실히 알고 있는 것이 중요하다고 생각합니다. 단순히 AI 툴을 사용하는 '소비자' 가 아니라 AI 개발을 하고, 제품과 서비스를 만드는 '생산자'의 입장에 계신 분들이라고 한다면 더더욱 그렇습니다.
이번에 좋은 기회로 혁펜하임님이 출판하신 딥러닝 책 <Easy! 딥러닝> 을 제공받아 리뷰를 할 수 있게 되었습니다. 본 리뷰에서는 크게 두 가지 관점에서 이 책을 추천드리는 이유를 말씀드리겠습니다.
추천드리는 이유 1. AI를 쉽게 설명할 필요가 있을 때
AI 관련해서 일을 하다 보면, 관련 직종이 아닌 사람들로부터 흔히 이런 질문을 받곤 합니다. '인공지능(딥러닝)이 뭐야?', '그게 그렇게 대단한 거야?', '무슨 원리로 돌아가는 거야?'
이런 질문들에 대답하기 위해서 '경사하강법' 혹은 '역전파' 등이 무엇인기 에 대해서 설명할 수는 없는 노릇입니다. 회사 생활을 하면서도 마찬가지 입니다. 특히 대기업 쪽에서 일을 할수록, 본인이 개발한 제품 혹은 코드, 기술에 대해서 잘 모르는 사람에게 알기 쉽게 설명을 해야 할 일이 많이 생깁니다.
그런 경우 이 책에 나와 있는 친절한 설명들을 읽어 보는 것이 매우 도움이 많이 됩니다. 인공지능/머신러닝/딥러닝에 대한 쉽게 이해할 수 있는 설명부터, 옵티마이저 / MLP / CNN 등과 같은 약간 더 깊은 이해가 필요한 개념들에 대해서도 책을 읽으면서 따라오기만 했다면 충분히 이해할 수 있을 만큼 친절하고 쉬운 설명이 들어있습니다.
저도 자연어처리 리서치 엔지니어로써 직장생활을 하면서 외부인이나 회사 임원분에게 새로 나온 개념 (RAG, Agent 등..)에 대해서 알기 쉽게 설명을 해야 할 일이 종종 생기는데, 이 책에 그런 개념이 직접 나와 있지는 않지만 설명을 어떤 식으로 해야 하는 지에 대한 영감을 얻을 수 있었습니다.
물론, 당연하게도 딥러닝이라는 분야에 관해서 접해본 적이 없는 분들이 이 책을 읽어도 너무 도움이 될 것 같습니다.
추천드리는 이유 2. '진짜로' 잘 알고 있는지 확인하고 싶을 때
AI 개발자로써 서비스, 제품 개발을 열심히 하다 보면 가장 많이 사용하는 것은 이런 것들입니다.
from openai import OpenAI
혹은
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
간편하게 추상화해놓은 이런 코드들을 사용하다가 보면 어느샌가 현타(?) 에 빠지기 마련입니다. 딥 러닝, 인공지능을 처음 배울 때에는 모델 레이어를 직접 쌓고 데이터셋을 구성해서 학습도 시켰는데...
내가 사용하는 코드가 무엇인지도 모른 체로 그냥 코드 자동완성 AI가 시키는 대로 Tab, Enter 키만 생각 없이 누르면서 코딩(코딩이라고 부를 수 있을까요?)을 하는 일도 비일비재 합니다.
이런 문명의 이기의 유혹에 무저항으로 당해버린 저와 같은 AI 개발자 들에게도 예전에 배웠던 AI 지식들을 다시 확인해야 할 때가 때때로 찾아옵니다. 이직 인터뷰를 준비할 때, 새로 나왔다는 핫한 논문을 읽을 때 등...
이런 상황에서도 <Easy! 딥러닝> 책을 매우 추천드립니다.
<easy! 딥러닝> 은 앞서 말씀드린 것처럼 딥 러닝 분야에 대한 알기 쉬운 설명만 들어있는 것이 아니라, 실제 현업 종사자들도 종종 놓치기 쉬운 지식들도 상세하게 들어있습니다.
저 또한 개발자로 일하면서 가끔씩 '이거 뭐였더라?' 하는 순간이 찾아오기 마련인데, 책장 속에 이 책을 꽂아 두었다가 해당 부분을 꺼내서 보게 될 같습니다. 특히 챕터 8인 '왜 RNN보다 트랜스포머가 더 좋다는 걸까?' 챕터 부분은 책을 읽다가 개인적으로 너무 감명깊은 설명이라 바로 책의 앞 부분으로 가서 한 번 더 읽을 정도였습니다.
마치며
인공지능 기술의 발전은 이미 거품이 아닌 현실이 되었고, 현실 세계에 가치를 가져다 주고 있는 해자가 되고 있습니다. 인공지능 분야에서 이미 종사하고 있는 사람, 그리고 인공지능에 처음 관심을 가지기 시작한 사람 모두에게 이 책을 추천합니다.
본 게시글은 혁펜하임의 <Easy! 딥러닝> 책의 리뷰어 활동으로 작성되었습니다.
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