국내 인공지능 기업인 코난테크놀로지의 윤덕호 부사장이 ‘파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝’을 출간했다. 이 책은 프레임워크 없이 파이썬 프로그램만으로 다양한 딥러닝 신경망 모델에 해당하는 예제 프로그램을 구현하고 실험하는 과정을 차근차근 소개한다. 단층 퍼셉트론(SLP)을 시작으로 다층 퍼셉트론(MLP), 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN), 오토인코더, 인코더-디코더, 생성적 적대 신경망(GAN)에 이르는 다양한 신경망을 파이썬 날코딩으로 구현하고 있다.
이 책은 딥러닝 알고리즘의 원리를 깊숙이 이해하고 이를 파이썬 코딩만으로 구현하는 데 주안점을 둔다. 가장 간단한 신경망 구조부터 복잡한 응용 구조까지 다양한 딥러닝 신경망 모델의 실제 구현 과정을 소개하고, 그 과정에서 독자는 텐서플로 같은 프레임워크 없이도 다양한 딥러닝 응용 프로그램을 개발할 능력을 갖추게 된다. 뿐만 아니라 딥러닝 알고리즘을 깊이 이해함에 따라 역설적으로 프레임워크를 이용할 때의 장단점을 더 확실히 알게 된다. 이 책을 활용하는 독자가 딥러닝 신경망 개발에 관한 심도 있는 내공을 쌓을 것으로 기대되는 이유다.
<「파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝」에서 구현한 다양한 예제의 내용 연결 관계>
예제에서 다루는 다양한 데이터셋은 이 책의 또 하나의 매력이다. 각종 인공지능 챌린지 대회가 펼쳐지는 캐글 플랫폼에서 수집한 실전 데이터셋은 딥러닝 모델의 활용 범위에 대한 상상의 지평을 넓혀줄 것으로 기대된다. 예를 들어 전복 나이 추정, 천체 펄서 여부 판정, 철판 불량 상태 분류, 꽃 사진 이미지나 도시 소음의 분류 등의 문제를 캐글 데이터셋을 이용해 다룬다. 이 밖에도 사무용품 이미지들로 구성된 오피스31 데이터셋, 필기체 문자 이미지들을 모은 엠니스트(MNIST) 데이터셋을 비롯해 영화 동영상 파일, 회화 이미지 파일, 오토마타 문법 등 다양한 종류의 데이터셋을 예제 프로그램에서 사용한다.
해당 서적은 코난테크놀로지 사내 교육 프로그램인 ‘코난아카데미’에서 임직원 대상 딥러닝 강의교재로 쓰일 예정이다. 코난아카데미 딥러닝 교육은 올해 5개월 동안 진행될 예정이며 교재 본문 및 코드 구현 개요, 코드 리뷰 및 질의응답으로 꾸려진다. 코난테크놀로지 김영섬 대표는 “코난아카데미는 내부인력을 양성하고 R&D수준을 높이기 위한 코난테크놀로지의 고유문화로, 국내 인공지능 연구 분야의 1세대인 윤덕호 부사장이 직접 진행하는 이번 딥러닝 교육으로 코난인들의 내공이 한 갑자 이상 향상될 것으로 기대된다”고 전했다.
한편, 저자인 윤덕호 코난테크놀로지 부사장은 서울대학교 컴퓨터공학과에 입학한 후, 우리나라에 처음 인공지능 바람이 휩쓸 무렵 역시 서울대학교에서 석박사 과정을 거치면서 자연어 처리 분야를 연구했다. 10여 년간 한남대학교 정보통신공학과 교수로 학생들을 가르쳤으며, 2000년부터 지금까지 ㈜코난테크놀로지에 임원으로 재직하면서 각종 소프트웨어 개발과 연구에 열정을 다하고 있다.
전자신문인터넷 유은정 기자 (judy6956@etnews.com)
