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이름:현동석

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2022년 6월 <파이토치 딥러닝 마스터>

현동석

서울대학교에서 컴퓨터공학을 전공한 후, 오랫동안 네이버나 마이크로소프트 등 여러 회사에서 검색 관련 개발을 수행했으며, 딥러닝 모델 제품화를 위한 서빙과 데이터 분석을 엮은 엔드투엔드 플랫폼도 만든 바 있다. 현재는 네이버에서 지식그래프 기반의 검색 결과를 제공하는 지식베이스 조직을 이끌고 있다.  

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저자의 말

<파이토치 딥러닝 마스터> - 2022년 6월  더보기

만약 범용인공지능(AGI, artificial general intelligence)에게 질문할 기회가 생긴다면, 이 책이 출간되기 십 년 전쯤인 어느 날 앤드류 응(Andrew Ng)이 회사 키친에서 우연히 제프 딘(Jeff Dean)을 만나지 못했어도 GPU를 활용한 학습과 이미지로부터 사물 탐지, 그리고 지금의 네가 존재할 수 있었을까, 라고 물어보고 싶다. 저자진도 책에서 여러 번 언급하듯이 지난 십여 년의 딥러닝의 발전은 엄청났고 매우 빠르게 일어났다. 컴퓨터공학을 전공하고 업을 삼아 살아가는 우리에게 엄청난 공부거리가 생겨 부담이었지만, 한편으론 영화에서만 보던 상상이 꽤 가까운 현실로 자리 잡아 가는 설렘 속에 살게 된 것은 기쁜 일이다. 2015년의 일이다. 딥러닝이 등장한 지도 몇 년 됐으니 이젠 잘 정리된 책도 좀 나왔겠지, 라는 생각으로 여기저기 서적을 살펴보고 온라인서점 사이트에서 원서도 뒤적거려 보았으나 여전히 쓸 만한 내용은 찾기가 어려웠고 얇은 두께에 이끌려 샀던 책은 주마간산이라는 표현으로는 부족할 만큼 부실하게 훑고 넘어가는 경우도 많았다. “딥러닝, 무엇부터 공부하나요?”라고 물어보는 분들에게 늘 스탠포드 강의와 코세라(Cousera)를 추천할 수밖에 없었다. 도서로는 딱히 추천할 만한 책이 떠오르지 않았고 이안 굿펠로(Ian Goodfellow)가 쓴 딥러닝 책은 그 명성에 걸맞게 금과옥조 같은 내용이 가득했지만, 고백하자면 나에게 커누스의 『The Art of Computer Programming』처럼 읽기보다는 소장의 목적이 컸다. 그사이 딥러닝 프레임워크는 춘추전국 시대를 지나 텐서플로(TensorFlow)와 파이토치(PyTorch)로 양분되어 가고 있었고 응당 그래야 했던 것처럼 멋진 모델과 훈련 결과로 데모를 보여주는 것을 넘어 실제 서비스와 비즈니스에 활용되는 상용화 단계로 진화해갔다. 그즈음 나도 발맞추어 실무에 적용하고 제품화를 위한 엔드투엔드 플랫폼도 구축했으나, 텐서플로보다 조금은 늦게 빛을 보던 파이토치에 대한 서적이나 자료는 공식 사이트 외에는 찾기가 힘들었다. 그때 마침 출판사에서 이 책의 번역을 의뢰했으니 어찌 거절할 수 있었으랴. 국내 전문가 그룹에서도 한창 화제에 올랐던 책이 드디어 한글로 출간되고, 출간 작업에 역자로 참여하게 되어 뿌듯하기 그지 없다. 제목에 속거나 얇은 두께의 유혹에 못 이겨 구입했다가 후회한 여타의 딥러닝 책과는 달리 이 책은 파이토치 핵심 멤버였던 저자진의 면면부터 책에서 다루는 상세 내용까지, 인공지능 개발에 목마른 독자들의 갈증을 후련하게 해소시켜줄 것이라 믿어 의심치 않는다. 이 책은 빠르게 발전하는 딥러닝 분야의 현실을 전제하고 그 안에서 오랫동안 남을 지식을 제공하려는 저자진의 노력은 물론, 딥러닝에 대한 기본적인 이해부터 다양한 용어 해설, 실무에 적용하기 위한 테크닉과 도구 그리고 평가까지 모두를 담았다. 내용 중에 전문 용어에 대한 별도 공부가 필요할 수도 있겠지만 부디 포기하지 말고 끝까지 읽어보시고 인공지능 연구에 많은 지식과 도움을 얻어가시길 바란다.

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