머신 러닝 핵심 알고리즘부터 합성곱 신경망, 설명 가능한 CNN, 순환 신경망, LSTM 같은 딥러닝 알고리즘 이론을 이해하는 데 집중하며, 각 알고리즘을 언제, 어떤 상황에서 사용하면 좋은지도 함께 살펴본다. 또한, 기본 알고리즘 외에 전이 학습, 자연어 처리, 시계열 분석, 강화 학습, GAN 등 꼭 알아둬야 할 개념도 빠트리지 않고 충분히 설명한다. 각 개념을 학습한 뒤에는 텐서플로 2로 직접 구현해 보면서 딥러닝의 개념, 구현 방법, 적용 범위 등을 확실하게 이해할 수 있다.
* 종이책 3쇄 출간에 따라 오탈자를 수정했습니다.
17년 가까이 IT 업계에 종사 중이며, 지금까지도 퇴근 후에 항상 공부한다. 4~5년 전에는 기술사 공부를 해서 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사를 취득하였으며, 2019년부터는 대학원에서 빅데이터 및 인공지능에 대한 전문적인 연구를 진행하고 있다. 지금까지의 경험과 지식을 공유하고 싶어 집필을 시작했다.