이 책은 CNN, RNN 등의 지도 학습과 GAN, 오토인코더 등의 비지도 학습 계열을 모두 다룹니다. 또한, 최근 많은 관심을 받고 있는 생성형 AI에 대한 원리와 활용법을 배우고, 이를 가능하게 만든 핵심 기술인 어텐션과 트랜스포머 모델까지 폭넓게 설명합니다.

◼︎ 컴퓨터(CPU? GPU?)

딥러닝을 일반 CPU 컴퓨터에서 동작시킬지 아니면 고속 그래픽 처리에 특화된 전용 프로세서인 GPU에서 동작시킬지 선택할 수 있습니다. 이 책 예제들은 대부분 CPU와 GPU, 어떤 환경에서도 잘 작동합니다. 다만 이 책에서 배운 내용을 자신이 가지고 있는 더 많은 데이터에 적용하려면 GPU 작업 환경을 갖추길 추천합니다.

◼︎ 프로그램

데이터와 컴퓨터 장비가 준비되었다면, 이제 딥러닝을 구동할 수 있게끔 프로그래밍을 해야 합니다. 프로그래밍에 익숙하지 않아도, 수학에 자신이 없어도 구글 코랩(Google Colab)과 딥러닝 라이브러리를 활용하면 누구나 딥러닝을 어렵지 않게 구현할 수 있습니다.