대부분의 딥러닝 관련 코스의 시작은 기본적인 선형대수, 확률통계 지식으로 시작해서 선형회귀, 로지스틱 회귀를 거쳐 MLP, CNN, RNN과 같은 순서로 진행하는 것이 일반적이다. 이런 바텀업 방식의 교습은 어느 정도 궤도에 오른 사람 또는 백과사전식으로 레퍼런스를 찾아볼 때는 유용하지만 소프트웨어 엔지니어가 익숙한 방식은 아니라고 생각한다.

소프트웨어 엔지니어는 코드를 이렇게 저렇게 바꿔도 보고, 코드를 일부러 동작하지 않게도 만들어가면서 동작 원리를 파악하는 접근 방식에 대체로 익숙한 경우가 많다. 이 책은 이런 소프트웨어 엔지니어들이 딥러닝 애플리케이션을 탑다운 방식으로 배울 수 있도록 구조화되어있다. 동명의 코스웍이 굉장히 유명한데 ( https://course.fast.ai/ ) 그것을 책으로 옮겼다고 볼 수 있을 것이다.

개인적으로는 fastai 의 여러가지 코스들 (Deep Learning 뿐만 아니라 NLP와 선형대수학)을 모두 좋아했기 때문에 그 코스를 책으로 옮긴 해당 책에 대해서 기대도 컸고 코스와 어떤 부분이 다를 지 많이 궁금했었는데 대체로 코스를 잘 옮긴 것으로 보인다. 다만, 책의 두께가 있고 역자가 2명이다보니 간혹 번역체의 일관성이 떨어지거나 번역 문장의 이해가 어려운 부분이 일부 보이나 아주 신경쓰일 정도는 아니고 학습하는 데는 큰 무리는 없을 것이라고 생각한다.

한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다