복잡한 모델 너머, 딥러닝의 본질에 다가가는 시간 이 책은 복잡한 딥러닝 기술의 핵심을 직관적으로 풀어내면서도 이론과 실제 사이에서 균형을 잃지 않는다. 먼저 딥러닝을 지탱하는 기본 개념부터 차근차근 설명한다. 지도 학습과 신경망의 구조, 모델 훈련과 최적화 같은 기초를 다진 뒤, 이미지와 텍스트, 그래프 데이터를 위한 대표적인 모델인 CNN, 트랜스포머, 그래프 신경망을 살펴본다. 이어서 GAN, VAE, 디퓨전 모델 같은 생성 모델과 강화 학습까지 다루며, 마지막에는 딥러닝이 왜 효과적인지에 대한 이론적 논의와 윤리적 쟁점을 짚어본다. 딥러닝을 제대로 이해하고 싶은 모든 독자를 위한 가장 단단한 출발점이 될 것이다.