이 책은 딥러닝 분야에서 대표적으로 활용되는 두 가지 분야인 컴퓨터 비전과 대규모 언어 모델을 다룹니다. 컴퓨터 비전의 초창기 모델부터 비교적 최신 모델까지 만들어 보면서 비전 모델의 발전 과정을 살펴볼 수 있고, 이 분야에 새롭게 적용된 기술도 알아볼 수 있습니다.

또 대규모 언어 모델인 인코더, 디코더, 인코더-디코더 모델을 만들어 보는 과정에서 자연어 처리 라이브러리에 대한 사용법도 배울 수 있습니다. 가장 중요한 점은 독자들이 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야에 대한거시적인 안목을 얻을 수 있다는 점입니다. 단순히 모델 하나를 구동해 보는데 그치지 않고, 모델이 발전해 온 과정을 함께 따라가 봄으로써 새로운 기술에 대한 적응력과 생존력을 갖추게 될 것입니다.

많은 딥러닝 도서들은 이론서와 활용서의 양극단에 위치한 경우가 많습니다. 이론서는 모델의 작동 원리를 이해하는 데 초점을 맞추고, 활용서는 실전 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있어 딥러닝 모델이 어떻게 구성되어 있는지 쉽게 감이 잡히지 않습니다. 이 책은 이론서와 활용서 사이 어딘가에 놓여 있습니다. 이론에서 출발하여 활용까지 가는 길을 안내하면서 실제 모델이 어떻게 구성되는지 직접 만들어 봅니다. 답답했던 독자들의 마음을 시원하게 풀어줄 수 있을 것입니다.

『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』이 머신러닝과 딥러닝을 배울 때 꼭 알아야 할 기본 지식을 전달하는 책이었다면, 『혼자 만들면서 공부하는 딥러닝』은 딥러닝 분야에서 중요한 역할을 한 모델과 그 기술을 배우는 데 초점을 맞춘 책입니다.

고급 딥러닝 주제를 다룬 심도있는 학습으로 건너가기 전, 징검다리로 삼을 책을 찾고 있다면 이 책을 선택하세요. 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』 을 읽은 독자라면 재미있는 이야기와 삽화를 통해 보다 쉽게 적응할 수 있을 것입니다.