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이성원 교수님 저서 [Fundamentals of Deep Learning Models] 가 출간되었습니다.

딥러닝을 공부하다 보면 수학은 따로, 구현은 따로 배우게 되는 경우가 많습니다. 이 책은 그 간극을 직접적으로 메우는 데 초점을 둡니다.

Fundamentals of Deep Learning Models는 선형 모델부터 MLP, CNN, RNN까지 각 구조를 따라가며, forward/backward propagation이 어떻게 유도되는지와 그 수식이 실제 아키텍처와 어떻게 연결되는지를 함께 설명합니다. 단순히 구현 방법이나 직관만 소개하는 것이 아니라, 모델이 왜 그렇게 동작하는지를 수학과 구조의 관점에서 이해하도록 구성되어 있습니다.

또한 Transformer, NeRF, Stable Diffusion과 같은 최신 모델까지 확장해, 복잡한 구조 역시 공통된 수학적 원리 위에서 해석할 수 있도록 정리합니다. 따라서 모델을 단순히 사용하는 수준을 넘어, 그 수학적 기반을 이해하고 직접 확장할 수 있는 역량을 기르는 데 도움이 됩니다.

딥러닝을 보다 깊이 이해하고 싶은 대학원생과 실무자에게 적합한 책입니다.

아마존을 통해 구입 가능합니다.

Link : https://www.amazon.com/dp/B0GVPQHFNT