Shelly Sheynin의 딥러닝 서적은 GitHub에 호스팅된 무료 오픈액세스 PDF로, 딥러닝의 핵심 원리부터 최신 컴퓨터 비전 기법까지 다룹니다. 데이터 전처리, 가중치 초기화, 활성화 함수와 손실 함수, 최적화, 정규화 같은 기초부터 시작해 합성곱 신경망과 오늘날 비전 시스템을 구동하는 핵심 구성 요소로 나아갑니다.
후반부에서는 객체 탐지, 의미론적 세그멘테이션, 초해상도, 스타일 변환, 이미지 인페인팅 등 다양한 응용 주제를 다루며, 이어서 생성 모델, 노이즈 제거, 자기 지도 학습, Vision Transformer, 광학 문자 인식(OCR), 멀티모달 학습 같은 고급 내용을 살펴봅니다.
대상 독자
이 자료는 머신러닝 기초에 대한 실무 지식을 이미 갖추고 있고, 기초 딥러닝 이론과 실용적인 최신 컴퓨터 비전 아키텍처를 잇는 체계적이고 잘 정리된 단일 참고 자료를 원하는 학습자에게 가장 적합합니다. 강의와 함께 보충 자료로 활용하거나, 신경망에 대한 이해를 심화하려는 엔지니어와 학생에게 자기 주도 학습 참고서로 유용합니다.
GitHub에서 단일 PDF로 배포되므로 다운로드하여 오프라인으로 읽기 쉬우며, 개인 딥러닝 라이브러리에 편리하게 추가할 수 있습니다.