동영상 강의 외에 책으로 차분히 익히고 싶은 분에게 추천하는 5권을 정리합니다.
입문부터 중급까지 단계별로 구성했습니다.
1) 「혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝」(박해선, 한빛미디어) — 가장 친절한 한국어 입문서.
코드와 그림이 풍부하고, 어려운 수학을 최소화했습니다.
비전공자가 처음 손에 잡기에 가장 부담 없는 책입니다.
2) 「밑바닥부터 시작하는 딥러닝」(사이토 고키, 한빛미디어) — 신경망을 NumPy만으로 처음부터 만들며 이해.
PyTorch·TensorFlow를 쓰기 전에 「내부에서 무슨 일이 일어나는지」를 직접 코딩으로 알게 해 주는 명저.
시리즈 2권(자연어), 3권(프레임워크 만들기)도 추천합니다.
3) 「핸즈온 머신러닝(2판)」(오렐리앙 제롱, 한빛미디어) — 머신러닝부터 딥러닝까지 폭넓게 다루는 표준 도서.
700쪽이 넘지만 깊이와 폭 모두 충분해 「한 권으로 끝내고 싶다」면 이 책입니다.
4) 「딥러닝 입문 — Frédo Durand·Olivier Faugeras」 또는 「Dive into Deep Learning(d2l.ai)」 — 무료 온라인 책으로, 이론과 PyTorch 코드를 함께 다룹니다.
학교 교재 수준의 정리가 필요하면 추천.
5) 「Hands-On Large Language Models」(Jay Alammar·Maarten Grootendorst, O'Reilly 2024) — LLM 시대의 새 표준 도서.
RAG·파인튜닝·프롬프트 엔지니어링까지 LLM 응용의 모든 단계를 다룹니다.
한국어 번역도 진행 중.
이 다섯 권을 차례로 읽으면 입문부터 LLM 응용까지 든든한 기초가 잡힙니다.
한 줄 요약
입문부터 LLM까지 5권 추천: 혼공머신딥(친절 입문) → 밑바닥딥러닝(NumPy로 직접 구현) → 핸즈온 ML(표준) → Dive into Deep Learning(무료 온라인) → Hands-On LLMs(LLM 응용).
더 알아볼 것
- d2l.ai — 무료 온라인 책
- 박해선 — 한국 AI 도서의 신뢰 저자
- Jay Alammar의 일러스트 블로그
