Deep learning 공부 시작과 참고한 관련 자료 소개

2010 초중반부터 현재까지 매우 핫한, 하지만 관련 연구는 오랫동안 진행되어온 연구분야인 인공지능과 머신러닝, neural network, 그리고 deep learning 관련 공부를 뒤늦게나마 매우 열심히 하고 있다.

 

특히, deep learning 과 관련된 공부를 하다보니, 그 성능에 대한 놀라움과 환희를 넘어 걱정까지도 드는 상황이다.

 

스페인에서 박사과정을 진행하고 있었던 2016년 3월, 대한민국의 이세돌 9단과 영국의 AI 프로그램 개발 회사인 DeepMind 에서 만든 알파고(AlphaGo) 간의 바둑 대결이 펼쳐졌었다. 이는 당시 세계 최고의 바둑 인공지능 프로그램과 바둑의 최고 실력자로 손꼽히는 인간과의 대결로 주목을 받았었는데, 놀랍게도 1승 4패로 인공지능이 완승해버리는 어처구니 없는 상황이 발생했다. 

 

이때까지만 해도 인공지능과 deep learning 의 가능성을 느끼고 흥미와 관심은 두었었지만, 깊게 공부는 시도 할 엄두가 나지 않았었다. 아니, 용기가 없었다고나 할까..? 하지만 몇년이 지난 지금은 인공지능 프로그램에 번역을 의뢰하고, 시험 문제 정답을  물어보는 학생들로 인해 학교에서는 크나 큰 논란이 되고 있다. 또한, 사용자의 간단한 명령어 입력 만으로 그림도 알아서 그려주며, 심지어 인간의 영역으로만 손꼽혔던 작곡과 시를 짓는 상황까지 와버렸다. 강화학습을 통해 이제는 게임도 인간보다 잘하는 시대가 온 것이다. 가히 놀라움을 넘어 경외스러울 정도로 발전한 인공지능 기술을 확인 할 수 있는 요즘이다.

 

이러한 인공지능을 이제라도 맛을 보며 시작해보고 공부해보자는 생각이 강하게 들어 틈틈히 관련 공부를 시작하기로 했으며, 열심히 인터넷 교수님들의 도움을 받아 시간나는대로 수강을 시작했다.

 

현재 참고하고 있는 자료를 혹시나 필요하신 분이 계실 수도 있으니, 간단히 공유하고자 한다.

 

제일 먼저 참고했었던 곳은 "So Dabang" 님의 블로그인데, 해당 페이지에서 deep learning 공부를 위한 첫 시작에 필요한 자료를 참고 할 수 있었다. 해당 페이지에는 deep learning 관련 강좌에 대한 설명과 링크를 공유해주셔서 쉽게 접근할 수 있었다.

- URL: https://sodabang.wordpress.com/2016/06/26/deep-learning-%EC%9E%85%EB%AC%B8%EC%9E%90%EB%93%A4%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-%ED%8A%9C%ED%86%A0%EB%A6%AC%EC%96%BC-%EB%AA%A8%EC%9D%8C/

Deep Learning 입문자들을 위한 튜토리얼 모음

 

두번째는 HongLab 대표이신 홍정모 박사님 (자료 공유 당시였던 2016년 쯤에는 동국대 교수님 이셨던거 같다.)의 C++ 로 배우는 deep learning 강좌였다. 지금까지 C 와 C++ 을 주로 활용하여 연구개발 및 공부를 해왔던 한 사람으로써, 해당 강좌를 통해 기본 컨셉과 C++ 기반으로 deep learning 코드를 작성하는 방법, 심지어 코드까지 공유해주셔서 첫 프로그래밍을 시작하는데 크나 큰 도움을 받았던 홈페이지다. 2016년에 이런 훌륭한 강좌가 무료로 오픈되었었고 또 지금까지도 유익하게 잘 활용되고 있다는 점에서 정말 놀라우며, 너무나도 감사한 마음으로 deep learning 공부를 위한 첫 시작을 할 수 있었다.

- URL: https://blog.naver.com/honglabcokr/220697890605

C++로 배우는 딥러닝

 

세번째이자 deep learning을 이해하는데 가장 큰 도움을 받았던 홍콩 과기대의 김성훈 교수님의 deep learning 강좌였다. Deep learning에 대한 기초 개념부터 역사, 그리고 강좌를 오픈하셨던 2016년 당시까지의 연구근황 등을 천천히 차근차근 구체적으로 설명 해주셨으며, 매 실습강좌에 활용하셨던 Tensorflow 1.0 과 2.0 코드 전체를 Github을 통해 공유해주셨다. Tensorflow에 대해 생소했던 나는 해당 강좌를 통해 쉽게 접근 할 수 있었으며, 간결한 코드로 인해 이론과 실습을 동시에 잘 진행 할 수 있었다. 다회차 시청을 통해 이제는 코드를 원하는대로 시험 해볼 수 있는 단계까지 발전하는데 크나 큰 도움을 받았다. 

- URL: http://hunkim.github.io/ml/

모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의

 

이제는 neural network와 deep learning 기반으로 간단한 프로젝트를 수행하고, 지금까지 해왔던 나의 연구분야와 잘 버무려서 시너지효과가 날 수 있도록 재밋는 연구를 하기 위한 준비를 하고 있는 상황이다. 앞으로 관련된 공부 혹은 문제 해결 등의 자료를 시간나는대로 틈틈히 공유할 계획이다. 

 

현실판 아이언맨이라고 불리우며, 테슬라와 스페이스X, 그리고 X(구 트위터) 최고 경영자인 일론 머스크가 했던 말을 마지막으로 인용하고자 한다. 일론 머스크는 미래에는 '20 대 80의 사회'가 될것이라고 예측했으며, 이는 오직 20% 사람들만 의미있는 직업을 갖게 될것이며, 80% 는 인공지능이 대체할 것이라고 했다. 또한, 인공지능 개발자가 인류 최후의 마지막 직업이 될 것이며, 이마저도 인공지능에 의해 사라질 것이다고 예견했다.

 

인공지능의 가능성과 잠재력을 확인한 지금의 나로써는 이에 정말 공감하며, 한편으로는 조금은 끔찍할 수도 있는 걱정스러운 말로 받아들여졌지만, 현 상황에서 아직까지는 조금 먼 이야기라 생각이 든다. 가장 중요한 핵심은 인공지능 관련 연구는 사람이 풀지 못하는 난제를 해결하는데 큰 도움을 주는 등 그 가능성을 여실히 잘 보여주고 있고, 많은 분야에 긍정적인 영향을 끼치고 있으며, 현 인류에게 있어 많은 도움을 줄 연구분야인건 틀림없는 사실이다.

 

이제 막 인공지능에 눈을 뜬 한명의 이름모를 듣보잡 연구자 이지만, 사회와 과학의 발전에 미약하나마 조금이라도 기여하기 위해 인공지능과 deep learning을 좀 더 깊이 파보고 또 이를 혹시나 다른분들께 도움이 되는 부분이 있다면 마땅히 공유하고자 한다. 화이팅!