이 책은 텐서플로로 딥러닝을 개발할 때 필요한 실용적이고 수학적인 가이드라인을 담고 있다. 딥러닝은 개념들의 계층으로 쌓아 올린 세상을 모델링하는 머신 러닝의 한 분야다. 이러한 학습 패턴은 인간의 두뇌가 배우는 방식과 유사하며, 이는 컴퓨터가 다른 전통적인 모델링 방법으로는 할 수 없는 복잡한 개념을 모델링할 수 있게 해준다. 따라서 현대의 컴퓨팅 패러다임에서, 특히 오늘날 제공되는 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터를 활용해 복잡한 실제 문제를 모델링하는 데 딥러닝이 중요한 역할을 한다.
딥러닝 모델은 매우 복잡해서 이를 사용하는 사람들이 대개 딥러닝 모델을 블랙박스로 취급한다. 그러나 머신 러닝의 한 분야인 딥러닝을 최대한 효과적으로 사용하기 위해서는 이와 관련된 과학과 수학을 같이 공부해야만 딥러닝에 숨겨진 원리를 밝혀낼 수 있다. 이 책에서는 과학적인 관점뿐만 아니라, 수학적인 관점으로도 딥러닝과 관련된 개념과 기술을 설명하는 데 많은 시간을 할애한다. 또한 1장에서는 딥러닝의 개념을 좀 더 쉽게 이해하기 위해 필요한 수학적 기초를 설명하는 데 중점을 뒀다. 텐서플로는 연구 목적의 유연성과 사용 편의성을 갖추고 있으므로 이 책에서는 텐서플로를 딥러닝 패키지로 사용했다. 텐서플로를 선택하는 또 다른 이유로는 텐서플로 서빙 기능을 사용해 모델을 라이브 프로덕션 환경에서 쉽게 배포할 수 있다는 점을 꼽을 수 있다.
요약하자면, 이 책은 실질적인 실무 지식을 제공하기 때문에 딥러닝을 처음부터 차근차근 배워서 딥러닝 솔루션을 구현할 수 있다. 이 책을 통해 텐서플로를 사용해서 신속하게 개발할 수 있고, 다양한 딥러닝 아키텍처를 최적화할 수 있다. 이 책에서는 모든 산업 분야에서 필요한 딥러닝의 실질적인 측면을 다룬다. 새로운 딥러닝 애플리케이션을 만들기 위해 프로토타입을 먼저 만들어 사용해보고 증명할 수도 있다. 이를 위해 이 책에서 사용된 코드는 예제를 테스트해보고, 흥미로운 방법으로 확장해 테스트할 수 있도록 iPython 노트북 및 스크립트의 형태로 제공된다. 이 책을 통해 딥러닝 분야에서 연구를 계속하고 커뮤니티에 기여할 수 있도록 충분한 수학적 기초와 과학적 지식을 갖추게 될 것이다.
