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by TUGU Dec 13. 2018

프롤로그-딥러닝 101

알파고가 이세돌을 꺾었던 2016년 3월을 기점으로, 인공지능 관련 분야에 종사하건 아니건 많은 사람들이 인공지능, 그중에서도 딥러닝이라는 것에 관심을 갖게 되었을 것이다. 아래 차트는 구글 트렌드에서 딥러닝을 키워드로 한국에서 지난 5년간의 검색 트렌드를 나타낸 것이다. 보시다시피 16년 3월경에 이세돌-알파고 대국 시점에 폭발적으로 검색량이 증가하였었으며, 그 뒤로 열기가 잠시 식었다가 점차적으로 증가 추세에 있다. 특히 요즘에는 인공지능을 대변하는 키워드가 딥러닝으로 인식이 되면서 더 그런 추세가 있는 것 같다.

나는 인공지능, 그중에서도 이미지 인식 기반 딥러닝 회사에 재직 중이다. 여기서 내가 하는 일은 딥러닝 알고리즘 개발하는 엔지니어가 아니고, 만들어진 인공지능 딥러닝 솔루션을 가지고, 이것을 도입할 만한 고객사를 발굴 및 제안해서 사업화시키는 '사업개발'업무를 담당하고 있다.

인공지능 관련 업계에서 일하기 시작하면서, 지식과 경험을 쌓다 보니 이 분야에 재미를 느끼게 되었고, 그만큼 관련 서적이나 강의 등을 닥치는 대로 흡수하면서 전문가가 되려고 노력하는 중이다. 지금까지 이 전 직장에서 어떤 경우에도 회사일이 끝나면 회사 업무와 관련된 지식을 쌓으려고 하지 않았다. 하지만 인공지능은 달랐다. 인공지능은 특정 산업군에 국한되지 않고, 데이터가 쌓이는 곳이라면 어느 산업 분야든 적용이 가능하기 때문에, 회사일이 끝나고 밤늦게 까지, 주말까지 공부를 해도 크게 회사 일 때문에 한다는 생각은 들지 않는다.

내가 인공지능과 딥러닝, 머신러닝에 관심을 가지고 공부하면 할수록, 그리고 이러한 배경 지식을 가지고 현재 돌아가는 세상을 지켜보면 볼수록 이 기술이 미칠 파급력이 어마 무시할 것이라는 확신이 든다. 그리고 인공 지능은 특정 산업에 국한된 것이 아닌 산업 전반을 관통할 수 있는 기술이다. 앤드류 응은 인공지능을 전기의 발명에 비유한 바 있고, 그 외에 많은 전문가들이 1890년대의 증기 기관, 1995년의 인터넷의 발명에 인공지능을 비교하고는 한다. 그리고 상당수는 이러한 역사적 혁명을 가져온 기술보다 인공지능이 가져올 파급력이 훨씬 더 어마 무시할 것이라고 한다.

글의 제목을 '딥러닝 101 '이라고 다소 딱딱하면서도 거창하게 잡은 이유는, 이렇듯 세상에 엄청난 파급력을 가져올 기술이기 때문에, 그리고 모든 산업에 범용적으로 사용 가능한 기술이기 때문에, 응용학문의 조류의 하나로 '인공지능학'이라는 것이 체계적으로 만들어지게 되지 않을까라는 생각에서 글의 이름을 '인공지능학 개론'이라고 지었다.

이제부터 인공지능, 그중에서도 머신러닝과 딥러닝에 대한 글을 체계적으로 써 가보고자 한다. 미리 밝혀 두지만 앞으로 내가 써 내려갈 인공지능에 관한 내용과 자료 출처는 대부분 내가 존경하는 앤드류 응 교수의 코세라 강의 내용을 바탕으로 정리해 내려갈 것이다. (강의 출처 https://www.coursera.org/specializations/deep-learning). 이 강의는 크게 5가지 섹터로 분류되어 있는데, 아래와 같다. 각각의 강의는 수료하려면 주당 10시간 학습한다고 했을 때 1~2달 정도 되는 분량이며, 순차적으로 강의 내용에 대해서 리뷰를 하고자 한다.

1) Neural Networks and Deep Learning

2) Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization

3) Structuring Machine Learning Projects

4) Convolutional Neural Networks

5 ) Sequence Models

여기저기 많은 인공지능 관련 강의 소스들이 있는데, 나는 개인적으로 앤드류 2) 응 교수의 강의가 그중에 가장 체계적으로 커리큘럼이 짜여 있다고 본다. 그렇기 때문에 '인공지능학 개론'을 써내려 가기에는 더할 나위 없이 좋은 콘텐츠가 될 것이다.

한 가지 강조하고 싶은 것은 내가 쓸 글들이 단순히 앤드류 응의 강의 내용을 번역하고 전달만 하는 것은 아니라는 점이다. 글 중간중간에 내가 스스로 재해석한 내용들, 그리고 인공지능 관련 업계에 있으면서 겪은 실제 산업 현장의 얘기들, 인공 지능 세미나 혹은 컨퍼런스에 관한 내용들에 대해서 나의 생각도 담아낼 계획이다.

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