이 책은 텐서플로(TensorFlow)를 사용하여 다양한 딥러닝 모델을 학습하는 방법과 최적화 이론을 다룹니다. 딥러닝에 관련된 많은 수학 이론이 있지만, 가장 핵심적인 최적화 문제를 중심으로 딥러닝 학습을 설명합니다. 2020년도에 발간된 “딥러닝을 위한 최적화와 수치해석”의 개정판 성격이 강합니다.
텐서플로 1이던 기존 실습 예제들이 모두 텐서플로 2로 변경되는 큰 변화가 있습니다. 또한, 기존에는 자연어 데이터에서 중요한 사전학습 관련 파트를 추가하고, 영상, 자연어, 그리고 테이블 데이터가 모두 섞여 있는 데이터를 다루는 파트도 추가하여 실제 현장과 제품에 적용할 때 도움이 되도록 구성하였습니다.
현재까지 출판된 딥러닝 관련 도서와 강의들은 최적화 이론에 대해서 다루지 않거나 너무 간단하게 다룹니다. 하지만 최적화 이론을 이해하기에는 부족한 양입니다. 이 책에서는 가장 먼저 최적화 이론을 소개하고, 최적화 문제는 텐서플로를 사용하여 풉니다.

[이 책에 필요한 선행학습]
이 책의 원활한 이해를 위해서는 다음과 같은 선수 지식이 필요합니다.
이 책은 파이썬 기초 문법과 수식에 관해서 일일이 설명하지 않습니다. 선행학습이 되어 있다면 학습 효과를 더 높일 수 있습니다.
1. 파이썬(Python) 기초 문법에 대한 이해
2. 대학 강의에서 다루는 미분과 편미분의 이해

[이 책의 대상 독자]
이 책은 다음과 같은 독자를 대상으로 합니다.
1. 딥러닝 핵심 이론에 대한 이해가 필요한 독자
2. 딥러닝 관련 논문을 읽는데 어려움을 겪는 독자
3. 텐서플로를 이용한 딥러닝 코드가 있지만, 자신만의 데이터로는 잘 동작하지 않는 현상을 겪은 독자
4. 텐서플로 패키지의 개념이 궁금한 독자
5. 딥러닝의 기초 이론과 텐서플로를 동시에 배우고 싶은 독자

[소스코드 다운로드 및 Q&A]
소스코드 다운로드와 Q&A는 저자 웹페이지에서 확인할 수 있습니다.
* 저자 웹페이지: https://github.com/DNRY/tfopt