CHAPTER 1 헬로 파이썬

파이썬이라는 프로그래밍 언어가 세상에 등장한 지도 이미 20년이 훌쩍 넘었습니다. 그 사이 파이썬은 독자적인 진화를 이루며 많은 개발자를 끌어들였습니다. 그리고 현재는 가장 인기 있고 많은 사람이 애용하는 프로그래밍 언어되었습니다.

앞으로 파이썬을 사용하여 딥러닝 시스템을 구현할 것입니다. 그에 앞서 이번 장에서는 파이썬에 대해서 간략히 소개하면서 그 사용법을 익혀보겠습니다. 파이썬과 넘파이 NumPy, matplotlib을 잘 아는 분은 이번 장을 건너뛰어도 상관없습니다.

1장 세부 목차

학습자의 학습 흐름과 흥미를 이끌기 위해 총 7개의 서브 챕터로 나누어 모험을 진행합니다. 아래 링크를 클릭해 순서대로 모험에 합류해 보세요!

파이썬 프로그래밍 언어의 특징과 기계학습/데이터 과학 분야에서 파이썬이 널리 쓰이는 이유에 대해 간략히 소개합니다.

이 책에서 사용할 파이썬 3 버전과 외부 라이브러리인 넘파이(NumPy), matplotlib의 필요성 및 아나콘다 배포판 설치법을 배웁니다.

파이썬 대화 모드(인터프리터)를 실행하여 기초적인 산술 연산, 다양한 자료형, 변수, 리스트, 딕셔너리, 조건문과 반복문, 함수 등의 기본 문법을 익힙니다.

파이썬 코드를 파일로 저장하여 실행하는 방법과 객체 지향 프로그래밍을 위한 사용자 정의 클래스 작성법을 배웁니다.

딥러닝 연산의 핵심이 되는 다차원 배열 계산을 효율적으로 처리하기 위한 넘파이(NumPy) 라이브러리의 산술 연산, 다차원 배열, 브로드캐스트 및 원소 접근 방법을 이해합니다.

데이터 시각화와 그래프 그리기, 이미지 표시를 지원하는 matplotlib 라이브러리의 기본적인 사용법과 다양한 기능을 학습합니다.

1장에서 다룬 파이썬의 기초적인 핵심 내용들을 복습하고 추가 학습을 위한 참고 도서 및 사이트를 소개합니다.

1장에서는 본격적인 딥러닝 모델의 구현에 앞서, 이를 지탱하는 든든한 도구인 파이썬의 기본적인 특징과 사용법을 익혔습니다.

파이썬의 중요성: 간단하고 친숙한 문법 덕분에 배우기 쉽고, 넘파이나 matplotlib 등 훌륭한 수치 계산 및 데이터 시각화 라이브러리를 갖추고 있어 딥러닝 연구와 구현에 최적인 언어입니다.
대화 모드와 스크립트 파일: 터미널을 통해 한 줄씩 코드를 실행하고 피드백을 받는 인터프리터(대화 모드)와, 긴 로직과 복잡한 기능을 파일로 묶어 동작시키는 스크립트 파일 방식의 차이를 이해했습니다.
객체지향과 클래스: class와 생성자(__init__), 인스턴스 메서드를 사용해 자신만의 데이터 타입(클래스)을 설계하고 인스턴스를 다루는 기법을 익혔습니다.
넘파이 다차원 배열: 딥러닝 가중치 계산의 뼈대인 N차원 배열(벡터, 행렬, 텐서)을 만들고, 형상이 다른 배열 간의 연산을 똑똑하게 처리해주는 브로드캐스트 및 조건별 원소 필터링 기능을 배웠습니다.
matplotlib을 이용한 시각화: 실험의 과정이나 중간 결과물을 눈으로 직관적으로 확인할 수 있도록 sin/cos 함수 같은 그래프를 그리고 이미지를 로드하여 출력하는 실전 예제를 실습해 보았습니다.

기초 체력을 다졌으니, 이제 본격적으로 딥러닝의 역사적 출발점이자 신경망의 기초를 구성하는 2장 퍼셉트론의 세계로 넘어가 마법의 논리 회로들을 밑바닥부터 하나씩 구현해 보도록 하겠습니다!

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