서론

책을 쓰기 시작한 것은 22년 4월 이었습니다. 당시 뮤-제로를 구현한 다음 그것으로 책을 한 권 쓸 생각이었습니다. 모델을 코딩하고 훈련을 완성한 다음 돌아가는 예제를 보면서 잠시 생각에 잠겼습니다. 내가 과연 제대로 이해를 하고 있는 것일까? 무엇이 부족하지? 얼마 후 원인을 알았습니다.

딥러닝, AI는 오랜 기술 역사에서 수 많은 실패와 시행착오 끝에 태어난 결과입니다. 기본적인 수학과 물리 지식 이외에도 기술 역사 속에서 명멸한 수많은 대안들 그리고 왜 그 기술이 살아 남았는가에 대한 깊은 이해가 없다는 것을 알았습니다. 1년 반 정도 수학, 물리를 다시 공부하고 책을 완전히 새롭게 쓰기 시작한 것이 1년 반 정도 전입니다.

이제 부족하나마 인터넷에 공개하고 제가 고민했던 부분을 여러분과 나누고 싶습니다. 책의 내용은 공부가 진행되면서 계속 업데이트 할 예정입니다. 한국어로 작성되었고, 다른 언어는 LLM의 도움으로 번역되었습니다. 지속적으로 다른 언어 변역본도 확장할 생각합니다.

오랜 시간 한 가지 주제에 매달리다 보니 지칠때도 있었습니다. 그럴때 마다 누님들, 자형들, 조카들이 큰 힘이 되었습니다. 무엇보다 부모님이 책을 완결할 수 있도록 만든 동력이었습니다.

감사합니다.

2025년 3월 12일, 박선용.

환경설정

1. CoLab 사용

현재 각 장의 오른쪽 상단에는 CoLab안에 런치를 할수 있게 되어 있습니다. CoLab환경에서 코드 셀을 실행하면서 공부하는 것이 가장 좋습니다.

2. 로컬에서 HTML 형식으로 책 보기

리포지토리를 로컬에 다운로드 받은 후, HTML 형식으로 책을 보려면 다음 명령어를 실행하세요.

git clone https://github.com/Quantum-Intelligence-Frontier/dldna.git
cd dldna
python -m http.server

위 명령어를 실행하면 로컬 웹 서버가 시작되고, 웹 브라우저를 통해 HTML 형식의 책을 볼 수 있습니다. 기본적으로 http://localhost:8000 주소에서 확인할 수 있습니다.

3. 로컬에서 Jupyter Notebook 실행 (Conda 환경)

Jupyter Notebook을 로컬에서 실행하고, 필요한 패키지를 설치하려면 아래 단계를 따르세요. Conda 가상 환경을 사용하는 것을 권장합니다.

Conda 환경 설정 (아나콘다 또는 Miniconda 설치 필요)
- 아나콘다(Anaconda) 또는 Miniconda가 설치되어 있지 않다면, 먼저 설치해야 합니다. Anaconda 다운로드 페이지 또는 Miniconda 다운로드 페이지에서 설치 파일을 다운로드 받아 설치하세요.
- 새로운 Conda 가상 환경을 생성합니다. dldna_env는 원하는 환경 이름으로 변경할 수 있습니다. Python 버전은 리포지토리와 호환되는 버전을 사용하는 것이 좋습니다 (예: 3.9, 3.10, 3.11 등).
```
conda create -n dldna_env python=3.10
```
- 생성한 가상 환경을 활성화합니다.
```
conda activate dldna_env
```

리포지토리 다운로드 및 이동

git clone https://github.com/Quantum-Intelligence-Frontier/dldna.git
cd dldna

필요한 패키지 설치

dldna 디렉토리의 requirements.txt 파일에는 필요한 패키지 목록이 들어있습니다. pip를 사용하여 이 패키지들을 설치합니다.
```
pip install -r requirements.txt
```
- 만약, pip install -r requirements.txt 실행 중 오류가 발생하면, dldna 폴더 안이 아니라, 저장소의 루트 폴더에서 실행해야 합니다.
Jupyter Notebook 실행
```
jupyter notebook
```
또는
```
jupyter lab
```
웹 브라우저에서 Jupyter Notebook 또는 Jupyter Lab이 열립니다. dldna 폴더 안의 .ipynb 파일들을 열어 노트북을 실행할 수 있습니다.