엑셀의 매크로 기능은 약 20여 년 전부터도 인공지능의 구현 사례와도 같았다. 수만 건의 통신사의 무료 아이디를 제 칸에 자동으로 스스로 위치 이동하면서 처리하는 기능은 편리하고 놀라왔다. 또 수만 건의 독자엽서를 통계를 내 정확한 편집 반영의 도구로 사용하는데 엑셀만한 툴도 없었다. 딥러닝을 C 이나 파이썬으로 배우는 것보다 생활 속의 필수 툴이 된 엑셀로 배운다면 더 쉽게 접근할 수 있고 어울리는 그림이 될 것으로 생각되는 이유이다. 역자인 권기태 교수는 역자 서문을 통해 이 책에 대해 “텐서플로, 파이썬, R, C 등 전문 도구나 프로그래밍 언어로만 가능했던 딥러닝(Deep Learning, 심층학습)을 의인화된 예와 엑셀을 이용하여 놀랍도록 쉽게 설명하고 있다.”라고 소개한다.

특히 저자인 와쿠이 요시유키 씨와 와쿠이 사다미 씨는 전문 과학서적 저술가로 국내외에서 대중적인 인지도가 높다. 저자들은 이 책에서 ‘합성곱 신경망’은 인공 뉴런으로 구성되지만 뉴런 하나하나를 엑셀의 셀 하나하나와 바꿀 수 있다고 설명한다. 또 이 책에서는 딥러닝을 구체적으로 소개하지만 지도 학습(Supervised Learning)만을 고려한다고 선을 긋는다. 비지도 학습(Unsupervised Learning)이나 강화 학습(Reinforcement Learning)은 입문편에서 다루기에는 높은 수준이라는 것이다. 또, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 주로 고려한다.

실제로 딥러닝 개론서를 살펴보면 높은 수준의 통계나 수학적 지식을 요구하는 경우가 많은데 이 책은 엑셀 실행 예를 들어 전혀 어렵지 않다. 하나의 숫자 이미지를 대상으로 합성곱 신경망이 ‘1’인가 ‘2’인가 판단을 내리는 워크시트의 예라든가, 테스트용 필기체 문자를 O, X 판단을 내리는 워크시트 등 딥러닝의 첫발을 내딛는 독자에게 도움 되는 예제가 다수 수록되어 있다. 특히 이 책의 예제 워크시트는 역자인 권기태 교수가 직접 워크시트를 제작하여 검증을 거쳤으며, (주)성안당 자료실-자료실에서 다운로드 가능하도록 제공하였다. 지난 겨울 일본 방문 시 원서를 발견하고 번역판을 내고 싶었다는 권기태 교수는 원서의 오류도 일부 수정하여 출간될 수 있도록 세심한 정성을 기울였다.
딥러닝이나 머신러닝, 인공지능이 뭔지 궁금한데 어떻게 첫 단추를 끼워야할지 모르겠다는 분들의 도움닫기에 큰 역할을 할 책으로 추천할 만하다.