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나이가 들고, 시간이 흐른다음, "그때 그걸 배웠었더라면..."이라는 후회를 하게 되는 경우가 있습니다. 저는 학창시절에 공부를 열심히 하지 않은 부류에 속한 사람이었기 때문에 그런 후회를 더욱더 많이 하는 편인데요. 그런 후회가 밀려오면, 어린 시절부터 이런저런 추억들이 주마등 처럼 스쳐지나갑니다. 그리고, 인공지능은 항상 후회의 기억들 중 가장 마지막 페이지를 장식합니다. 그때, 기회를 봐서 좀 적극적으로 배우려고 했다면, 좋았을텐데... 소극적으로 따라가다가 아무것도 얻지 못했던 같은... 그래서, 인공지능에 대한 책은 구할 수 있는 기회가 있다면 구해서 보게 되는 것같습니다. 이 책도 그런 경로로 구해서 보게 되었습니다. 우연히 참여한 서평 이벤트에서 눈에 띄는 주제를 발견했는데, 바로 "인공지능 알고리즘"이었습니다. 무턱대고, 신청하고 보게 되었는데요. 서평을 써야 하는 시간이 훌쩍 버린것 같은데... 솔직히 언제까지 써야 하는지도 찾아보지 않고, 차근 차근 책을 읽었던 것 같습니다. 이 책을 읽는 내내, 학창시절, 정말 공부 잘하는 친구의 정리 노트를 보고 있는 것 같은 느낌을 받았습니다. 인공지능 분야는 의외로 복잡하고 설명하기 어려운 분야라서 300페이지 쯤 책이면 한 분야만 설명하는 정도로 끝나게 될텐데요. 이 책은 의외로 여러 분야 인공지능을 설명하고 있고, 책 초반에는 인공지능으로 개념을 넘기는데 필요한 알고리즘에 대한 설명도하고 있기 때문입니다. 각 장마다 설명한 내용을 한 페이지에 그림으로 정리해주고 있는데요. 어려운 개념을 읽다가 머릿속이 정리되는 그런 느낌을 받게 되더군요. 인공지능은 1950년대 부터 지금까지, 아니, 처음 컴퓨터라는 개념이 나왔던 시대부터, 사람들이 꼭 만들어내고 싶었던 결과물입니다. 그러나 괄목할만한 성과는 별로 없었는데요. 꾸준한 하드웨어의 발전으로 최근에는 엄청난 발전을 거듭하고 있는 분야 입니다. 따라서, IT업계에 있는 사람이라면, 꼭 인공지능을 사용하지 않더라도, 꾸준히 책을 보면서 따라갈 필요는 있습니다. 그래서 이런 책들은 기회가 될때마다 읽어보는게 좋을 것 같습니다. [출판사 서평이벤트에 참여하여 받은 책을 읽고 작성한 리뷰입니다.] |
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그림과 현실에서 마주칠만한 일상의 문제 예시를 중심으로 머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 군집지능, 진화 알고리즘 등 넓은 범위에 해당하는 인공지능 알고리즘을 소개하는 입문서이다. 인공지능에 관심이 있는 사람은 다른건 몰라도 역사는 어느 정도 알고 있을 것이기에 아래 그림을 보면 이 책의 성격이 어떨지 짐작이 가능할 것이다. 꽤 깔끔하고 알기쉽게 도식화되어 있는데 뒤에 등장할 알고리즘 중 난이도 높은 부분들 또한 이런 책의 장점으로는 이해하기 반면 단점은 그럼에도 AI에 관심은 많으나 접해보지 못한 초,중,고교 학생들이나 그들의 학부형, 그리고 AI에 입문하려고 마음먹은 독자에게는 이보다 훌륭한 책은 찾기 어려울 것이다. 예제와 설명이 학술 중심적이지 않고 일상 언어 중심으로 기술되어 있어 정말 이해하기 쉽고 주위 일상의 예를들어 아래 그림은 진화 알고리즘 중 대신 난이도 높은 수식이나 Python과 같은 코드는 등장하지 않는다. 수식이 등장하긴 하는데 아래 그림과 같은 사칙 연산 정도의 수준으로만 등장하고 있어 이해하는데 전혀 불편함이 없다. 아래 그림은 개인적으로는 그러고는 금세 잊어버렸는데 이 책 덕분에 그 때의 기억이 떠올라 반가웠다. 과연 그렇게 어려운 개념이었는지 열심히 읽었는데 앞서 언급했듯 이 책의 난이도는 끝판왕이 아니라 첫판왕에도 미치지 못해서인지 술술 이해되어 기뻤다. 물론 개념에 대한 이해 정도로 Particle Swarm Optimization을 알고 있다고 말하긴 쑥쓰럽겠지만 머리속에서 동작 방식이 그려지는 상태로 어려운 교과서나 연구 자료를 접하는 것과 그냥 맨땅에서 이해하는 것과는 천지차이일 것이다. 앞서 초,중,고교 학생들에게 추천하고 싶다고 말한 이유도 Particle Swarm Optimization을 읽으면서 느꼈던 감정이다. 또 아래의 생각했던 것보다는 워낙 쉬운 난이도로 간단한 개념들을 다루고 있어 기술적으로는 뭐라 평해야 할지 몰라 리뷰를 줄인다. 책의 기능과 구성에 대해 장,단점을 잘 설명하는데 목적을 두고 작성하였다. AI에 관심이 있는 학생 및 왕초보는 이 책을 보고 기초과정에 발을 디딜 것을 추천하고 싶다. 난이도에 한계가 있어 생생한 지도를 펼치고 AI를 학습하는 느낌까지는 어렵겠지만, 적어도 나침반 들고 방향을 잡거나 목차를 알고 책을 읽는 정도의 괜찮은 이정표의 역할은 톡톡히 해낼거라 본다. |
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인공지능 하면 뭐가 떠오르시나요? 인공지능 스피커가 떠오르는 분들도 계실 걸로 봅니다. 또한 모두의 주목을 받던 이세돌 9단과 바둑 대결이 있었습니다. 인공지능의 핵심 알고리즘에 관심 있는 분들도 계실 텐데요. 소개해드릴 책은 '쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘'입니다. 어려운 용어보다는 일러스트레이션과 쉬운 설명이 이해를 도와줄 겁니다. 이 책의 좋은 점은 중요한 단어가 눈에 잘 들어오는 책입니다. 중요한 부분은 단어장을 만들어 공부하시는 것도 좋은 방법입니다. 인공지능에 대한 지식이 없는 분들은 그림을 봐도 어려울 수 있습니다. 인공지능 알고리즘을 같이 알아보도록 하겠습니다.
◆ 알고리즘 IT 회사에 취업할 때도 알고리즘을 코딩테스트를 보게 됩니다. 코딩테스트 문제를 풀어보면 어려울 수 있습니다. 알고리즘에 대한 지식을 차례대로 쌓아 가시길 추천합니다. 쌓으신 후에는 알고리즘 사고가 생기실 겁니다. 알고리즘 공부하는 전체적인 방향도 제시해줍니다. 이 책을 보며 문제해결 능력이 생기길 바랍니다.
이 책은 10장의 챕터로 다양한 인공지능 알고리즘을 배울 수 있습니다. 책의 저자는 순차적으로 공부하길 권고합니다. 인공지능을 이해하고 있어야 하며 기초가 중요하기 때문입니다. 10장의 챕터에는 인공지능에 대한 이해, 검색, 진화, 군집, 머신러닝, 인공신경망, 강화학습의 순서로 구성되어 있습니다. 배우는 과목을 글로만 본다면 어려울 수 있는데요.
끝으로 인공지능에 관심 있는 분들이 이 책을 보셨을 것으로 보입니다. 인공지능을 처음 공부하시는 분들은 목차의 차례대로 공부하시길 바랍니다. 책의 구성은 인공지능의 기본적인 이론부터 시작합니다. 알고리즘을 단계별로 학습해야 인공지능 알고리즘을 이해할 수 있습니다. 개념을 모르고 넘어가면 책보기 어려울 수 있기 때문입니다. 개념을 공부하며 인공지능을 이해하시는 여러분이 되시길 바랍니다. 인공지능 알고리즘에 관심 있는 분들에게 이 책을 추천합니다. |
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예제 코드
이 예제는 학습 용도로만 최적화하고 제품 생산 용도로는 최적화하지 않았다 즉, 해당 코드는 교욱 도구로 사용하기 위해 작성했기 때문에 제품 생산을 위한 과제에는 일반벅으로 성능에 최적화되고 테스트와 지원이 잘되는 검증된 라이브러리와 프레임워크를 사용하는 것이 좋다
독자 Q&A mrku69@naver.com
이 책에 대하여 이 책은 인공지능 알고리즘의 이해와 구현 그리고 이를 통한 문제 해결에 필요한 기초를 제공하고 있다 이 책의 4장에는 배낭을 가장 가치 있는 물건으로 채우는 문제가 나온다 공부에서 더 높은 가치는 주관적이라 때때로 선택이 어렵기도 한데 이 책의 저자는 1장부터 10장까지 순차적으로 공부해야 한다고 당부하니그냥 쭉 따라가면 된다 다만 책의 전체 부분을 관련성에 따라 나눠 본다면 파트1(1장), 파트2(2장, 3장), 파트3(4장, 5장), 파트4(6장, 7장), 파트5(8장, 9장, 10장) 정도로 구분해서 보면 좋다
이 책의 구성 이 책은 장마다 서로 다른 인공지능 알고리즘 또는 알고리즘적 접근 방식에 초점을 맞춘 10개의 장으로 구성되어 있다
1장 - 인공지능의 직관적 이해 데이터, 문제 유형, 알고리즘과 패러다임의 범주, 인공지능 알고리즘의 사용 사례에 대한 직관적인 부분과 기본 개념을 소개한다 2장 - 검색의 기초 데이터 구조의 핵심 개념과 초기 검색 알고리즘에 대한 접근 방식 및 그 용도를 다룬다 3장 - 지능형 검색 2장의 초기 검색 알고리즘보다 최적 솔루션을 찾고 경쟁 환경에서 솔루션을 찾기 위한 검색 알고리즘을 소개한다 4장 - 진화 알고리즘 자연의 진화를 모방하여 문제에 대한 솔루션을 반복해서 생성하고 개선하는 유전 알고리즘의 작동 방식을 살펴본다 5장 - 고급 진화 방식 4장 유전 알고리즘의 후속으로, 알고리즘의 단계를 조정해서 여러 유형의 문제를 최적으로 해결하는 방법과 관련한 고급 개념을 다룬다 6장 - 군집 지능: 개미 군집 지능에 대한 직관적인 부분을 상세히 살펴보고 '어려운 문제 해결을 위한 개미의 삶과 일에 관한 이론'을 이용한 개미 군집 최적화 알고리즘을 살펴본다 7장 - 군집 지능: 입자 6장 군집 알고리즘의 후속으로, 입자가 대규모 검색 공간에서 좋은 솔루션을 찾고자 할 때 최적화 문제를 정의하고 입자 군집 최적화를 이용하여 그러한 최적화 문제를 해결하는 방법을 살펴본다 8장 - 머신러닝 선형 회귀를 이용한 회귀 문제 및 의사 결정 트리를 이용한 분류 문제를 해결하기 위해 데이터 준비, 처리, 모델링, 테스트를 위한 머신러닝 작업 순서를 살펴본다 9장 - 인공 신경망 인공 신경망을 훈련하고, 이를 이용해서 데이터에서 패턴을 찾고 예측하는 데 필요한 직관, 논리적 단계, 수학적 계산 방법을 알아본다 그리고 8장 머신러닝 작업 순서에서의 인공 신경망 위치를 강조해서 보여준다 10장 - Q-러닝을 통한 강화학습 행동 심리학 관점에서 강화학습의 직관적인 면을 보여주고, 에이전트가 환경에서 좋은 결정과 나쁜 결정을 배우기 위한 Q-러닝 알고리즘을 살펴본다
서평 이 책에서 가장 좋았던 부분은 특정 프로그램 언어나 프레임워크 기반으로 설명하는 것이 아닌 알고리즘의 수학적 개념의 이해와 상세한 그림으로 알고리즘의 구조와 원리를 이해하기 쉽게 돕고 있다는 것이다
STEP 별로 알고리즘이 어떻게 수행되고 결과값이 어떻게 되는지 알 수 있으며 STEP 별로 어떻게 처리가 되는지 매우 상세히 알고리즘에 대한 설명이 되어있어 정말 너무너무 이해하기 쉽게 잘 구성되어있다
번역서 임에도 불구하고 역자분이 매우 매끄럽게 번역을 하셔서 이해하는데 전혀 문제가 없었다
코드 또한 매우 간결한 파이썬 코드로 프레임웍이나 라이브러리에 종속되지 않아서 매우 좋았다 알고리즘의 사용 사례에 대한 내용도 있어서 이런 알고리즘은 이럴때 사용하는 구나라고 알 수 있었다
챕터10 까지 다양한 알고리즘을 학습하면서 주요 인공지능 알고리즘의 이해도가 높아 지는 것을 느낄 수 있을 것이다
총평 제목 그대로 쏙쏙 머릿속에 들어올 수 있게 쉽게 잘 구성 되어있는 인공지능 알고리즘 서적이다 쉽다고 해서 내용이 부실하다는 것은 전혀 아니다 오히려 단계별로 너무나 짜임새 있게 잘 구성이 되어있어서 이해하기 쉬운 것 같다 충분한 이론 설명과 STEP별로 상세한 그림과 그래프는 알고리즘의 이해를 극대화 시키며 간결한 파이썬 코드로 쉬운 이해의 정점을 찍게 된다
인공지능 알고리즘에 대해 공부해보고 싶은 사람이라면 누구에게나 추천할 수 있을 만한 서적인 것 같다
※출판사로부터 책을 무상으로 제공받아 직접 실습해보고 정성껏 작성한 리뷰 입니다 |
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[제이펍에서 제공 받은 2021년 '제이펍 전문서 1기 리뷰어' 이벤트 도서 리뷰입니다] "알고리즘이란 무엇일까?" 라고 생각하며 알고리즘을 어렵고, 힘들게 생각해 입문 자체를 무서워하는 사람들이 많다.
'알고리즘'은 길찾기를 생각하면 쉽다. 내가 집에서 목적지를 향해 갈 때 버스를 탈 것인지 지하철을 탈 것인지 걸어갈 것인지 자차를 타고 갈 것인지 이런 여러가지 행위와 수단을 갖고 목적지라는 결과를 향하는 것과 같다.
오늘 소개할 책은 인공지능에 사용되는 알고리즘을 쉽게 풀어썼기 때문에 전공자가 아니더라도 인공지능에 관심이 있는 분들이라면 흥미를 갖고 읽을 수 있을 것이다.  
인공지능과 알고리즘을 함께 엮은 이유가 뭘까? '인공지능도 알고리즘이 만들어낸 결과' 이기 때문 아닐까?
어떤 결과를 도출하기 위해 다양한 루트 속에서 최적의 루트를 찾아내는데 그것이 인간이 생각하는것과 비슷한 느낌을 주는것, 그것이 인공지능이라서 그런것 같다.
- 첫 인상(뭐야 왜이렇게 어두워요...) '인공지능', '알고리즘' == '어렵다' == '무섭당ㅠㅠㅠ' 라는 느낌을 주는듯 책 표지가 넘모넘모 어둡다 처음 책을 보고 '왜이리 절망적이지' 라는 생각이 들었다 (설마 다들 개발자라서 야근을...?!). 펜 그림이 나쁜건 아니지만... 주제가 주제인만큼 처음 받게되는 인상은 좀 밝았으면 한다(좀 더 희망차게...!). 그리고 저 그림과 인공지능, 알고리즘이 무슨 관계가 있을까? 하는 생각도 들었다.
- 전체적인 진행방향 제시 '지도'라는 제목으로 어떤내용을 다룰지 목차만 제공하는게 아닌 한눈에 쏙 들어올 수 있도록 그림으로 표현, 핵심 내용만 나타냄 목차에 있는 글로만 보면 무슨말인지 이해가 잘 안가지만 관련된 그림과 함께 핵심 내용이 써있으니 원하는 내용만 읽거나 필요한 내용만 읽어도 좋을듯하다.
         
- 전체적인 내용(이미지, 그림을 잘 활용해서 쉽게 설명, 이해가 쉬움) 어떤 상황이나 어떤것에 대해 설명을 할 때 주변에서 접할 수 있는 사물, 상황, 문제에 빗대어 설명한다. 알고리즘의 경로를 찾는 문제에서는 문제를 어떻게 해결해 나갈 것인가를 차례차례 설명하는데, 트리 같이 움직임이 중요한 내용에선 방향을 나타내고 그림과 함께 설명하기 때문에 지루하지 않고 쉽게 따라갈 수 있었다.
- 문제 설명과 해결에 의사코드를 활용(의사코드보단 그림으로 쉽게 설명하려고 함) 사실 의사코드를 별로 좋아하지 않는다. 코딩을 모르는 일반인들도 이해할 수 있다고 하지만 지루하고 해석이 어려운 경우가 많기 때문이다. (또 길게 늘어지는 경우가 있어서 읽기 힘든 경우도 있다.)
하지만 이 책에서는 이런 나의 마음을 알아서일까, 의사코드를 활용하지만 최소한으로 줄이고 최대한 그림을 활용해서 조금 더 쉽게 다가가려고 노력했다는 느낌을 받았다.
어쩔 수 없이 구현과 관련된 부분에서는 의사코드가 들어가 있다. 간단하게 몇줄로 뚝딱 하면 나올 수 있는 기술이 아니기에...
- 비슷한 내용이 반복된다는 느낌(이건 어쩔수 없다...!) 책의 주제와 내용에서 '지루함'이 빠질 수 없기에, 같은 내용이 반복된다는 느낌을 받는건 어쩔 수 없는것 같다. 이 책에서 나오는 검색, 최적화, 신경망 같은 내용들은 비슷하면서도 약간씩 다르기에 같진 않지만 비슷한 내용들이 나올 수 밖에 없다.
- 그래서... 책에서는 대상 독자를 '인공지능을 공부하는 ~' '대수학 및 미적분, 의사코드를 이해할 수 있는 ~' 으로 정의했지만
인공지능과 알고리즘에 관심이 많은 사람들이 '충분히 읽을 수 있지 않을까?' 라는 생각이 들었다.
(책 표지가 어둡다면서 까내리긴 했지만 어둑어둑한 배경만 빼면 삽입된 그림들이 다 귀염뽀짝하다)
조금 더 쉽게 설명하려는 노력이 엿보이는 이런 책과 함께라면 그동안 '어렵다' 라고 느끼던 생각이 조금은 바뀌지 않을까? |
Author: 리샬 허반스 지음 | 구정회 옮김 출판사: Jpub (제이펍) Score /5: 4.5
이 책의 대상 독자
저는 인공지능에 대한 관심은 많지만 아직 발을 떼지 못한 강사입니다. 초보자의 입장에서 막연히 어려울 것 같다는 생각을 가지고 인공지능쪽을 멀리하고 있었는데 더이상 그대로 둘 수 없는 상황이 되었고 개인적으로 인터넷 강의나 다른 과정을 보고는 있었지만 생각보다 많이 어려웠습니다. 그런차에 제이펍에서 지원받은 '쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘'을 읽을 기회가 생겨서 리뷰해 보고자 합니다.
이 책에서 처음 받은 인상은 최대한 풀어서 설명하고자 노력한 점이 보인다는 것입니다. 설명시 서론 및 배경을 충분히 설명하고 충분한 예시를 통해서 독자가 충분히 이해할 수 있도록 배려하고 있습니다.
또한, 이 책은 여러분들도 읽다 보면 느끼시겠지만 소위 술술 읽히는(?) 책이라고 할 수 있습니다.
물론 이 책에 장점만 있는 것은 아닙니다. 약 300페이지 정도 되는 분량에 모든 인공지능 알고리즘을 담을 수 없습니다.
결론으로 이 책은 인공지능의 원리가 될 수 있는 알고리즘에 대해서 궁금하시면 누구나 볼 수 있는 책이라는 것입니다.
※ 이 책은 제이펍의 지원으로 작성된 글입니다 |
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제이펍 출반사의 “쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘”를 소개합니다.
A wonderful gateway drug into the world of Artificial Intelligence! “인공지능 알고리즘”이라는 도서명으로 유추하면 인공지능 기초책으로 오해하기 쉽습니다. 머신러닝과 딥러닝 기초, 파이썬 문법, 회귀와 분류, 숫자인식 실습 등으로 내용이 구성되어 있지 않을까란 생각이 들만 합니다. 허나 내용은 자료구조와 문제해결을 위한 알고리즘으로 시작하여 도서 후반에 머신러닝과 딥러닝에 해당하는 CNN, RNN, 강화학습에 대한 소개가 나와 있습니다.
도서 전반적인 내용 구성은 인공지능 알고리즘 지도로 표현하고 있습니다. 내용은 주요 자료구조와 함께 특히 검색 알고리즘을 자세히 다루고 있습니다. 이후 머신러닝과 인공지능 신경망, 로봇 만들기를 위한 강화학습으로 마무리하고 있습니다.
또한 편집적인 관점에서 보면 본 도서는 정말 그림 삽화가 많은 책입니다. 과장을 하자면 내용의 반이 그림으로 이뤄진 것이 아닌가 싶기도 합니다. 삽화 그림이 너무 인상적이어서 원서를 찾아보니, Grokking Artificial Intelligence Algorithms By Rishal Hurbans로, Grokking 시리즈 자체가 그림 삽화가 많은 것으로 유명하다는 것도 알게 되었습니다. 이전에 국내 출간된 “Hello Coding 그림으로 개념을 이해하는 알고리즘” 또한 Grokking Algorithms 기반인 Grokking 시리즈로, “쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘”은 Grokking Algorithms에서 Grokking Deep Learning를 이어 나가는 중간에 해당하는 내용으로 보입니다. 그래서 자료구조/알고리즘만을 위한 도서가 아니라 인공지능+알고리즘을 도서 타이틀로 삼은 것은 알고리즘과 인공지능을 이어 나가려한 노력의 산출물이지 않을까 싶습니다.
다만 머신러닝과 딥러닝에 해당하는 후반 부분은 약간 아쉬움도 들기 합니다. 기초적인 내용은 담고 있으나 설명이 부족해보이죠. 가령 back propagation나 활성화 함수에 대한 설명은 왜 이것이 필요한지, 어떤 경우에 이용하는지에 대한 부가 설명은 필요해 보입니다. 인공지능에 대한 내용 비중을 좀 더 늘이면 어떨까 싶었습니다.
그럼에도 불구하고 인공지능 이론을 접하고 싶으나 커다란 벽 때문에 아쉬움을 토로하는 분들이 있습니다. 아마존 리뷰 중에 “A wonderful gateway drug into the world of Artificial Intelligence!”라고 표현을 하신 분이 있는데, 비전공자 뿐만 아니라 제 주변에는 엔지니어 중에서도 맡은 업무에 따라 자료구조나 알고리즘, 인공지능을 넘지 못하는 벽으로 느끼는 분들이 꽤 있는데 그런 분들께는 어두운 숲속에서 길을 안내해주는 이정표 역할을 할 수 있지 않을까 기대합니다.
"제이펍 출판사 리뷰 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.”
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- 이 리뷰는 제이펍으로부터 도서를 제공받아 작성되었습니다 -
책소개《쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘》은 어려운 용어는 가능한 피하고 일러스트레이션, 연습문제, 그리고 직관적인 설명으로 기본적인 인공지능 개념을 설명한다. 독자는 단지 고등학교 수준의 대수학만 알고 있으면 된다. 기본적인 이론 외에 금융사기 감지, 예술 작품 제작, 자율주행 자동차 설정과 같은 도전적인 코딩 과제도 포함하고 있다.
리뷰
이번에 리뷰하게 된 책은 '쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘' 입니다. 책이 출간되기 전 파일을 받아서 책을 읽어보았습니다. 이 책은 Grokking Artificial Intelligence Algorithms 이라는 책을 번역한 책입니다. 책 이름과 같이 책 내용도 쏙쏙 들어오도록 그림들이 아주 많아서 좋았습니다.
독자의 대상은 기본 컴퓨터 프로그래밍 개념을 이해하는 수준의 모든 독자를 대상으로 한다고 하네요. 책 내용이 쉽게 풀이 되어 있기 때문에 간단하게 볼 수 있는 책 입니다.
총 10개의 장으로 이루어져 있습니다. 지능형 검색, 진화 알고리즘을 시작으로 머신러닝, 인공 신경망, Q-러닝을 통한 강화학습에 대해서 다루고 있습니다.
이 책의 가장 큰 장점은 글로도 설명을 하고 있지만 그림으로 설명하고 있어서 조금 더 쉽게 이해할 수 있다는 점입니다. 사람은 글보다 그림(시각적)을 보고 조금 더 직관적으로 받아들일 수 있다고 합니다. 그런 점에서 그림이 많고 설명도 잘 되어있어서 좋았습니다.
그렇다고 마냥 쉬운 내용만 다루는 것은 아닙니다. 머신러닝과 인공지능 등에 대해서 다루기 시작하면서 내용 자체가 어려워지는 부분도 있습니다. 내용은 어렵지만 책에서는 그림과 글을 통해 최대한 쉽게 설명하려고 노력한 흔적들을 찾아볼 수 있는 책이었습니다. |
