해당 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 읽은 후 작성한 글입니다. AI 엔지니어로서 시계열 데이터 이상탐지, CBM, CV 기반 이상 탐지 프로젝트를 진행하며 AI 알고리즘을 연구가 아닌 실무에서 사용하는 것은 또 다른 도전이라는 생각을 자주 하게 됩니다. 석사과정에서의 알고리즘 공부와 달리, 실무에서는 적용 가능성, 확장성, 성능 그리고 배포 이후의 문제까지 함께 고민해야하기 때문입니다. 이 과정에서 기본기를 다시 점검하고 싶다는 자주 하게 되었습니다. 영진닷컴에서 출간된 개발자를 위한 AI 알고리즘은 이러한 고민을 하는 개발자를 위한 책이라는 인상을 받았습니다.
 이 책은 전통적인 알고리즘과 자료구조부터 머신러닝, 트랜스포머까지 간결한 설명과 직관적인 그림, Python 코드로 설명해 이론과 구현을 함께 이해할 수 있도록 구성되어 있습니다.
 전통적인 알고리즘 -＞ 머신러닝 -＞ 심화 알고리즘으로 이어지는 흐름이 매끄럽고, 실무 도입 시 반드시 한 번쯤 고민해야 할 지점을 짚어줍니다. 개발자를 위한 AI 알고리즘은 AI에 관심있는 개발자, 그리고 전통적인 알고리즘 공부를 넘어 AI가 일상이 된 환경에서 기반을 다시 다지고 싶은 독자에게 추천하고 싶은 책입니다. |
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＜ 이 글은 출판사로부터 책을 제공받아 읽고 작성한 리뷰입니다. ＞ 프로그래밍이란 것을 익히고, 업으로 삼으면서 늘상 힘드레 했던 것은 알고리즘에 대한 한계였다. 알고리즘하면 늘 먼저 떠오르는게 수학적 능력이다. 수학적 공식과 수학적 논리력이 항상 강조되는데, 수포자 였던 나에게는 먼 나라 이야기로 여겨졌다. 인공지능이 시대를 지배하는 화두가 되고, 이에 대한 원리를 설명해 주기를 바라는 작금의 현실을 대하다보니 알고리즘은 자연히 익혀둬야겠다는 생각이 더욱 강하게 다가왔다. 그러던 차에 ＜(개발자시대에룰 위한) AI 알고리즘＞이라는 책의 리뷰를 할 수 있는 기회를 얻게되었다.  이 책 ＜AI 알고리즘＞은 정렬이나 탐새 알고리즘 같은 기본적인 알고리즘부터 자연어처리, 추천 알고리즘 같은 AI 시대에 걸맞는 알고리즘까지 익히도록 하고 있다.   이 책 역시 수학적 공식을 배제하지는 않고 있으나 최소화하였다.단지 수학적 기호에 대한 의미는 해독할 수 있으면 알고리즘에 담긴 수학적 공식의 의미를 이해할 수 있는 정도이다.  요즘 대세에 맞게 파이썬을 이용한 소스 코드로 알고리즘의 이해를 돕고 있으며, 아울러 그 알고리즘이 어디에 쓸모가 있는지 활용방법 혹은 용도도 알려주고 있다.  게다가 알고리즘을 설명하기 위한 각종 도해도 제공하고 있어 더욱 쉽게 알고리즘을 익히도록 돕고 있다. 도해뿐만 아니라 그 알고리즘을 사용할 경우 시각화로는 어떻게 그래프로 표현되는지도 살펴볼 수 있도록 하고 있다.  결론적으로 이 책을 통해 기본적인 알고리즘부터 시작해 인공지능(AI) 그러니까 머신러닝이나 딥러닝, 나아가 요즘 크게 유행하는 LLM에 필요한 알고리즘까지 그 빼대, 즉 줄기만은 튼튼히 익힐 수 있을 것이다. 
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- 서평은 출판사로부터 책을 제공받아 읽고, 주관적으로 작성한 서평입니다. 나는 원래 컴퓨터나 전기전자전공자가 아니다. 하지만 빅데이터, 4차 산업혁명의 붐에 떠밀려 R로 한걸음을 떼게 되었고, 이후 파이썬을 배워 지금은 챗GPT와 함께 아주 유용하게 쓰고 있다. 사실 지금도 본업은 코딩이 아닌지라, SW 전문가급의 실력은 안되지만 그래도 서당개 3년이면 풍월을 읊는다고 했듯 몇 년을 투자하다 보니 나름 소기의 성과도 있다. 한편 요즘은 LLM이 코드를 작성해주다보니 오히려 종종 잊어버릴 때가 있어 틈날때마다 반복하며 코딩 지식을 기억하려 애쓴다. 그럴때면 이에 대해 체계적으로 정리가 된 자료가 있으면 참 좋겠다는 생각을 많이 해왔다. 이번에 읽은 책은 '개발자를 위한 AI 알고리즘'이란 책이다. 저자는 현재 칼턴 대학교 겸임 교수이자 캐나다 연방정부에서 일하고 있는 전문가로, 이번 책에서 AI 알고리즘을 종합적으로 정리해 도움을 준다. 구체적으로는 알고리즘 개요와 Big O 분석을 시작으로 자료구조와 정렬, 그래프, 설계 패턴 등 개념을 차근차근 정리하는 것으로 시작해, 이후 K-평균 클러스터링, PCA, 선형회귀, SVM, 랜덤포레스트, CNN 백프로퍼게이션 맟 토큰화, RNN, LSTM, GRU, 트랜스포머 Attention 메커니즘까지를 꼼꼼히 설명한다. 개인적으로 이 책이 유용한 점은 크게 두가지로 생각된다. 하나는 파이썬 기초~중급 과정자들에게 빠르게 알고리즘 전 개념을 정리해 볼 수 있다는 것이고, 두번째는 알고리즘과 파이썬의 연결고리를 보다 쉽게 이해할 수 있다는 점이다. 이 책은 파이썬 기초부터 LLM, 추천 알고리즘까지 전반적인 파이썬 코딩과 관련된 모든 개념과 예제들이 일목요연하게 정리되어 있어 PC 가까운곳, 책장에 꽂아두고 작업하다가 가끔 생각이 안 날때 꺼내서 참고하기 좋은 책이다. 예를 들어 정렬 알고리즘을 랜덤포레스트 데이터 전처리에 바로 적용할 수 있도록 설명하고, 트랜스포머를 추천 시스템 설계와 자연스럽게 연결해 LLM 시대 실무를 대비하게 하는 식이다. 두번째로 전산 배경 지식이 없이 코딩 테스트를 준비해 본 사람이라면 공감할만한 부분인데, 파이썬을 일정 수준 이상 할 수 있게 되어도 막상 알고리즘 관련 문제를 접해보면 생소한 경우가 많다. 최소한의 문법만 알면 기본적인 데이터 전처리와 라이브러리를 사용해 코딩을 할 수 있는 파이썬에 비해, 코딩 테스트는 자료 구조, 상황에 따른 스택, 큐, 트리 등 선정, 알고리즘 패턴 등에 대해 전반적인 이해가 필요하다. 막상 알고리즘이나 자료구조를 공부해도 파이썬에서 이를 바로 활용하기엔 어려움이 있었는데, 이번 책에선 이런 내용을 2-5장에서 자세히 설명하고 있어 익히는데 많은 도움이 된다. 파이썬, LLM, AI 알고리즘에 대한 책은 많지만 개별 내용이 아닌 파이썬 알고리즘에 초~중급자가 쉽게 다가서긴 힘든 실정에서 많은 도움이 되는 책이다. 강력 추천하고 싶다.
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(본 리뷰는 출판사에서 도서를 제공받아 독서 후 솔직하게 작성한 후기입니다.) 요즘처럼 챗지피티나 제미나이 등 LLM 플랫폼에 물어보면 다 알려주고, 알아서 만들어 주는 AI 시대에 알고리즘을 배워야 하나 의문을 가지시는 분들도 계실 겁니다.저는 AI가 모든 걸 다 알려줘도 기초적인 지식은 지금도 그리고 미래에도 학습해야 한다는 입장입니다. 그래야 AI를 더 잘 활용하고 성능도 높일 수 있고, 알고리즘에 문제가 있다면 그걸 효율적으로 해석할 수 있고, AI가 알고리즘 관련 질문에 잘못된 답변을 출력해도 판단할 수 있다고 믿습니다. ＜개발자를 위한 AI 알고리즘＞은 알고리즘이 무엇인지부터 알고리즘의 기초, 자료구조, 데이터 과학과 AI 시대 발전 과정을 함께 한 머신러닝 알고리즘, LLM의 핵심 알고리즘 등 전통적인 알고리즘과 AI 관련 알고리즘까지 다양한 알고리즘을 소개합니다. 여기에 더해 추천 엔진과 암호화 알고리즘, 대규모 알고리즘을 지원하는 병렬 처리 전략, 알고리즘의 윤리적 측면과 구현 과정에서 발생할 수 있는 편향 문제까지 다양한 주제를 다룹니다.     저는 책의 서술 방식이 정말 마음에 들었는데요.단순히 알고리즘 이론만을 서술하지 않습니다.해당 장에서 배울 내용에 대한 간략한 소개와 목표, 읽고 나서 어떤 결과가 기대되는지를 도입부에 안내한 후 이론 설명과 함께 이것이 어떻게 활용되는지에 대한 설명을 함께합니다. 그리고 알고리즘에 대한 의사코드와 이것을 기반으로 파이썬 코드를 이용하여 알고리즘을 구현하는 과정은 입문자분들도 알고리즘 사고 능력, 구현 능력을 손쉽게 키울 수 있다고 확신합니다. 알고리즘 구현뿐만 아니라 하나의 장을 '알고리즘 설계'에 관련된 내용으로 채워 해결하고자 하는 문제에 가장 합리적인 알고리즘을 어떻게 설계할지에 대해서도 학습할 수 있습니다.   또 다른 특징은 시각적 자료가 풍부합니다.이론 내용을 쉽게 서술하고 있음에도 추가로 시각 자료가 있으니 좀 더 직관적으로 이론을 이해할 수 있습니다. 이 외에도 표 형태로 용어 정리를 하는 부분도 책 내용을 이해하고 학습하는 데 큰 도움이 되었네요. 전통적인 알고리즘과 AI 발전과 함께한 현대 알고리즘에 대한 이론, 활용 사례, 구현 과정을 학습하며 알고리즘 기초를 탄탄히 하고, 문제 해결 과정에서 문제에 알맞은 알고리즘 설계 사고력을 기르고 싶으신 분들께 도움이 많이 될 것입니다. |
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도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다.
개발자를 위한 AI 알고리즘 정렬·탐색·그래프부터 LSTM·GRU·RNN, 트랜스포머까지 50가지 알고리즘 개발자가 꼭 날아야 할 알고리즘의 모든 것을 담은 개발자를 위한 AI 알고리즘이라 개발자를 꿈꾸는 아이를 위해 만나보면 좋을 것 같아서 준비해야봤어요.
기본 알고리즘부터 최신 AI 알고리즘까지 AI 시대 개발자를 위한 알고리즘 완벽가이드 현대 개발자가 반드시 이해해야 할 알고리즘의 핵심을 한 권에 담은 실전 중심 알고리즘 가이드같은 도서예요. 대학생 아이 1학년을 마치고 2학년에는 과를 선택해야하는데 AI 쪽으로도 고민이거든요. 개발자를 위한 AI 알고리즘은 기초적인 정렬·탐색·그래프 알고리즘부터 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 추천 시스템, 암호학, 대규모 알고리즘 처리까지 폭넓게 다루며, 알고리즘을 활용해 실제 문제를 해결하는 능력을 기르는 데 초점을 맞췄어요. 아이가 방학동안 살펴봐도 좋을 것 같은데요.
1부 기초 및 핵심 알고리즘. 2부 머신러닝 알고리즘, 3부 심화주제로 3부에 걸쳐 개발자를 위한 AI 알고리즘을 담았네요. 저는 이제 봐도 잘 모르겠지만 파이썬도 하고 1학년 전공수업을 좀 들은 대학생 아이는 흥미롭게 살펴볼 수 있을 것 같아요. 하도 AI, AI하지만 그냥 그런가보다하는 일반인인지라 현대 AI 기술이 어떤 알고리즘 위에서 작동하는지을 쉽게 이해할 수 있도록 구성으로 테이터 편향 처리, 알고리즘의 설명 가능성, 병렬 처리 및 대규모 데이터 시스템 설계 전략 등 현대개발자가 마주하는 복잡한 문제도 알아봅니다. 내일이면 시험이 끝나고 집으로 복귀하는 대학생 아이 방학동안 좀 보라고 권해줘야겠어요. |
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본 도서는 리뷰어스클럽으로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다. 컴퓨터 프로그래밍을 배울때는 어떤 컴퓨터 언어이든 기초를 배우고 나서는 알고리즘이라는 것을 배우게 됩니다. 알고리즘을 문제해결을 위한 특정한 계산을 수행하는 규칙의 집합이라고 정리합니다. 알고리즘은 처음에는 설계를 하고 그 설계를 바탕으로 맞는 언어로 코딩을 하게 됩니다. ＜개발자를 위한 AI알고리즘＞은 개발자가 알고리즘을 통해 최신의 데이터사이언스, 머신러닝, 암호화 등을 다룰 수있도록 알고리즘은 무엇인가부터 AI시대에 들어서서 알고리즘이 일으키는 윤리문제까지 광범위하게 알고리즘을 이해할 수 있도록 구성했습니다.  저자는 임란 아마드 캐나다 정부 A2SC에 근무하고 칼턴대 겸임교수로 일하는 데이터 사이언티스트입니다. 구글과 러닝트리에서 알고리즘, 클라우드 컴퓨팅, 딥러닝 등을 가르치는 공인강사를 했다고 합니다. . 컴퓨터언어는 다양하게 있지만 저자는 파이썬을 사용합니다. 요즘 가장 많이 사용하는 언어가 파이썬이죠. 그렇다보니 초반에는 파이썬 문법공부가 됩니다. 그래서 이 책을 파이썬을 모르고 접하는 사람도 파이썬을 공부하면서 알고리즘을 공부할 수있게 해줍니다. 파이썬 코드를 사용해서 직접 연습과 실행을 할수있게 합니다. 알고리즘은 사용하는 다양한 방법이 있는데 그것은 질문에 의해 결정이 됩니다. 정확성은 기대만큼 결과를 생성하는가? 성능을 최적화하기 위한 방식은 무엇인가? 데이터셋은 어떻게 작동하는 가라는 질문에 대한 답변으로 결정을 하게 됩니다. 이는 알고리즘 설계의 과정인 겁니다. 그렇다고 아무 것도 없는 것에 대한 질문은 아닙니다. 많은 시간 컴퓨터 프로그래밍 언어를 통해 만든 경험을 바탕으로 길을 가능 방법을 알려주는 겁니다. 빠르지만 정확하지 않을 수있는 것은 탐욕알고리즘이고, 시간은 걸리지만 정확한 무차별 대입 전략 알고리즘도 있습니다. 그리고 그런 알고리즘을 사용하는 실제 사례등을 소개하고 설명합니다.  머신러닝 설명에서는 비지도학습부터 자연어처리, 오토인코더, LLM 등을 공부할수있어서 요즘 대세인 AI의 프로그램 적용을 위한 기초를 공부할 수있게 해두었습니다. 심화주제로 추천엔진, 암호화, 대규모 알고리즘 등을 다루는데, 추천시스템은 인공지능에서 대표적인 방법입니다. 아마존, 넷플릭스 등은 고객에서 추천이라는 강력한 방법으로 매출을 올리고 있습니다. 그래서 많은 개발자들은 이 추력의 정확도를 올리기 위해 많은 노력을 합니다. 이로 인해 내용기반 추천엔진, 협업필터링 엔진, 혼합 추천엔진등이 개발되어 있습니다. 쇼핑몰을 운영한다면 사용자의 로그기록 등을 사용해서 사용자의 행태 분석을 통해 구매가능한 제품을 추천하게 됩니다. 물론 이러한 방법에 한계는 있죠. 실제 사용사례로 넥플릭스와 아마존의 사례도 공부할 수있습니다. AI에이젠트라고 있습니다. AI비서로 가기위한 단계일겁니다. 그러나 아직은 AI를 믿을 수는 없습니다. 개발도 바이브코딩이라는 방법이 매우 활발히 진행되고 있지만 아직은 인간인 개발자가 많은 방법을 공부해야 AI를 사용해서 효율적인 방법을 개발하거나 활용할수가 있습니다. 이 책은 50가지 알고리즘을, 그것도 최신의 방법을 다룹니다. 이 지식을 가지고 새로운 방법을 공부하면서 하나씩 개발도 해봐야 할때라고 봅니다. |
▶▶ 이 리뷰는 리뷰어스클럽의 소개로 출판사로부터 책을 제공받아 솔직하게 작성한 서평입니다. ＜개발자를 위한 AI 알고리즘＞은 AI 시대의 신입 또는 IT를 공부하려는 분들에게 “무엇을 어디까지 이해해야 하는가”에 대한 기준점을 제시해 주는 책입니다. 알고리즘과 인공지능이라는 용어는 일상처럼 사용되지만, 실제 학습 과정에서는 개념이 조각난 채로 소비되는 경우가 많습니다.이 책은 기초 알고리즘부터 최신 트랜스포머 모델까지를 하나의 흐름으로 연결해 설명하며, 알고리즘을 단순한 기술이 아니라 사고 체계로 이해하도록 돕습니다. 특히 1부 전반과 5장, 10~11장이 핵심입니다. 1부는 문제를 구조적으로 바라보고 생각을 정리하는 기본기에 해당하며,그중 5장은 '연결'을 중심으로 현실 문제에 바로 적용할 수 있는 그래프 알고리즘의 중요성을 보여줍니다. 또한 10~11장은 순차 모델과 트랜스포머를 통해 AI가 말과 시간의 흐름을 이해하는 방식을 설명하는 핵심 파트입니다.  먼저, 1부의 전반적인 내용이 중요하지만,특히, 빅오 표기법이 중요합니다. 1부의 핵심 가치는 알고리즘을 "구현 대상"이 아니라 "판단 대상"으로 바꾸는 데 있습니다. 알고리즘 학습이 어려운 이유는 기법이 복잡해서가 아니라,왜 이 방식을 선택해야 하는지를 가늠하기 힘들어서 입니다. 저자는 1부는 정렬과 탐색을 통해 같은 문제라도 선택에 따라 성능이 얼마나 달라지는지를 보여 주며, 알고리즘을 실무적 의사결정의 도구로 인식하게 만듭니다. 이 모든 판단의 중심에는 빅오 표기법이 있습니다. 빅오는 "지금 빠른가"가 아니라 "데이터가 커졌을 때도 유지 가능한가"를 판단할 수 있습니다. 정렬 방식의 비교, 탐색 전략의 선택, 알고리즘 설계의 방향성은 모두 이 질문에 답하기 위한 과정입니다. 따라서 1부의 목적은 특정 알고리즘을 외우는 것보다는 성능과 확장성을 기준으로 알고리즘을 평가하는 사고 체계를 만드는 데 있습니다. 이런 기준이 있어야 이후의 그래프 알고리즘, 머신러닝과 딥러닝 모델 역시 "사용 가능한가"가 아니라 "현실적으로 선택할 수 있는가"의 관점에서 읽을 수 있습니다.  두 번째로 주목할 부분은 5장의 그래프 알고리즘입니다. 그래프 알고리즘이 중요한 이유는현실 세계를 지배하는 '관계와 연결'을 이해하는 방법을 제공하기 때문입니다. 저자는 소셜 네트워크 분석과 사기 탐지 사례를 통해, 그래프가 이러한 현실 문제를 어떻게 구조화하고 분석하는지를 구체적으로 보여 줍니다. BFS와 DFS 같은 기본 순회 개념부터 중심성, 최단 경로까지를 단계적으로 설명함으로써, 데이터가 왜 '연결된 형태'로 다뤄져야 하는지를 자연스럽게 이해하게 합니다. 특히,"5.5.1 최단 경로 이해하기"가 중요합니다. 그래프 알고리즘은 연결을 다루지만, 현실의 문제는 대부분 다음 질문으로 수렴합니다. "A에서 B로 가는 가장 좋은 방법은 무엇인가?" 가장 빠른 길, 가장 적은 비용, 가장 안전한 경로를 찾는 문제는 모두 이 질문의 변형이며, 이를 수학적으로 해결하는 핵심 개념이 바로 최단 경로 문제입니다. 최단 경로는 교통, 물류, 보안, 추천 시스템, SNS 분석 등 다양한 분야의 공통 기반이 됩니다. 이 장은 알고리즘이 현실의 판단 문제를 해결하는 도구임을 가장 분명하게 보여 줍니다. 동시에 AI 이전의 전통적 알고리즘이 오늘날에도 여전히 중요한 이유를 설명하며, "알고리즘은 현실과 분리된 이론이 아니라, 현실을 이해하는 언어"임을 설득력 있게 증명합니다.  마지막, 2부에서 가장 중요한 부분은 10장과 11장의 순차 모델과 트랜스포머입니다. 이 부는 단순히 여러 모델을 소개하는 것이 아니라, AI가 '순서 있는 정보'를 어떻게 이해하게 되었는가라는 사고 방식의 변화를 다룹니다. 특히, "11.5.1 어텐션 가중치"가 중요합니다. RNN, LSTM은 문장과 시간처럼 순서가 중요한 데이터를 처리하려 했지만, 긴 문맥을 제대로 기억하지 못하는 한계가 있었습니다. 이 한계를 넘기 위해 등장한 개념이 어텐션이며, 그 핵심이 어텐션 가중치입니다. 어텐션 가중치는 모든 정보를 똑같이 보지 않고, 중요한 정보에 더 집중하도록 만드는 원리입니다. 이는 "모든 정보를 같은 비중으로 봐야 하는가?"라는 질문에 대한 해답이며, 트랜스포머, GPT, BERT의 수학적 중심이 됩니다. 구조는 복잡하지만 핵심 아이디어는 단순합니다. "중요한 것에 집중하자." 이 개념을 통해 AI는 인간처럼 핵심을 골라 판단하는 단계로 나아갑니다. 또한 어떤 정보에 집중했는지를 설명할 수 있어, 설명 가능한 AI와 윤리 문제로 이어지는 출발점이 됩니다. 따라서, 어텐션 가중치는 AI가 처음으로 '선택적으로 생각하기 시작한 순간'을 보여주는 지점이며, 2부 전체에서 가장 중요한 절이라 할 수 있습니다. ＜개발자를 위한 AI 알고리즘＞은 AI 알고리즘 전반을 한눈에 조망할 수 있는 지도를 제시합니다. 모든 내용을 완벽히 이해하지 않더라도,각 알고리즘이 어떤 문제를 해결하며 어디에 활용되는지 큰 흐름을 파악하는 것만으로도 충분한 가치가 있습니다. 알고리즘과 AI 사이에서 방향을 잃기 쉬운 직장인 개발자에게 이 책은 신뢰할 수 있는 나침반이 되어 줍니다. AI에 관심 있는 분들에게 추천합니다. #개발자를위한AI알고리즘, #임란아마드, #박지윤, #영진닷컴, #리뷰어스클럽서평단, #리뷰어스클럽, #파이썬, #알고리즘설계, #머신러닝, #핵심알고리즘 개발자를 위한 AI 알고리즘
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서평이벤트에 따른 주관적인 후기 입니다.
영진닷컴의 『개발자를 위한 AI 알고리즘』은 인공지능을 처음 접하는 개발자뿐 아니라, 기존 알고리즘 지식을 AI 영역으로 확장하고자 하는 실무 개발자에게도 유의미한 방향성을 제시하는 책이다. 많은 AI 서적이 수학적 이론이나 라이브러리 사용법 중 하나에 치우치는 반면, 이 책은 “알고리즘 관점에서 AI를 어떻게 이해하고 구현할 것인가”라는 질문에 집중한다. 덕분에 독자는 모델을 단순히 호출하는 사용자에 머무르지 않고, 알고리즘의 구조와 의도를 이해하는 개발자로 한 단계 도약할 수 있다.
첫 번째로 인상적인 점은 AI 알고리즘을 전통적인 알고리즘 사고 체계와 자연스럽게 연결한다는 점이다. 탐색, 최적화, 확률적 의사결정 등 개발자에게 익숙한 개념을 기반으로 머신러닝과 딥러닝의 핵심 원리를 설명해, 새로운 분야에 대한 진입 장벽을 낮춘다. 이는 수식 위주의 설명보다 문제 해결 흐름과 계산 과정의 의미를 강조하는 구성으로, 실제 코드를 작성하며 이해하고 싶은 개발자 성향에 잘 맞는다.
두 번째 강점은 이론과 구현 간의 균형이다. 각 알고리즘이 어떤 문제에서 효과적인지, 계산 비용과 성능 트레이드오프는 무엇인지, 실제 서비스 환경에서는 어떤 한계가 발생하는지를 함께 다룬다. 이를 통해 독자는 단순히 “동작하는 코드”가 아니라 “현실적인 선택이 가능한 코드”를 고민하게 된다. 특히 모델 성능 향상보다 데이터 품질, 파라미터 선택, 문제 정의의 중요성을 반복적으로 강조하는 부분은 실무 관점에서 높은 설득력을 가진다.
마지막으로 『개발자를 위한 AI 알고리즘』은 AI를 유행 기술이 아닌 지속적으로 발전시켜야 할 개발 역량으로 바라보게 만든다. 알고리즘의 배경과 한계를 이해한 개발자는 새로운 모델이나 프레임워크가 등장하더라도 빠르게 적응할 수 있다. 이 책은 바로 그 기반을 다져주는 역할을 하며, AI를 “쓰는 사람”이 아니라 “설계하고 판단할 수 있는 개발자”로 성장하고자 하는 독자에게 안정적인 나침반이 되어준다. #파이썬 #알고리즘설계 #머신러닝 #핵심알고리즘 #개발자를위한AI알고리즘 |
- 본 서평은 출판사로부터 책을 제공받아 읽고, 주관적으로 작성한 서평입니다.- AI와 머신러닝이 워낙 빠르게 변하다 보니, 새로운 기술의 파도 속에서 “지금 내가 어디쯤 서 있는가?”를 계속 확인하는 일 같다. 그때 눈에 들어온 책이 바로 『개발자를 위한 AI 알고리즘』 음.. 무작정 서평단 지원하게 되었고, 감사하게 서평단으로 참여할 기회를 얻었다. 이 책에서 가장 맘에 들었던 부분은 구성이다. 세부 구성을 그냥 지극히 개인적인 생각으로 써보면.. - 1부 : 얉은 지식이나마 있어서 이해하며 읽을수 있었는데.. - 2부 : 비지도, 지도 학습, 신경망 자연어(NLP), 순차 음.. 어렵지만..모델을 만들어 본다는 것만으로도.. 좋았다. - 3부 : 영화추천, 영화찾기.. 이것만 생각이 나노~ 알고리즘 책은 전통 알고리즘만 다루고, AI 책은 딥러닝만 다루는데 이 책은 그 둘을 ‘하나의 흐름’으로 연결해 준다는 점에서 굉장히 맘에 들었다. 아~ 벌써 머리가 지끈. 이 책 다 읽을수 있겠지.. ■ 예제코드 파일 다운로드부터, 그리고 예제를 하나씩보며.. 직접 타이핑 까지 하는 열정으로.. 책을 폈다.  역시나~ 어렵다. 1부인 정렬, 탐색은 그래도.. 얉은 지식이라도 있기에 읽을 수 있었다고 생각이 든다. 설명 하나하나 표(데이터)와 도식화 하여 너무 정성스럽게 알려주려고 하고 있다.  하지만 역시 어려운건 어려운거다. ~ 음..2부.. 그래프 탐색, 경로 최적화, LSTM 구조 설명이 “아 이렇게 동작하는구나” 하고 이해하려고 해본다. ㅋㅋ  쉽지 않을 것이라고 예상을 하고 있어서..그냥 글자를 읽어 갔다.그냥 어느 정도 이해하는 수준으로.. 이해라기 보단.. "아~ 이런게 있구나."라는 표현이 맞을거 같다. 3부 영화추천부분은 참 정성껏 .. 따라하고 Reading 했던거 같다. 리뷰의 제목을 가져오고, 평점을 통한 인기도... 상관관계가 있는 영화 찾기까지.. 이부분만 기억이 난다. ㅋㅋ  정리하며.. 마지막 페이지 까지 읽고 나서.. 갑자기 오래 전 해외에 출장을 갔던 기억이.. 언제 였는지 기억도 없을 만큼 오래된.. 네델란드.. 해외 대리점 엔지니어가 주말에 혼자 있을 날 위해.. 이곳저곳을 구경 시켜 주었다. 그리고 영화를 보여 주었다. 지금 생각하면 어이가 없다. 영화라니.. 암튼 그렇게 영화를 보고 난 후 나에게 질문을 던졌다. 어땠냐고? 무슨 말같지도 않은.. 가만히 생각하다. 예전 찰리 채플린이 나오는 무성 영화를 보고 나온 느낌이라고 했던거 같다. 상세한 내용은 모른다. 왜, 무엇이, 어떤게 그래서.이런 디테일은 잘 모른다.. 그냥. 처음부터 끝까지 보면 이해(공감)가 되는 그런 느낌이랄까.. 그날 본 영화 속 수많은 대사는 이 책에 적혀있는 공식 같았다. ㅋㅋ 좋았던점.. 그리고 아쉬웠던 점.. - 개인적으로는 장점 이였는데, 다루는 범위가 너무 넓다. 정렬부터 트랜스포머까지의 알고리즘을 다루다 보니.. 책을 읽는 입장에선 이해가 되지 않으니 다음 단계로 넘어가도 되는지.. ㅋㅋ - 초심자 입문서는 아니다. 프로그래밍 경험이나 기본 자료구조 이해가 없으면 중간 이후부터는 조금 버거울 수 있다. 그래도 전체적인 틀을 잡는 데는 매우 유용한 구성이 것은 맞다. - 전공자 기준으로 설명되어 있어 AI 입문서보다는 “개발자용 개론서”에 가까운거 같다. “AI 알고리즘의 숲을 보고 싶은 개발자에게 추천하는 책” 분량도 많고, 내용도 어렵다. 솔직히.. 하지만, 읽고 나면..정리가 좀 되는듯한.. 여전히 갈길이 멀지만.. 저 멀리 흐릿하게 뭔가 보인다. ㅋㅋ 개발자를 위한 AI 알고리즘
#개발자를위한AI알고리즘 #임란아마드 #영진닷컴 #리뷰어스클럽 #파이썬 #알고리즘설계 #머신러닝 #핵심알고리즘 |
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서평이벤트에 따른 주관적인 후기 입니다.
영진닷컴의 『개발자를 위한 AI 알고리즘』은 인공지능을 처음 접하는 개발자뿐 아니라, 기존 알고리즘 지식을 AI 영역으로 확장하고자 하는 실무 개발자에게도 유의미한 방향성을 제시하는 책이다. 많은 AI 서적이 수학적 이론이나 라이브러리 사용법 중 하나에 치우치는 반면, 이 책은 “알고리즘 관점에서 AI를 어떻게 이해하고 구현할 것인가”라는 질문에 집중한다. 덕분에 독자는 모델을 단순히 호출하는 사용자에 머무르지 않고, 알고리즘의 구조와 의도를 이해하는 개발자로 한 단계 도약할 수 있다.
첫 번째로 인상적인 점은 AI 알고리즘을 전통적인 알고리즘 사고 체계와 자연스럽게 연결한다는 점이다. 탐색, 최적화, 확률적 의사결정 등 개발자에게 익숙한 개념을 기반으로 머신러닝과 딥러닝의 핵심 원리를 설명해, 새로운 분야에 대한 진입 장벽을 낮춘다. 이는 수식 위주의 설명보다 문제 해결 흐름과 계산 과정의 의미를 강조하는 구성으로, 실제 코드를 작성하며 이해하고 싶은 개발자 성향에 잘 맞는다.
두 번째 강점은 이론과 구현 간의 균형이다. 각 알고리즘이 어떤 문제에서 효과적인지, 계산 비용과 성능 트레이드오프는 무엇인지, 실제 서비스 환경에서는 어떤 한계가 발생하는지를 함께 다룬다. 이를 통해 독자는 단순히 “동작하는 코드”가 아니라 현실적인 선택이 가능한 코드를 고민하게 된다. 특히 모델 성능 향상보다 데이터 품질, 파라미터 선택, 문제 정의의 중요성을 반복적으로 강조하는 부분은 실무 관점에서 높은 설득력을 가진다.
마지막으로 『개발자를 위한 AI 알고리즘』은 AI를 유행 기술이 아닌 지속적으로 발전시켜야 할 개발 역량으로 바라보게 만든다. 알고리즘의 배경과 한계를 이해한 개발자는 새로운 모델이나 프레임워크가 등장하더라도 빠르게 적응할 수 있다. 이 책은 바로 그 기반을 다져주는 역할을 하며, AI를 쓰는 사람이 아니라 설계하고 판단할 수 있는 개발자로 성장하고자 하는 독자에게 안정적인 나침반이 되어준다. #파이썬 #알고리즘설계 #머신러닝 #핵심알고리즘 #개발자를위한AI알고리즘
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