※ 네이버 ＜리뷰어스 클럽＞ 카페 서평단 자격으로 작성한 주관적인 리뷰입니다 ※

조카가 컴퓨터 프로그램에 관심이 많은데 이 책이 도움이 될까 싶어 책을 신청하게 되었다.

책을 잘 살펴보면 인공지능 Ai를 이용해 수학을 학습하는 책이다.

이 책은 서두에서부터 '이 책을 통해 할 수 있는 것'과 어느 독자층을 대상으로 지필한 책인지를 친절하게 알려준다. 잘 살펴본 후에 내가 이 중에  해당사항이 된다면 책의 도움을 받으면 될 것 같다.

좋은 점은 중학교 수학만으로도 이 Ai 인공지능을 활용한 수학공부를 할 수 있다는 점이다.

이것은 나같은 문과생에게는 진입장벽을 낮추는 요소같다.

나의 경우에는 '수학을 다시 배우고 싶은 문과인' 에 해당하는데 '파이썬'이니 'Ai'니 하는 것들이 모두 부담스러운 와중에 중학교 수학만으로 가능하다는데서 마음의 부담이 덜어진다.

조카에게는 파이썬을 사용하는데 특히 수학과 연결해서 이해하기를 바라는 마음에 추천하게 되었다. 파이썬이 많이 쓰이진 않았지만 이 프로그램으로 수학을 공부한다는 점이 좋다. 그리고 마지막까지 책을 다 읽고 나면 수식을 코드로 나타낼 수 있다는 점에서도 조카에게 큰 도움이 될 것 같다.

이 책은 프로그램의 설치부터 샘플 다운로드, 책의 학습 방법등을 알려주는 것으로 시작해 파이썬의 기초를 먼저 다진다. 이후에 수학을 5개 분야로 나누어 기초, 선형대수, 미분, 확률과 통계, 기계학습에 응용한  큰 틀에서 수학 공부를 하게 된다.

수학을 기계학습에 응용하는 제 7장의 내용은 공학도들에게 큰 도움이 되지 않을까 싶다.

파이썬 프로그램이나 Ai,  인공지능에 관심이 있는 학생들에게는 책상에 앉아 수학을 공부하는 것이 아닌 이 방식으로 수학을 공부하면 더 학습효과가 좋을 것 같다. 

파이썬 코드로 이해하는 Ai 수학!

수학은 공부하는 새롭고 신선한 방법이다.

관심있는 학생들에게 추천하는 바이다. 

이 서평은 리뷰어스클럽의 소개로 출판사로부터 

서적을 제공 받아 주관적으로 작성하였습니다.

늦깎이 대학생으로서 인공지능(AI)을 공부하다 보면 필연적으로 마주하는 딜레마가 있습니다. 최신 라이브러리를 사용하면 코드 몇 줄로 그럴듯한 모델이 만들어지지만, 정작 내부에서 데이터가 어떻게 처리되는지는 ‘블랙박스’처럼 느껴진다는 점입니다. 논문을 읽거나 모델의 성능을 튜닝하려 할 때, 발목을 잡는 것은 언제나 파이썬 문법이 아닌 ‘수학’이었습니다.

수학의 필요성은 느끼지만, 방대한 대학 수학을 처음부터 다시 공부하기에는 물리적인 시간이 부족합니다. 직장 생활을 하면서 쉽지 않습니다. 이때 필요한 것은 수학적 엄밀함보다는, AI가 작동하는 원리를 이해하기 위한 것이라고 생각하였습니다. ＜처음 만나는 AI 수학 with 파이썬 2ND＞는 저의 이런 문제를 해결해 줄 것이라는 생각을 했습니다. 표지에 적힌 "중학교 수학만 알고 있으면 OK!"라는 문구처럼, 진입 장벽을 낮추고자하는 노력을 하고 있습니다.

저자 아즈마 유키나가는 이학 박사(물리학)이자 주식회사 SAI-Lab의 대표로, 이론과 실무를 겸비한 인물입니다. 특이한 점은 그가 세계적인 교육 플랫폼 Udemy에서 약 3만 명의 수강생을 보유한 인기 강사라는 사실입니다. 이런 점은 상당히 이 책에 대한 신용도를 올려주고 있네요. 

그리고 저자는 서문에서 "AI에 대해서 배우고 싶지만 수학의 문턱 높이를 느끼는 분"을 명확한 타겟으로 설정했습니다. 전제 조건으로 기초적인 컴퓨터 조작 능력과 파이썬 프로그래밍 경험을 요구하지만, 수학적 지식은 최소한이라고 가정하고 집필되었습니다. 이는 수학을 ‘학문’이 아닌 AI 개발을 위한 ‘도구’로 접근하겠다는 의도로 해석됩니다. 물론 저는 학문적 접근도 욕심이 있지만, 물리적으로는 좀 힘드니까 이 책에서 시키는대로 따라갈 생각입니다.

책은 크게 선형대수, 미분, 확률 통계라는 세 가지 산을 넘도록 설계되어 있습니다. 첫 번째 산인 선형대수 파트에서는 AI 데이터 처리의 기본인 벡터와 행렬을 다룹니다. 과거에는 그저 숫자들의 나열이나 괄호 묶음으로만 보였던 행렬이, 파이썬의 NumPy 라이브러리를 만나는 순간 확인할 수 있는 데이터로 보였습니다. 이미지 파일이 행렬로 변환되고, 행렬 연산을 통해 이미지가 회전하거나 색이 변하는 과정을 직접 코딩하면서, 저는 비로소 "아, 이래서 선형대수가 필요하구나"를 온몸으로 체감했습니다. 

두 번째 산인 미분 파트는 이 책의 백미라고 할 수 있습니다. 인공지능이 학습한다는 것의 본질이 결국 '오차를 줄여나가는 과정'이며, 그 오차를 줄이는 방향을 알려주는 나침반이 바로 미분이라는 사실을 깨닫게 해 줍니다. 특히 '경사 하강법(Gradient Descent)'을 설명할 때, 산을 내려가는 비유와 함께 이를 파이썬 코드로 구현해 보는 과정은 압권이었습니다. x = x - learning_rate * grad라는 단 한 줄의 코드가 수많은 수식의 핵심임을 알았을 때는 정말 기분이 좋았습니다. 그래프가 서서히 최솟값을 찾아가는 모습을 시각화하여 보여주는 예제들은, 머릿속에서만 맴돌던 개념이 명확하게 보이게 하는 것만 같았습니다. 

마지막 산인 확률과 통계는 데이터의 불확실성을 다루는 AI의 언어를 가르쳐 줍니다. 정규분포나 우도(Likelihood) 같은 개념들이 단순히 교과서 속 이론이 아니라, 스팸 메일을 필터링하고 주가를 예측하는 AI 모델의 판단 근거가 된다는 것을 실제 예제를 통해 보여줍니다.

책을 읽으면서 느낀 점이라면, 이 책은 수학적 깊이보다는 활용 가능성에 방점을 둔 책이라고 말할 수 있겠습니다. 수식의 유도 과정을 엄밀하게 증명하기보다는, 파이썬 코드로 결과를 확인하고 그래프로 시각화하여 "아, 이렇게 작동하는구나"라는 납득을 이끌어내는 데 주력합니다. 아무래도 기초 책이기 때문에 그런 것 같습니다.

대학원에서 다루는 심화 모델링이나 최신 논문의 수식을 완벽하게 이해하기에는 부족할 수 있습니다. 그러나 저와 같이 개발 경험은 있지만 수학적 베이스가 약한 학습자, 혹은 문과 출신으로 AI 대학원에 진학하여 기초 체력을 빠르게 길러야 하는 이들에게는 가장 효율적인 입문서가 될 것이라고 확신합니다. 저만해도 그렇거든요.

수학은 눈으로 읽는 것이 아니라 손으로 푸는 것이라고 합니다. 이 책의 관점에서 보자면 AI 수학은 손으로 코딩하고 눈으로 그래프를 확인하는 것이라고 말할 수 있겠습니다. 

책장에 꽂아두고 개념이 흔들릴 때마다 해당 파트의 코드를 돌려보며 리마인드 할 수 있는 책으로 활용하려고 합니다. 저와 비슷한 상황이신 분이라면, 이 책과 함께 공부하시는 것도 좋겠습니다.

도서를 제공받아 작성한 리뷰입니다.

처음 만나는 AI 수학 with 파이썬 2ND

한 권으로 배우는 인공지는 수학 첫걸음

인공지능에 필요한 수학을 알려주는 처음 만나는 AI 수학 with 파이썬 2ND를 만나봅니다.

큰아이 전공 덕분에 AI관련도서들도 챙겨보는데요.

파이썬과 수학이라는 키워드 덕분에 골라본 도서입니다.

쉬운 설명으로 이해하고 간단한 코드로 확인하는 인공지능 수학 개념을 담았다고 하는데요.

AI에 대하여 배우고 싶지만 수학의 문턱에 막히는 분들을 위한 AI용 기초 수학 입문서라 수학이 좀 부족한 듯한 아이가 봐도 좋을 것 같았어요.

수식을 파이썬 코드로 직접 작성하면서 초보자도 따라 할 수 있도록 구성되어있고 프로그램과 그래프를 통해 선형대수, 미분, 확률, 통계 등 AI 알고리즘을 위한 수학의 기초를 직관적으로 이해할 수 있도록 도와줍니다.

어려운 수식을 통해 알려주는 것이 아닌 파이썬 코드를 통해 수학의 흐름을 잡을 수 있게 도와주는 처음 만나는 AI 수학 with 파이썬 2ND

파이썬의 기초부터 시작해서 수학의 기초를 먼저 학습하고 선형대수, 미분, 확률, 통계 등으로 넘어갑니다.

AI를 이해하는데 필요한 모든 기초적인 지식을 담았고요.

파이썬 기초부터 시작해서 개발 환경 구축을 설치할 수 있게 설명해서 프로그래밍 경험이 없어도 문제없이 배울 수 있어요.

중학교 수준의 수학만 알아도 이해할 수 있는 도서로 어려워 보이는 수학개념도 Jupyter Notebook에서 코딩 결과를 확인할 수 있어요.

쉬운 설명으로 차근히 따라해가며 인공지능을 배워보기 좋은 도서예요.

코드 따라써보며 수학개념도 좀 알아볼 수 있겠네요.

AI에 대해서 배우고 싶지만 수학이라는 문턱이 높게 느끼는 분에게 추천하기 위해 수학적인 수식 하나하나를 단순히 외워서 하는 것이 아니라  안에 담긴 개념을 이해를 도와줘서 수학적 수식을 통해 AI의 세계로 들어가는 길을 안내하고자 하는 책이다.

처음 만나는 AI 수학파이썬 2^ND은 인공지능 수학을 가능한 한 많은 분이 AI용 수학을 익히도록 프로그래밍으로 움직이면서 하나하나 차근차근 배울 수 있게 설계되어 있으며, 코드를 작성하면서도 하나하나 차근차근 AI에 필요한 수학적 용어와 수식을 배워 나간다.

책을 읽는 대상으로 수학이 AI나 기계학습을 공부할 때의 장벽인 분, AI를 비즈니스로 다뤄야 하는 분, 수학을 다시 배우고 싶은 분, 문과, 엔지니어가 아닌 분으로 수학 지식에 자신이 없는 분 등 코드를 작성하면서 수학적 수식을 배우고 싶은 분들이 이 책을 통해서 수학의 지식과 확률, 통계 등으로 데이터 수식의 의미를 이해할 수 있을 것이다.

이미지 캡션

생성형 AI는 오류를 수정 지원할 수 있기 때문에 어렵지 않게 가끔씩 오류를 수정하거나 변경을 하여 정보를 얻을 수도 있으며, 너무 지나치게 한정적인 문제 해결이나 추론을 수행을 계속적으로 반복하므로써 생성형 AI가 주는 답에만 의존을 하기 때문에 위험성도 주의를 기울여야 한다. 

AI의 붐으로 인해서 전세계의 사람들의 관심을 끌고 있으며 자율주행, 파이낸스, 유통, 예술, 연구, 나아가 우주 탐색에 이르기까지 여러 분야에서 활용되기 시작하고 있다. 그래서, 압도적으로 높은 정밀도를 발휘하고, 오류를 극도로 낮추고, 오류를 개선하였기에 부분적으로남아 인간을 능가하는 인식과 판단, 능력을 발휘할 때도 있다. 매우 광범위하게  물체 인식, 번역 엔진, 회화 엔진, 게임용AI, 제조업, 이상감지, 발견, 자산 운영, 보안, 유통 등 응용할 수 있는 부분이 셀 수가 없을 정도이다.

또한, 뇌와 같은 지능을 가진 인공지능을 실현할 수 있을까? 라는 기대감을 가지고 있으며, 높은 성능을 발휘하는 것은 인공적으로 재현할 수 있다라는 희망을 우리에게 안겨주고 있는 것이다.

지금 현재는 수학적 수식이 어렵게 느껴지고 외국어 처럼 느끼지만 미래에는 어떻게 변화가 될지 그 누구도 모르지만 AI는 더욱 진화할 것이고, 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 우리의 학습 방법도 변해 갈 것입니다. 그러나 변하지 않는 것은 수학이 논리적 사고의 기반과 기초지식이며 문제 해결의 중요한 도구라는 사실이다. 수학적 사고력이나 문제해결 능력은 시행착오를 거듭하는 과정에서 길러지기 때문에 스스로 생각하고 보완하여 이해를 깊게 하는 기회를 만들어야 한다. 또한, AI가 생성한 내용을 적절하게 평가하고 필요에 따라 수정할 수 있는 능력도 키우는 것이 중요하다.