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[ 출판사로부터 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다. ] 하루가 다르게 발전하고 있는 AI, 이제는 언어를 넘어 수학, 과학, 프로그래밍 등 복잡한 사고와 단계적 문제하결 능력을 갖춘 AI 모델이 등장했다고 하네요. 프롬프트 몇 줄을 입력하면 복잡한 수식도 인공지능이 척척 풀어내는 상황에서 수학은 계속 배워야 할 학문일까요. 이 질문에 대해 답해주는 책이 나왔네요. 올해로 17년차 교사로 수학을 가르치고 있는 저자는, "다른 과학이나 공학은 새로운 게 계속 쏟아지는데, 수학도 새로운 게 나와요? 수학은 여전히 살아 있나요?" (12p)라는 질문을 받았고, 인공지능을 공부하면서 수학의 눈으로 새롭게 바라보게 되었으며, "수학은 인공지능의 신경이자 심장이다." (17p)라고 이야기하네요. 《AI가 쉬워지는 최소한의 수학》은 인공지능의 원리를 수학적 문해력으로 풀어낸 책이에요. 이 책에서는 어려운 코딩이나 복잡한 수식을 사용하지 않고, 이미 일상에서 사용하고 있는 챗GPT, 챗봇, 추천 알고리즘, 그리고 미래를 예측하는 인공지능 모델, 인공신경망, 자율주행차, 생성형 인공지능의 창작 과정 속에 어떤 수학적 원리가 담겨 있는지를 스토리텔링 방식으로 설명해주고 있어요. 챗GPT나 구글 어시스턴트 같은 챗봇이 우리 질문에 대해 적절한 답변을 생성할 수 있는 것은 조건부 확률이라는 수학적 개념이 숨어 있어요. 마치 확률을 계산하는 수학자처럼 주어진 상황에서 가장 적절한 다음 단어를 선택하며 문장을 완성해나가는 거예요. 어텐션 메커니즘을 활용해서 단순히 앞의 몇 단어만 보는 게 아니라 전체 대화 내용과 문장 구조를 종합적으로 분석하여 긴 대화도 처리할 수 있고, 대화의 일관성도 유지할 수 있는 거예요. 인공지능이 어떠한 값을 예측하는 것은 미분과 최적화라는 수학적 도구가 사용되는 것이고, 추천 시스템에는 벡터와 확률이라는 수학적 도구들이 작동하고 있네요. 인공지능 모델의 핵심은 현실을 가장 유사하게 나타내는 모델을 찾는 데 있기 때문에, 오차가 가장 작은 모델을 찾는 최적화가 중요하며, 수학적으로 설명하자면, 어떤 함수의 최댓값 또는 최솟값을 구하는 문제로 귀결되네요. 인공신경망은 주어진 데이터에 제시된 입력값과 결괏값 사이에 숨어 있는 규칙이나 결과를 스스로 찾아내도록 개발되었는데, 20년 정도는 상용화하는 데 많은 어려움이 있었다고 해요. 이 문제에 돌파구를 제시한 사람이 제프리 힌턴, ＜심층 신뢰망을 위한 빠른 학습 알고리즘＞이라는 논문을 발표할 때 '인공신경망'이라는 단어가 사람들의 관심을 끌지 못할 것을 우려해 '신경'이라는 단어 대신 '신뢰'라는 용어를 사용했고, 이때부터 인공신경망, 퍼셉트론이라는 말 대신 딥러닝이라는 용어가 사용되기 시작했대요. 2000년대 들어 GPU의 등장으로 RBM의 도움 없이 딥러닝을 구현하는 일이 가능해졌고, 스마트폰의 얼굴인식, 자율주행자의 물체 감지, 수상한 행동을 감지하는 보안 카메라, 주변 환경을 이해하는 로봇까지 발전했네요. 생성형 인공지능에서 정규분포를 쓰는 이유는 복잡한 데이터(이미지, 텍스트)는 수많은 특징의 조합이고, 그 조합을 표현하는 잠재 벡터나 노이즈는 중심극한정리에 따라 정규분포로 나타나기 때문이에요. 억지로 정규분포를 만드는 게 아니라 데이터의 본질적 특성에 맞추다 보면 자연스럽게 정규분포를 따르게 되는 거예요. 즉 반복과 누적이라는 자연의 법칙이 곧 수학의 법칙으로 작동하고 있다는 증거인 거죠. 인공지능의 중심에는 수학이 존재한다는 것, 따라서 수학 없이는 인공지능을 이해할 수 없네요. 수학은 산수를 하려고 배우는 게 아니라 생각하는 법을 배우는 게 목적이며, 수학적 사고력을 키우지 않는 건 미래를 포기하는 것과 같네요. 수학의 쓸모를 명확히 알려주는 책, 더 나아가 수학의 아름다움을 발견하고 싶게 만드는 책이네요.  #AI가쉬워지는최소한의수학#이동준#지상의책#지상의책출판사#갈매나무출판사#최소한의지식3#인공지능문해력을키우는수학적사고법의힘#인공지능수학#과학이야기#교양과학
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"티브이에서 유튜브 들어갔다가 깜짝 놀랐잖아" “왜?” “엄마는 도대체 뭘 보는 거야?” 딸이 내 취향을 알아버렸다. 넷플릭스의 '회원님을 위한 콘텐츠', 유튜브 맞춤 동영상, 인스타 탐색 탭까지… 인공지능 추천 시스템은 24시간 내 머릿속을 들여다보고 “이 사람 이런 거 좋아하네?” 하면서 나를 그 분야의 마니아로 만들어 버린다. 이게 바로 행렬 분해라는 수학이 하는 일이라는 걸 아는가? 《AI가 쉬워지는 최소한의 수학》은 인공지능의 복잡한 메커니즘을 고등학교 수준의 수학 언어로 (나 고등학교 때 수포자였는데....) 명쾌하게 풀어낸 가이드북이다. 어렵고 딱딱한 수식의 나열이 아니라, 우리 일상에 깊숙이 들어온 AI 기술들이 어떤 수학적 원리로 움직이는지 3단계(수학 개념 → 작동 원리 → 심화 탐구)로 친절하게 안내한다. ✅ 왜 수학인가? 수학은 인공지능의 ‘신경이자 심장’이자 ‘핵심 언어’이다. (벡터·행렬·함수·미분·확률·통계가 AI를 움직인다) ✅ 실생활 AI × 수학 챗봇과 벡터: 챗GPT가 내 말을 알아듣는 이유는 단어와 문장의 의미를 좌표평면 위의 '벡터'로 표현해 거리를 계산하기 때문이다. 추천 알고리즘과 행렬: 넷플릭스가 내 취향을 맞추는 비결은 '행렬 분해'를 통해 데이터 속에 숨겨진 패턴을 찾아내는 데 있다. 자율주행과 행렬: 도로 위 행인을 찾아내는 돋보기 역할은 이미지 데이터를 처리하는 '행렬'이 담당한다. 생성형 AI와 통계: 지브리 풍의 그림을 새로 그리는 창의성의 바탕은 데이터의 분포를 다루는 '통계'와 '확률'이다. 인공신경망과 미분: AI가 스스로 학습하고 오차를 줄여나가는 과정은 '경사하강법'과*'합성함수의 미분'이라는 수학적 설계가 있기에 가능하다. 그동안 아이들이 “왜 수학을 배워야 해?”라고 물을 때 딱히 할 말이 없었다. 하지만 이제는 명확하게 답할 수 있다. 인공지능 시대의 수학은 낡은 학문이 아니라, 미래를 살아가는 인간의 가장 강력한 경쟁력이자 문해력의 핵심이라고. 저자가 제시하는 AI 시대의 핵심 인간 역량 정답만 확인하는 것을 넘어 원리를 이해하려는 노력 여러 분야를 종합적으로 사고하는 폭넓은 학습 AI의 조언을 바탕으로 최종 판단하고 실행하는 능동적 실천 알파고가 이세돌을 이긴 후 바둑 기사들의 실력 격차가 더 벌어진 이유는 명확하다. 인공지능이 내놓은 결과 뒤에 숨은 ‘왜(Why)’를 이해한 사람만이 그 기술을 자신의 역량으로 흡수했기 때문이다. 결국 같은 AI 도구를 사용해도 사람마다 결과의 질과 활용도가 크게 달라진다는 걸 증명한다. 단순히 AI를 많이 사용하는 것을 넘어, 원리를 이해하고 비판적으로 평가하며 최종 결정을 내리는 ‘능동적 실천’이 인간만이 가질 수 있는 차별점이다. 수학이라면 질색하던 사람이라도 이 책을 읽고 나면 인공지능이라는 거대한 산이 조금은 만만해 보일지도 모른다. 학교에서 배운 벡터, 행렬, 확률이 현대 기술의 최전선에서 어떻게 살아 움직이는지 확인하는 과정은 꽤 흥미로웠다. 알고리즘이 나보다 나를 더 잘 아는 세상이라니, 편리하면서도 한편으론 무섭다. 내 취향과 검색 기록, 시청 목록이 낱낱이 분석되어 수치화되고 있다는 사실을 새삼 깨달으니 등골이 서늘하다. 결심했다. 죽기 직전, 내 스마트폰과 노트북은 반드시 폭발시키고 가리라. 내 은밀한 취향과 흑역사만큼은 인공지능의 행렬 데이터 속에 영원히 박제되지 않도록, 오늘부터 다양한 카테고리를 불규칙하게 클릭해 그 어떤 AI도 해독할 수 없는 수학 난제로 만들어버려야겠다. (불규칙 속에도 규칙이 있다지만, 어디 한번 싸워보자 알고리즘아.) |
 🦋BOOK STORY📚 《AI가 쉬워지는 최소한의 수학》 입시 과목으로 만 보이던 수학이 '인공지능의 신경이자 심장'이다. 물리학에서 주로 사용되던 수학이 인공지능에도 수학의 원리가 들어가 있다. '인공지능에는 수학이 중요하다.' 저자의 책에는 인공지능에 수학이 어떤 역할을 하며 어떤의미를 갖는지에 대해 말해주고 있다. 수학 하면 어렵다라는 생각이 먼저 드는데 인공지능에 수학의 원리가 들어가 있다니 보통의 사람들은 둘 다 어렵다. 저자는 올해로 17년 차 인공지능 수학을 가르치는 선생님이다. 저자는 청소년과 일반독자가 이해하기 쉽게 복잡한 수식은 최대 한 쓰지 않으며 스토리텔링 형식으로 인공지능 수학을 이야기 하 듯 풀어서 담았다. 카이스트 김대식 교수는 "한 5년 후에는 대부분 진지한 대화를 AI와 할 것이며, 지금 현재 대학생까지는 자신의 능력으로 일자 리를 찾을 수 있지만 지금 초등학생들은 100%로 확률로 매우 어렵지 않을까라고 말을 했다. AI를 우리는 이해하고 잘 활용을 해야하는 시대이다. 수학은 인공지능의 핵심 언어이다. 복잡한 인공지능을 구조화해 보여주기 때문이다. 1장에서는 사람처럼 대화하는 챗 GPT상담사. 단어와 단어를 잇는 벡터로 가능하다. 2장은 손실함수로 오차를 줄여 미래를 예측하는 인공지능 등... 다양한 수학의 원리로 인공지능의 미래를 보여준다. 이동준 지음 지상의 책 @galmaenamu.pub 지상의 책 출판에서 도서협찬을 받아 작성한 주관적인 서평입니다. #AI가쉬워지는최소한의수학 #이동준 #지상의책 #인공지능 #수학원리
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AI가 쉬워지는 최소한의 수학 저자 : 이동준 출판사 : 지상의책(갈매나무) 출간 : 2026.02.10 장르 : 과학 ＞ 수학 키워드 : 간밤에읽은책, AI가쉬워지는최소한의수학, 이동준, AI수학책추천, 인공지능입문서, 데이터과학기초, AI문해력, 수학으로이해하는AI, 교양과학추천도서
"인공지능을 이해하려면 수학적 사고를 이해해야 한다."
요즘 우리는 하루에도 여러 번 인공지능을 사용합니다. 모르는 게 생겼을 때, 이전같으면 네이버를 여는 게 수순이었지만 지금은 자연스레 GPT를 열곤 합니다. 심지어 검색을 넘어 글을 쓰거나 영화를 추천받거나 번역을 할 때도 자연스럽게 AI의 도움을 받죠. 하지만 한 번쯤 이런 생각이 들기도 합니다. 인공지능은 도대체 어떻게 작동하는 걸까? 왜 이런 답을 내놓는 걸까? 간밤에 읽은 『AI가 쉬워지는 최소한의 수학』은 바로 이 질문에서 출발하는 책입니다. 이 책은 인공지능을 많이 사용하는 방법을 알려주기보다 인공지능이 왜 그렇게 작동하는지를 수학으로 설명하는 책입니다.  AI 시대에 다시 떠오르는 수학 인공지능이 발전하면서 사람들은 이제 코딩이 가장 중요해졌다고 종종 말합니다. 하지만 이 책은 조금 다른 이야기를 합니다. 인공지능을 이해하는 가장 핵심적인 언어는 수학이라는 것입니다. 챗봇이 문장을 이해하는 방식, 넷플릭스가 취향을 분석해 추천하는 알고리즘, 자율주행차가 도로 위 장애물을 인식하는 원리까지 그 중심에는 벡터, 행렬, 확률, 함수 같은 우리가 학교에서 배웠던 수학 개념이 자리 잡고 있습니다. 이 책이 흥미로운 이유는 이 익숙한 수학이 어떻게 인공지능의 핵심 원리로 연결되는지 차근차근 설명한다는 점입니다. 챗GPT는 어떻게 말을 이해할까 책의 초반부에서는 챗봇의 작동 원리를 설명합니다. 우리가 사용하는 언어는 감정과 뉘앙스가 섞여 있지만 컴퓨터는 그 모든 것을 숫자로 바꾸어 이해합니다. 단어와 문장을 좌표처럼 표현하는 벡터, 다음에 등장할 단어를 예측하는 확률 개념을 통해 AI가 문장을 이해하는 구조를 설명합니다. 그렇다보니 평소에는 막연하게만 느껴졌던 인공지능의 언어 모델이 수학적 원리로 풀리는 순간 기술이 조금 더 현실적인 모습으로 다가왔습니다. 추천 알고리즘, 취향의 수학 추천 시스템의 역사는 꽤 오래되었습니다. 1990년대 중반부터 인터넷 사용이 보편화된 시기부터 시작되었는데 검색 엔진이 정교하진 않아 이용자들이 일일이 정보를 찾아야 하는 번거로움이 있었습니다. 이후 개인의 취향을 반영한 맞춤형 추천으로 발전해나갔고 이 혁신을 이끈 선구자가 바로 아마존입니다. 단순할 수 있는데 예를 들자면, 이용자들이 해리포터 1권을 구매한 뒤 시리즈별로 사는 것이 파악되면 신규 이용자가 그 책의 첫번째 책을 사면 나머지 시리즈도 추천하는 식이었습니다. 이는 아마존의 매출을 크게 증대시켰고 다른 전자상거래 사이트들도 앞다투어 비슷한 시스템을 도입하였습니다. 저는 운이 좋아 컴퓨터를 좋아하고 잘 다루는 삼촌 덕분에 유치원 때부터 컴퓨터를 만져볼 수 있었습니다. 초등학교 때는 본체를 조립할 수 있을 정도였죠. 미국 드라마에서 그런 장면이 있었습니다. '우리 아이가 4살이 되면 당신보다 아이패드를 더 잘 다룰 수 있게 될 걸?' 근데 저만 보더라도 그 말이 맞지 않나 싶습니다. 이야기가 잠시 옆으로 흘러갔는데.. 이렇듯 저는 수학과 연결시켜 설명한 추천 알고리즘 부분이 제일 흥미로웠습니다. 현재 넷플릭스, 웨이브나 다른 플랫폼들을 이용하다 보면 우리의 취향을 파악한 뒤 앞쪽으로 배치해 클릭을 유도하곤 합니다. 이들은 어떻게 개인의 취향을 파악할 수 있는 걸까요? 책에서는 이를 행렬 분해라는 수학 개념으로 설명합니다. 수많은 사용자와 콘텐츠 사이의 패턴을 분석해 비슷한 취향을 가진 사람들의 데이터를 연결하는 방식입니다. 덕분에 우리는 가끔 '엇, 이건 내 스타일인데?'라는 감탄사와 함께 추천을 받게 됩니다. 자율주행차 그리고 인공지능의 눈 또다른 하나는 바로 자율주행자입니다. 운전대에서 손을 내려놓은 채 자율주행하는 모습을 찍은 숏츠를 한 번 본 적이 있습니다. 그렇다면 자율주행차는 도로에서 장애물을 어떻게 구별할까요? 자동차가 도로 위 사람과 사물을 구별하는 과정 역시 복잡한 공학 기술 이전에 수학적 계산 구조에서 출발합니다. 이미지를 숫자로 바꾸고 행렬 연산을 통해 특징을 추출하는 방식은 AI가 세상을 인식하는 방법을 보여줍니다. 이런 설명을 따라가다 보면 인공지능이 단순한 마법 같은 기술이 아니라 논리적 구조 위에서 작동한다는 사실을 이해하게 되죠.  간밤에 읽은 책, AI가 쉬워지는 최소한의 수학 챗GPT와 제미나이의 등장 이후, 우리가 AI를 사용하는 빈도는 눈에 띄게 늘어난 것이 사실입니다. 저 역시 학부 시절에는 경영과 마케팅 사이에서 진로를 고민했습니다. 그러다 급속도로 성장하는 기술 흐름을 보며 막학기 때부터 C언어와 자바를 시작으로 코딩 공부에 뛰어들었습니다. 말 그대로 맨땅에 헤딩이었습니다. 울면서 공부했던 기억이 아직도 생생합니다. 그때는 막막하기만 했지만 지금은 챗GPT와 제미나이는 물론 다양한 AI 앱을 직접 사용하며 공부하고 있습니다. 아마 앞으로도 계속 이렇게 배우며 따라가야 하지 않을까 싶습니다. AI 기술은 지금도 빠르게 발전하고 있으니까요. 이 책을 읽으며 가장 인상적이었던 점은 수학을 다시 보게 만들었다는 것이었습니다. 학교에서 배운 수학은 종종 시험을 위한 계산 문제처럼 느껴지기도 합니다. 하지만 인공지능이라는 맥락 속에서 바라보면 수학은 세상을 설명하는 하나의 언어처럼 보입니다. 저는 뼛속까지 문과라 수학과는 거리가 먼 사람이지만, 잊지 않기 위해 수학 요약본을 격주로 읽으며 조금씩 다시 익히려 노력하고 있습니다. 이처럼 인공지능이 점점 우리의 일상 속으로 들어올수록 단순히 기술을 사용하는 것을 넘어 그 원리를 이해하려는 태도도 점점 중요해지지 않을까 싶습니다. 『AI가 쉬워지는 최소한의 수학』은 인공지능의 작동 원리를 조금 더 이해하고 싶은 사람들에게 좋은 출발점이 되어 주는 책입니다. 꼭 읽어보세요.･ﾟﾟ✧ 이런 분들에게 추천합니다! AI와 데이터 기술에 관심 있는 분 인공지능의 원리를 기초부터 이해하고 싶은 분 수학이 실제 기술과 어떻게 연결되는지 궁금한 분 『AI가 쉬워지는 최소한의 수학』은 복잡한 수식을 앞세우지 않으면서도 인공지능의 핵심 구조를 차분하게 설명하는 책입니다. AI 시대를 살아가는 지금, 수학이 왜 중요한 언어인지 다시 생각하게 만드는 흥미로운 교양 과학서였습니다.  #하나의책장 #도서인플루언서 #간밤에읽은책 #AI가쉬워지는최소한의수학 #이동준 #AI수학책추천 #인공지능입문서 #AI문해력 #데이터과학기초 #수학책추천 #교양과학 |
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* 예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다 1. 손실함수의 역할 및 최적화의 의미 등 " 예측 모델은 실제 데이터와 어느 정도 차이가 나기 때문에, 이 차이를 객관적 수치로 평가할 방법이 필요합니다. 이러한 역할을 하는 것이 손실함수(loss function) 입니다. 다시 말해 손실 함수는 '이 모델은 몇 점, 이 모델은 몇 점' 같은 방식으로 평가를 내려서 어떤 모델이 더 좋거나 더 나쁜지 판정하는 평가자 역할을 하는 셈이죠. 선형회귀에서 사용하는 대표적인 손실함수로는 평균절대오차와 평균제곱오차가 있습니다. ( 중략 ) 인공지능은 무한히 많은 가능한 모델 사이에서 가장 좋은 예측 모델을 찾아야 하는데, 이 과정을 최적화라고 합니다. 최적화란 주어진 조건 속에서 가장 좋은 해답이 무엇인지 찾아내는 과정을 의미해요. 모델에 대한 손실함수의 값이 가장 작다는 말은 현실과의 오차가 가장 작다는 의미이고, 오차가 가장 작은 모델을 찾았다는 말은 현실을 가장 잘 예측하는 모델을 발견했다는 뜻입니다. " 위의 인용문들은 이 책의 전반부에 실려 있다. 손실함수의 역할 및 최적화의 의미 등에 대하여, 이동준 수학 교사 (이 책의 지은이)가 관련 내용을 잘 정리한 것으로 판단된다. 참고로, 경사하강법은 인공지능이 최선의 답을 찾아가는 방법이고, 합성곱은 이미지의 특징을 추출하는 방법이다.  2. 이 책의 특징과 장점 '주송아 삼성SDS 재직자'가 작성한 후기 중 일부를 인용한 것으로, 이 책의 특징과 장점 부분을 대체한다. 이 책의 특징과 장점에 대한 필자의 견해가 '주송아 님'의 당해 후기의 내용 중 일부와 일맥상통한다고 판단하였기 때문이다. "자칫 딱딱할 수 있는 이론도 적절한 비유와 예시로 풀어내어 몰입감 있게 읽힌다. 인공지능의 기본기를 체계적으로 다지기에 부족함이 없다." #리뷰어클럽리뷰 |
  처음 이 책을 읽고 느낀점은 '이 책을 좀 더 빨리 만났으면 어땠을까?' 였다. 인공지능 늦깍이로 공부하면서 이해하면서 데이터 그리고 수학의 중요성을 계속 느끼면서 지냈었는데 이런 좋은 책이 있었으면 좀 더 재미있게 공부할 수 있었겠다는 생각이 들었다. 전공으로 공부하면서도 막상 시험에 급급한 나머지 실제 활용과 수학의 적용에 대한 생각을 못 하였는데, 이 책에서는 그 부분에 대한 아쉬움을 해소할 수 있었다. 더군다나 인공지능에서 중요한 부분을 나누고 꼭 알아야 하는(정확히는 시험에 나올만큼 중요한) 개념을 쉽게 다루고 있었습니다.     크게는 수학의 활용이지만 인공지능에의 적용, 더 나아가 생활에서 필요한 사고방법에도 연결시켜볼 시작점을 마련한 것 같습니다. 수학에 흥미를 가지고 있는 아이가 좀 더 크면(이 책을 이해할 때가되면) 같이 읽어보자고 할겁니다~ ** 예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다. #리뷰어클럽리뷰 #인공지능수학 #수학의활용 |
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'예스24 리뷰어클럽 서평단 자격으로 도서를 제공받고 작성한 리뷰입니다' ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------요즘 주식 시장의 열기가 정말 뜨겁습니다. KOSPI 6000 시대, 삼성전자 20만 원, SK하이닉스 100만 원 돌파라는 놀라운 숫자들이 현실이 되었죠. 이처럼 반도체 기업들이 주목받는 중심에 AI가 있다는 사실에는 이견이 없을 것입니다. 아직은 모두가 AI를 능숙하게 활용하는 단계는 아니지만, 머지않아 스마트폰처럼 우리 삶의 필수품이 될 날이 곧 다가올 것이라 확신합니다. 그렇다면 이 거대한 AI 파도를 잘 타기 위해 우리에게 필요한 능력은 무엇일까요? 여러 가지가 있겠지만, 그 본질을 꿰뚫는 수학적 사고력을 빼놓을 수 없습니다. 이번에 소개할 책 “AI가 쉬워지는 최소한의 수학”은 AI의 원리에 숨겨진 수학을 배우며 자연스럽게 수학적 사고법을 기를 수 있도록 돕는 친절한 안내서입니다. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 저자저자 이동준 님은 서울대학교 수학교육과를 졸업하고 동 대학원 석사 과정을 수료한 후, 현재 고등학교 교사로 재직 중입니다. '2022 개정 교육과정 고등학교 인공지능 수학 교과서', '소프트웨어 계열 진로진학 끝판왕' 등을 집필하셨습니다.---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 구성이 책은 AI에서 가장 자주 사용되는 7가지 알고리즘과 모델을 수학적으로 조명합니다.
총평이 책은 막연하고 어렵게만 느껴졌던 AI의 핵심 모델들을 고등학교 수학 수준으로 아주 쉽게 풀어냈습니다. 저자는 챗GPT, 넷플릭스, 자율주행 등 우리가 매일 접하는 사례를 통해 기술의 엔진을 들여다볼 수 있는 수학적 논리와 사고를 알려줍니다.단순히 AI 서비스를 이용하는 수준을 넘어, 그 본질을 이해하고 미래의 기회를 선점하고자 하는 모든 분은 이 책을 한번 읽어보시면 좋을 것 같습니다. #리뷰어클럽리뷰 #AI가쉬워지는최소한의수학 |
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AI시대 수학 공부 해야할까? 아이가 이렇게 질문한다면 하루가 다르게 변하는 AGI 시대, 우리 아이들이 마주할 미래는 어떤 모습일까요? 챗GPT에게 질문을 던지는 것은 일상이 되었지만, 그 답변이 어떤 원리로 도출되는지 이해하고 활용하는 'AI 문해력'은 어른인 우리에게도 여전히 숙제로 남아 있습니다. 단순히 코딩 기술을 배우는 것보다 중요한 것은 기술의 이면을 꿰뚫어 보는 힘입니다. 아이에게 "수학을 왜 배워야 하나요?"라는 질문을 받았을 때, 이제는 문제 풀이 너머의 더 넓은 세상을 보여줄 수 있어야 한다고 생각해요. 책에서 아이 질문에 답할 수 있는 자신감을 찾을 수 있어 좋았습니다. |
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#협찬 #서평 ＞＞ ＜＜AI가 쉬워지는 최소한의 수학＞＞은 일반인이 쉽게 알 수 없었던 알고리즘의 블랙박스를 들여다보게 하는 책이다. 챗GPT가 글을 쓰고, 자율주행차가 길을 찾고, 넷플릭스가 취향을 맞히는 세상. 그저 “신기하다”에서 끝나는 게 아니라 “저 안에서는 무슨 일이 벌어질까?”라는 질문의 답을 찾아가게 만든다. 평소 유튜브를 보거나 넷플릭스를 볼 때마다 궁금했다. 내가 좋아하는 걸 어떻게 이렇게 잘 알고 추천할까. 누가 내 마음을 들여다보는 건 아닐까 하는 생각도 들었다. 이 책은 그 궁금증에 대한 해답을 차근히 보여준다. 물론 여전히 수학 공식이 술술 읽히는 건 아니다. 하지만 ‘아, 이런 과정을 거쳐서 이런 결과가 나오는구나’ 하고 이해하게 된다. 책은 어려운 기술 대신 우리가 배웠던 수학으로 AI를 설명한다. 단어를 숫자 좌표로 바꿔 거리를 비교하고 의미를 파악하는 방식이다. 인공지능에게 단어는 감정이 아니라 주소다. 가까이 있으면 비슷한 뜻, 멀리 있으면 다른 뜻이다. 컴퓨터 너머에 누군가가 답을 적어 보내는 줄 알았던 나에게, AI의 답변이 결국 계산의 결과일 뿐이었다니. 내 상상력이 너무 풍부했나 보다. 읽다 보면 "이런 공식은 어디다 써 먹나?"라고 투덜대던 학창 시절이 떠오른다. 의미도 모른 채 외웠던 공식들. 그 공식을 완벽히 이해하지 않아도 괜찮다. “이 수학이 여기에서 이렇게 쓰이는구나”를 아는 것만으로도 충분하다. 시험 문제로만 느껴졌던 수학이 현실에서 움직이고 있다는 사실이 신기할 따름이다. AI도 처음부터 잘하는 게 아니었다는 사실이 놀랍다. 뭐든 다 알 것 같은 AI도 틀리면서 조금씩 고쳐 나간다. 우리가 배우는 과정과 닮았다. 넷플릭스 추천 역시 우리가 눌러온 선택을 모아 패턴을 찾아 추천한 것이었다. 우리가 말하는 ‘취향’은 사실 선택이 쌓여 만들어진 확률이었다. "너 이런 영화 좋아했지? 이 영화도 좋아할 거야."라고 추천하는 친구처럼. 앞으로 아이들이 살아갈 세상은 AI와 함께 가는 시대가 아닌가. 이 책은 AI가 어떤 원리로 결과를 만들어내는지 알고 싶은 청소년에게 추천하고 싶은 책이다. 수박겉핥기 식으로라도 설명해 줄 수 있는 어른이 되고 싶은 사람도 읽어볼 만 하다. AI를 소비하는 데서 멈추지 않고, 한 걸음 더 이해하고 싶은 사람도 읽어보시길 추천한다. AI를 보는 눈이 지금과는 달라지는 것을 경험하게 될 것이다. ＞＞ 이 서평은 갈매나무(@galmaenamu.pub)로부터 책을 협찬받아 주관적으로 작성하였습니다. #AI가쉬워지는최소한의수학 #이동준 #지상의책#인공지능 #수학적사고법 #수학 #과학 #청소년추천도서 #책추천 #인공지능추천도서 #북스타그램 #책스타그램 #서평스타그램 |
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최근 업무현장에서 자주 보이는 것이 바로 AI바보입니다. 모바일폰에 LLM앱을 깔아두거나 노트북에 간단히 접속이 가능하니, 모르는 내용이 있으면 그것을 검색하고 그 내용이 진리인듯 얘기하는 것이죠. 그런데 이게 검색을 조금만 하면 알기쉬운 지식정도면 모를까, 숫자를 다루거나, 상당히 많은 자료가 들어가는 지식이나, 실제 ‘돈을 벌어야 하는’실무와 연관될때 내용들이 틀릴때가 있습니다. 그런데 업무현장에서 이런 언어모델에만 의존에서 이야기하다 오류나 틀린 내용을 알게 되면 ‘단순히 인공지능’에만 의존하는 바보로 평가받는 사례가 늘어나고 있고, 솔직히 저 역시도 회사에서 간혹 목격하게 됩니다. 정말 자주 강조하지만, 인공지능은 편리한 도구이지, 결국은 나 스스로가 역량이 좋아야 인공지능을 잘 활용할 수 있고, 그런 의미에서 읽고싶었던 서적이 바로 ＜AI가 쉬워지는 최소한의 수학＞입니다. 일단 본서의 제목과는 달리 수학에 관심이 없거나, 수포자분들의 경우 본서는 최소한의 수학이 아닌 어느정도의 지식을 갖고 있어야 더욱 재미있게 읽고 실무에도 도움이 되는 서적입니다. 하지만 굳이 두려워할 필요는 없는게 본서의 내용에 있는 지식들이 굉장히 실용적이기 때문에, 이해가 안되는 부분을 다회독 하면 정말 많은 도움이 되는 것이 분명하기에 저는 본서를 읽고 중반부터 조금 어려워지더라도 절대 포기하지 말고 완독하기를 추천합니다. 개인적으로 가장 재미있었던 부분은 넷플릭스나 SNS에서 우리의 취향분석을 하는데 있어서의 행렬분해, 그리고 최적값을 계산하는 방식으로 신용평가와 승률계산방법을 예측하는 부분이었습니다. ＜AI가 쉬워지는…＞이 가진 또 하나의 장점은 본서의 주요 내용들이 빅데이터분석기사나 ADSP자격에서 강조하는 내용들에 대한 정의를 정말 쉽게 설명하고 있다는 점입니다. 예를 들어 서포트 백터머신이나 랜덤포레스트, 퍼셉트론 같은 신경망이 의미하는 것들을 방대하고 다루고 있기 때문에 본서를 정말 가벼운 마음으로 읽고 해당 자격증을 준비하면 참고서로서도 큰 도움이 된다고 자신할 수 있습니다. 마지막으로 다시 한번 강조하지만 인공지능 시대는 개인의 역량이 더욱 중요한 시대입니다. 수학을 공부하는 것은 산식을 암기하는게 아니라. 방법론을 위한 상식적 논리적 사고, 그리고 그것을 현실에서 응용하는 능력을 기르는 것입니다. 수학적 사고가 없으면 인공지능이 하는 이야기를 받아먹기만 할 뿐인데, 이는 개인의 역량 암묵지를 없애는 것입니다. 투자로 이야기하면 애널리스트가 낸 보고서를 보고 기대심리에 빠져 투기를 하는 것과 마찬가지겠죠. 이성적 사고가 지식과 결합되고 문제의 해결과정을 경험하는것이 수학적 사고의 기본이고 본서는 세상의 다양한 사례들을 함께 적용시키면서도 핵심개념들을 알려주기에 흥미와 재미, 거기에 의미까지 담아 올해의 책 중에 하나로 손색이 없는 훌륭한 서적입니다. ‘문제해결력을 위한 수학’ |