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이 책은 AI에 대한 필수적인 개념을 설명합니다. 다만 다른 인공지능 도서들과 다르게 수학 개념을 기저에 놓고 중점을 두어 설명합니다. 수학을 중점에 놓고 있기는 하지만 복잡한 수식과 증명이 있지는 않습니다. 수학을 어렵게 느끼는 많은 사람들에게는 기초를 다지면서 내용을 접할 수 있으며, 더 어렵다면 수학적 부분은 스킵하면서 읽어 나갈 수도 있습니다. AI 주요분야에서 요구하는 수학적 원리를 구체적인 사례로 설명하며, 수식의 세부사항 보다는 기념의 관계와 전체적인 큰 그림을 이해시키려고 노력합니다. 따라서 AI 관련 직무를 준비하는 이들이나, AI 기술을 도입하려는 이들에게 유용한 학습 자료중 하나가 될 수 있습니다. 개념이나 용어설명 측면에서는 입문서로도 유용합니다.

AI와 관련된 통계, 선형대수, 미적분, 확률과 같은 수학적 개념들이 구체적인 AI 개념이나 작동원리와 연결되어 설명하기 때문에 단순히 이론을 접하는 것을 넘어 실제 응용에 대한 정확한 감을 잡는데 도움이 됩니다. 신경망의 학습 원리나 자연어 처리에서의 코드 인터널을 이해하기 위해 논문이나 복잡한 전문서적을 병행하여 이해하지 않아도, 적당한 선에서 최대한 간결하게 기작을 설명하여 독자들로 하여금 본질을 쉽게 파악할 수 있도록 해 줍니다.

책에서 다루는 수학은 크게 두가지로 나눌 수 있습니다. 하나는 AI의 기초가 되는 수학과, 또 다른 하나는 AI의 다양한 응용분야에서 어떻게 사용되는지 설명하는 부분입니다. 예를들면, 알고리즘 학습 과정에서 경사하강법이 어떻게 적용되는지, 확률적 모델이 데이터 분석에 왜 중요한지 등에 대해 설명합니다. 복잡하게만 여길 수 있는 수학이 실제 AI의 코드 내부에서 어떻게 문제 해결에 응용되는지 명확하게 알 수 있습니다. 코드로 AI를 배운다면 단순히 함수를 설정하고 옵션으로 설정한뒤 fit 하고 기다렸다가 그래프 모양을 보거나 테스트 케이스에 적용해 보는 반복작업이 되겠지만, 본 도서는 이 작업이 수학적 원리를 기반으로 다양한 문제를 풀어가는 과정으로 깨닫게 해 줍니다.

다만 전공자 입장에서는 설명이 다소 간단하게 느껴질 수 있는데, 깊이 있는 수학적 내용보다는 실용적인 측면을 강조하고 있기 때문입니다. 대상으로 여기는 독자들에게는 AI 개념을 수학의 틀로 잡아주지만, 고급 개념을 배울 수 있거나 최신 동향을 설명하고 있지는 않습니다. 최신 모델이나 딥러닝 기법을 다루기 보다는 기본을 충실히 설명하고 있습니다.

또한 설명 방식이 서술적이고 수식을 최소화 했지만 수학을 기저에 깔고 개념을 설명하고 있어 실제 코딩이나 실습을 선호하는 독자들에게도 맞지 않습니다. 실전 코드를 통해 AI와 수학의 연관성을 파악하고 싶은 독자들이나 이런 스타일이 학습 적성에 맞는 이들에게는 이 책보다는 다른 자료나 서적을 참고하는 것이 좋습니다. 그러나 AI와 수학의 개념적 이해를 목적으로 한다면 이 책은 매우 훌륭한 입문서가 되어 줍니다.

AI는 수학과 밀접하게 연결되어 있습니다. 이를 이 책을 통해 자연스럽게 이해할 수 있게 됩니다. AI를 단순히 짧은 프로그래밍 기술로 생각하는 분들에게는 이 책을 한번쯤 읽어 봄으로 해서 AI의 본질을 이해하는데 큰 도움이 될 것입니다. AI 시스템이 다양한 데이터를 분석하고 학습하는 과정에서 적용되는 다양한 수학적 원리를 설명하고 있으며, 이론적 원리에 그치지 않고 실질적인 문제 해결 능력으로 발전시키는데 도움을 줄 것 입니다.

이 책의 또 다른 장점은 광범위한 주제를 다루고 있지만 각각의 주제를 체계적으로 설명하고 있다는 점 입니다. 수학적 기초에 그치지 않고 AI의 여러 응용 분야에서 수학이 사용되는지에 대한 흥미롭고 유익한 내용입니다.

AI에 관심있는 사람들 중, aI의 수학적 기초를 이해하고 실제 응용 사례를 통해 AI 작동 방식을 파악하고 싶다면 이 책은 좋은 가이드가 됩니다. 수학적 개념을 깊이 다루지 않으면서 수학적인 개념으로 틀을 잡고 더 깊이 있는 학습으로 나아갈 수 있는 기초지식을 제공해 줍니다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."