도서 리뷰 : AI를 위한 필수 수학

AI를 위한 필수 수학 도서 표지

 

최근 LLM 분야의 연구를 시작하면서 거~의 처음부터 공부하는 느낌으로 다시 공부했다.

명절에도 조금씩 시간써서 공부하긴 했는데 아무래도 안되겠다 싶어서 강의를 결제했다..

 

이번에 공부하던 때에 마침 출간되고 도움이 되었던 책을 소개하고자 한다.

 

우선 이 책은 제목 그대로 AI에 초점이 맞춰져 있다. 이전에 리뷰한 '개발자를 위한 필수 수학'의 경우는 AI에 사용이 되는 수학의 내용을 담고 있지만, 얕고 넓게 구성이 되어있었다.

이번 책은 데이터, 최적화, 컴퓨터비전, 자연어 처리 등에 적용하여 사용되는 수학적인 내용으로 구성되어 있으며, 이는 보다 깊은 내용으로 구성되어 있다.

 

아마 목차를 보는게 가장 빠르게 이해가 될 것이라 생각하여 목차를 비교하여 추가하였다.

 

개발자를 위한 필수 수학의 목차

• 1장 기초 수학과 미적분
• 2장 확률
• 4장 선형대수학
• 5장 선형 회귀
• 6장 로지스틱 회귀와 분류
• 7장 신경망
• 8장 경력 조언과 앞으로의 진로

AI를 위한 필수 수학의 목차

• Chapter 1 인공지능 수학을 왜 배워야 할까? 
• Chapter 2 데이터, 데이터, 또 데이터  
• Chapter 3 데이터에 함수를 최적화시키는 방법  
• Chapter 4 신경망을 위한 최적화  
• Chapter 5 합성곱 신경망과 컴퓨터 비전 
• Chapter 6 특이값 분해: 이미지 처리, 자연어 처리, 소셜 미디어  
• Chapter 7 자연어 처리와 금융 인공지능: 벡터화와 시계열 분석
• Chapter 8 확률적 생성 모델 
• Chapter 9 그래프 모델  
• Chapter 10 운용 과학  

대략적으로만 보아도 차이가 보일 것이라고 생각된다.

 

이번에 LLM 연구를 위해서 읽다 보니 가장 많이 읽었던 부분은 신경망을 위한 최적화 부분과 자연어 처리와 금융 인공지능: 벡터화와 시계열 분석 부분이었다.

 

해당 부분을 읽으면서 좋았던 부분은 이론적인 내용과 수식만으로 이해가 어려운 부분에 대해서 그림과 코드를 통한 실습으로 시각적인 요소를 통해 설명하고 있다는 점이었다. 또한 해당 수식의 유도과정이 잘 설명되어 있어서 어려움 없이 읽을 수 있었다. (물론 선수지식은 어느정도 있어야 한다고 본다.)

 

최적화 부분에서도 세부적으로 정규화, 최적화 등의 내용을 세부적으로 다루고 있어서 내용의 아쉬움이라던가 추가로 다른 책을 봐야한다는 점은 느껴지지않았다.

 

이 책은 공부하고자 하는 분야, 예를 들어 자연어, 컴퓨터 비전 등 책을 하나 읽으면서 같이 읽으면 그 자체로 끝낼 수 있는 책이라고 생각된다.

 

본인이 바로 옆 책장에 항상 꽂아두고 읽는 책인 AI 딥 다이브와 함께 또 다른 책이 하나 되었으며, 이와 같은 양질의 도서는 하나 씩 옆에 마련해 두는 것이 좋다고 생각한다.

 

인공지능 분야를 공부하면서 수식에 관한 내용, 이론에 대한 내용을 잊고 검색하는 사람이나 이제 인공지능 분야의 공부를 시작하는 사람, 대학생, 대학원생과 현업에 있는 모든 사람에게 추천 할 수 있을 만큼 이번 책은 완벽에 가까운 책이라고 생각된다.

 

꼭 한번쯤 읽어보고 고민해보시길 추천할 수 있는 책이다.

 

 

 

---

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

리뷰는 실제 도서를 읽어본 후 작성되었으며, 도서의 제공 여부와 상관 없이 독자의 시점으로 작성하였습니다.