인공지능(AI) 입문자를 위한 필독서 10선: 추천 도서와 요약

인공지능에 대한 관심이 높아지면서 AI를 공부하고자 하는 분들이 늘고 있습니다.

 

한글로 작성된 책 중에서 AI 학습에 도움이 될 만한 필독서 10권을 추천해드립니다.

 

각 책의 간단한 내용 요약과 대상 독자를 소개하니, 자신의 수준과 목표에 맞는 책을 선택해보세요.

 

인공지능(AI) 입문자를 위한 필독서 10선: 추천 도서와 요약

 

 

1. 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 - 사이토 고키 지음

 

 

밑바닥부터 시작하는 딥러닝

『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥러닝 입문서다. 술술 읽힐 만큼 쉽게 설명하였고, 역전파처럼 어려운 내용은 ‘계산 그래프’ 기법으로 시각적으로 풀이했다. 무엇보다 작동하는 코드가 있어 직접 돌려보고 요리조리 수정해보면 어려운 이론도 명확하게 이해할 수 있다. 딥러닝에 새롭게 입문하려는 독자들과 기초를 다시금 정리하고 싶은 현업 연구자와

저자

사이토 고키

출판

한빛미디어

출판일

2017.01.03

 

 딥러닝의 기초 이론부터 파이썬 코드로 신경망을 직접 구현하며 원리를 이해할 수 있는 입문서입니다.

프로그래밍 경험이 있고, 딥러닝을 기초부터 배우고자 하는 초보자에게 추천합니다.

 

2. 『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』 - 권철민 지음

 

파이썬 머신러닝 완벽 가이드(데이터 사이언스 시리즈 31)

자세한 이론 설명과 파이썬 실습을 통해 머신러닝을 완벽하게 배울 수 있습니다! 《파이썬 머신러닝 완벽 가이드》는 이론 위주의 머신러닝 책에서 탈피해 다양한 실전 예제를 직접 구현해 보면서 머신러닝을 체득할 수 있도록 만들었습니다. 캐글과 UCI 머신러닝 리포지토리에서 난이도가 있는 실습 데이터를 기반으로 실전 예제를 구성했고, XGBoost, LightGBM, 스태킹 기법 등 캐글의 많은 데이터 사이언스에서 애용하는 최신 알고리즘과 기법에 대해 매우

저자

권철민

출판

위키북스

출판일

2019.02.28

 

 Scikit-Learn, XGBoost, LightGBM 등 라이브러리를 활용한 머신러닝 알고리즘의 적용 방법을 다룹니다.

파이썬에 익숙하며, 머신러닝 알고리즘의 실전 적용을 배우고 싶은 개발자 및 데이터 분석가에게 적합합니다.

 

3. 『Do it! 딥러닝 입문』 - 박해선 지음

 

Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문

프로그램 설치 없이 웹 브라우저에 접속하기만 하면 실습을 바로 시작할 수 있다는 점도 이 책만의 특징이다. 편안하게 이론을 이해한 다음 직접 코딩하며 눈으로 딥러닝 대표 문제 4가지를 정복하니 딥러닝의 교과서로 부족함이 없다. 꼭 짚고 넘어가야 할 개념이나 용어는 본문 중간에 나오는 ‘잠깐! 다음으로 넘어가려면’ 코너와 장 마지막에‘기억 카드’ 코너로 2번 복습하여 학습 효과를 높였다. 《Do it! 딥러닝 입문》과 함께 딥러닝을 빠르게 정면 돌파해 보자

저자

박해선

출판

이지스퍼블리싱

출판일

2019.09.20

  

TensorFlow를 이용한 딥러닝 실습 중심의 입문서로, 복잡한 이론보다는 실습 위주로 구성되어 초보자도 쉽게 따라할 수 있습니다.

딥러닝을 처음 접하는 분이나 실습을 통해 학습하고 싶은 분에게 추천합니다.

 

4. 『모두의 인공지능 기초 수학』 - 이지영 지음

 

 

모두의 인공지능 기초 수학

인공지능의 기초는 수학이다. 그렇다면 어디서부터 어떻게 시작해야 할까? 이 책은 방정식과 함수 같은 기초 수학으로 시작해서 인공지능을 위한 핵심 수학인 미분, 선형대수학, 확률과 통계까지 설명한다. 증명하기보다는 이해하는 데 중점을 뒀으며, 많은 예제와 240개 일러스트로 수학의 원리를 이해할 수 있다. 또한, 연습 문제와 파이썬 코드로 한 번 더 개념을 다지고, 인공지능과의 연결고리까지 알아보면서 쓰임새를 확인할 수 있다. 인공지능 수학이 처음이라면

저자

서지영

출판

길벗

출판일

2020.08.06

 

 

  인공지능을 이해하는 데 필요한 선형대수, 미적분, 확률과 통계 등의 수학적 기초를 친절하게 설명합니다.

수학적 배경 지식이 부족하지만 AI를 공부하고자 하는 학생 및 일반인에게 도움이 됩니다.

 

5. 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』 - 프랑소와 숄레 지음

 

케라스 창시자에게 배우는 딥러닝(Deep Learning with Python)

케라스 창시자이자 구글 딥러닝 연구원인 저자는 ‘인공 지능의 민주화’를 강조한다. 이 책 역시 많은 사람에게 딥러닝을 전달하는 또 다른 방법이며, 딥러닝 이면의 개념과 구현을 가능하면 쉽게 이해할 수 있게 하는 데 중점을 두었다. 1부에서는 딥러닝, 신경망, 머신 러닝의 기초를, 2부에서는 컴퓨터 비전, 텍스트, 시퀀스, 생성 모델을 위한 딥러닝 같은 실전 딥러닝을 설명한다. 이외에도 딥러닝을 언제 적용하는지, 한계는 무엇인지, 저자가 생각하는 딥

저자

프랑소와 숄레

출판

길벗

출판일

2018.10.22

 

케라스(Keras)의 창시자가 직접 쓴 책으로, 딥러닝의 기본 이론과 케라스를 활용한 실용적인 예제를 제공합니다.

딥러닝의 이론과 실전 모델 구현 방법을 배우고 싶은 개발자에게 적합합니다.

 

6. 『강화학습 첫걸음』 - 아서 줄리아니 지음

 

 

강화학습 첫걸음

알파고의 기반인 강화학습은 게임 AI나 자율주행 등 업계 활용성이 높아 인공지능의 미래로 단연 주목받고 있다. 이 책은 복잡한 이론을 두루뭉술하게 설명하는 대신, 예제 코드를 직접 돌려보며 강화학습 알고리즘을 익히게 도와준다. 기본적인 텐서플로 사용법은 알지만 강화학습은 처음인 개발자를 대상으로, 주요 강화학습 알고리즘이 어떤 원리이며 어떻게 구현할 수 있는지 알려준다. 오픈AI 짐의 카트-폴, 얼어붙은 강 같은 고전 문제부터 <둠> 같은 3D

저자

아서 줄리아니

출판

한빛미디어

출판일

2017.12.22

 

 강화학습의 핵심 개념과 알고리즘을 체계적으로 설명한 대표적인 교재입니다.

이론적인 내용이 주를 이루지만, 강화학습의 근본을 이해하는 데 도움이 됩니다.

연구자 및 심화 학습을 원하는 학생에게 추천합니다.

 

7. 『파이토치 딥러닝 입문』 - 석찬성 지음

 

 

파이토치(PyTorch)를 활용하여 딥러닝 모델을 구축하고 학습시키는 방법을 소개합니다.

파이토치를 이용하여 딥러닝 프로젝트를 진행하고 싶은 개발자 및 학생에게 도움이 됩니다.

 

8. 『한 권으로 배우는 컴퓨터 비전과 딥러닝』 - 최병현 지음

 

 컴퓨터 비전의 기본 개념과 딥러닝을 활용한 이미지 처리 방법을 다룹니다.

OpenCV와 딥러닝 프레임워크를 활용한 실습 예제가 풍부하여 컴퓨터 비전에 관심 있는 분에게 적합합니다.

 

9. 『자연어 처리를 위한 딥러닝 입문』 - 조태호 지음

 

   RNN, LSTM, 어텐션 메커니즘 등 자연어 처리(NLP)에 필요한 딥러닝 기법의 원리와 구현 방법을 소개합니다. NLP 분야에 입문하거나 딥러닝을 활용한 언어 모델을 배우고 싶은 개발자에게 추천합니다.

 

10. 『AI 미래보고서 2023』 - 박영숙 외 지음

 

AI 세계미래보고서 2023: 휴머노이드가 온다

인공지능으로 연결되는 디지털 혁명에서 급부상하는 휴머노이드 로봇, 메타버스, NFT, 블록체인, AR/VR, Web3, 자율주행, 디지털 트윈, 의료·헬스케어 등 AI 테크와 산업, 교육과 직업의 현재와 미래를 소개하는『AI 세계미래보고서 2023』이 출간되었다. 70만 부 베스트셀러『세계미래보고서』저자들의 〈AI 빅테크 최신판〉으로 세계적인 미래학자 박영숙 유엔미래포럼 대표와 전 세계 각국의 미래학자들의 ‘밀레니엄 프로젝트’는 물론 AI 기반으로 인간

저자

박영숙, 제롬 글렌, 데이비드 핸슨

출판

더블북

출판일

2022.04.05

 인공지능 기술의 최신 동향과 미래 전망을 분석한 책으로, 다양한 산업 분야에서의 AI 적용 사례와 향후 전망을 제시합니다.

AI 기술의 트렌드와 산업 적용에 관심이 있는 일반인, 비즈니스 관계자, 정책 입안자에게 도움이 됩니다.

 

위의 책들을 통해 인공지능의 다양한 분야와 수준을 학습할 수 있습니다.

자신의 학습 목표와 수준에 맞는 책을 선택하여 AI에 대한 이해를 깊게 해보세요.