AI 수학 개념만이라도 충분하다 (비전공자도 알 수 있는 인공지능의 작동원리)

김용현

제1편 퍼셉트론과 자율주행 학습
1 퍼셉트론
2 퍼셉트론 입력
3 자율주행 자동차 사람 판별 학습 알고리즘

제2편 차량 좌표 인식과 선형회귀
1 선형회귀
2 순전파와 역전파 알고리즘
3 선형 방정식과 손실 함수
4 자율주행 자동차 좌표 예측

제3편 전방 차량 위치와 속도 검출
1 계단함수와 시그모이드 함수
2 확률과 베이즈 정리
3 자율주행 시스템 선행 차량 위치와 속도 검출

제4편 경로 탐색
1 머신러닝 추천 시스템 알고리즘, 협업 필터링
2 확률 변수
3 자율주행 차량의 경로 추천 알고리즘

제5편 자율주행 카메라 탐색
1. CNN과 이미지 특징
2 합성곱 신경망
3 자동차와 사람 구분하기

이 책은 ‘어렵지 않은 인공지능’을 진지하게 고민한 결과물이다. 수많은 입문서가 개념 설명에 치중하거나, 반대로 수학적 깊이에 치우치는 사이에서 이 책은 명확한 방향을 선택했다. “계산을 통해 이해한다”는 전략이다.

독자는 퍼셉트론의 가중치 계산부터 시작해, 선형회귀의 오차 최소화, 확률 기반 판단, 그리고 CNN의 필터 연산까지 하나씩 손으로 따라가게 된다. 이 과정에서 인공지능은 더 이상 추상적인 개념이 아니라, 입력과 연산, 출력으로 이어지는 ‘구조적 시스템’으로 보이기 시작한다.

특히 자율주행 자동차라는 일관된 응용 사례는 이 책의 큰 강점이다. 사람 인식, 차량 위치 추정, 경로 선택, 이미지 분석 등 실제 산업에서 사용하는 문제를 단계적으로 연결해 설명함으로써, 학습 내용이 단편적으로 흩어지지 않고 하나의 흐름으로 이어진다.

또한 일부 수학 표현을 한글로 풀어 쓴 구성은 입문자의 진입 장벽을 크게 낮춘다. 이는 단순한 친절함을 넘어, ‘이해 중심 학습’이라는 철학을 반영한 선택이다.

이 책을 읽고 나면 인공지능은 더 이상 막연한 첨단 기술이 아니다. 퍼셉트론의 발화, 선형회귀의 예측, CNN의 필터 연산이 유기적으로 연결된 하나의 시스템으로 보이기 시작한다. 그리고 그 순간, 독자는 인공지능을 ‘사용하는 사람’에서 ‘이해하는 사람’으로 한 단계 나아가게 된다.

인공지능을 처음 시작하는 독자, 수학 때문에 포기했던 학습자, 그리고 자율주행 기술을 구조적으로 이해하고 싶은 모든 이에게 가장 현실적인 입문서가 될 것이다.