뼛속까지 문과생도 단번에 이해하는 쉬운 말로 풀어 쓴 AI 기초 수학 이야기

뼛속까지 문과생도 단번에 이해하는 쉬운 말로 풀어 쓴 AI 기초 수학 이야기

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Description
우리가 나이를 먹으며 배우는 가장 큰 인생의 교훈 중 하나는, 조급함은 모든 것을 잃게 만들지만 여유는 많은 것을 얻게 만든다는 것입니다.

이것은 육체적인 배움도 마찬가지여서 모든 운동의 학습은 안전한 정지를 배우는 데서 비로소 시작이 되고, 세상의 모든 사고 장소에는 멈추는 방법을 잊었던 누군가의 조급함이 있었습니다.

대개 어린 시절부터 우리가 지향하는 최고의 목표는 그 기준이 사회적 시선이든, 나의 신념이든 대다수가 바라고 지향하는 잣대에 맞추어 있었습니다. 그런데 우리는 때때로 여유를 잊은 나머지 그 대다수에게 확실한 결과를 보여주기 이전부터 그 목표 달성의 가능성을 먼저 보여주려는 조급함에 시달리곤 합니다.

하지만 우리가 이미 알다시피 무언가를 얻기 위해 모든 에너지를 멈춤 없이 쏟아낼 때, 아이러니하게도 그 간절한 성취는 잡힐 듯 닿을 듯 우리의 시야에서 점점 멀어져 가고 수많은 사고만 만들게 됩니다. 하지만 욕심과 미련을 비로소 내려놓고 순리대로 천천히 그 목표를 향해 하나씩 차분히 나아갈 때 그토록 어려웠던 그 성취는 허무할 정도로 너무나 쉽게 얻어지게 되고 그러한 결과는 이전의 모든 과정마저 건강하게 만들어 버립니다.

과정의 모든 매 단계마다 완벽하게 해내려는 욕심은 오히려 가장 안전한 방법만을 선택하도록 만들기에 실망스러운 결과를 낳습니다. 반면 과정에서의 시행착오를 두려워하지 않는 위대한 용기는 더 큰 패기와 도전을 가능케 하기에 더욱 완벽한 결과를 만드는 밑거름이 됩니다.

여러분이 혹시나 과거에 수학을 배우는 여러 과정에서 겪었던 시행착오와 실패 때문에 결과를 외면하려는 두려움을 얻었다면, 또는 수학이 아닌 모든 도전 과정에서의 시행착오를 두려워하는 중이라면, 이 책을 통해 그 두려움은 곧 더 나은 미래에 대한 자신감으로 바뀌게 될 것입니다. 왜냐하면 인공지능은 그 어렵고 힘든 시행착오의 과정을 대신해 주는 든든한 동반자가 될 수 있기 때문입니다.

이 책은 인공지능의 본질을 온전히 이해함으로써 여러분들 각자의 목표에 적합한 방향으로 그 도구를 활용할 수 있도록, 기초 수학 개념을 어려운 수식이나 도식 없이 최대한 쉬운 말로 이야기처럼 풀어 설명하는 데 그 목적을 두었습니다. 이 책이 여러분의 막막한 시작에 흔들림 없는 성장의 동반자가 될 수 있기를 진심으로 바랍니다.
저자

이승도

학력
서울대학교경제학부학사(우등졸업,CumLaude)/국사학과(제2전공)

경력
|현직
출판사'책도사'대표
합격의마지막한줄,올인원첨삭플랫폼'첨삭도사'대표
미래를짓는지혜,인사이트디자인&빌드연구소'개발도사'대표
동양미래대학교컴퓨터공학부강사
배화여자대학교소프트웨어공학과강사
동남보건대학교강사
온라인플랫폼강의진행(클래스101&인프런)
유명대기업·공공기관다수출강IT강사

|전직
삼성전자개발팀근무
성균관대학교정보통신처근무
코리아에듀,팀스파르타IT기업교육강사
광교M&M수학학원,논스탑수학과학학원중등/고등수학강사
대치아폴론교육컨설턴트

저서
뼛속까지문과생도단번에이해하는쉬운말로풀어쓴AI기초수학이야기
비전공자를위한생성형AI·바이브코딩·DX/AX기초마스터커리큘럼
비전공자를위한데이터기반취업전략설계:경제·통계·AI로취업/이직해킹하기
뼛속까지문과생도단번에이해하는쉬운말로풀어쓴머신러닝이야기
알면도움되는20가지경제학
대기업,금융권,공공기관,교직원20곳이상실제면접후기
프리미엄평가문제집문단속:문제로단단하고실속있게-고등학교정보

목차

1인공지능의정체
1.1.ChatGPT는글을이해할까?
1.1.1.인공지능이란무엇일까?
1.1.2.가장단순한인공지능은계산기이다
1.1.3.무언가를넣으면다른무언가가나온다
1.1.4.연산의대상이단순한숫자가아니다
1.1.5.복잡한데이터를계산하려면그만큼복잡한수식이필요하다

1.2.AI는왜가끔틀릴까?
1.2.1.AI는정답을아는것이아니다
1.2.2.AI는항상가능성을계산한다
1.2.3.확률은AI시대의핵심개념이다

1.3.AI는우리를어떻게도울까?
1.3.1.AI는하나의기술이아니다
1.3.2.AI를사용하는목적
1.3.3.인간이직접규칙을정하는AI
1.3.4.데이터로부터스스로규칙을찾아내는머신러닝
1.3.5.현실을더잘설명하는딥러닝

2.숫자를다루는감각만들기
2.1.숫자는같은데왜느낌은다를까?
2.1.1.숫자는정말객관적일까?
2.1.2.체감의법칙:느낌은상황에따라달라진다
2.1.3.AI는세상을어떻게바라볼까?

2.2.기준이바뀌면결과가달라진다
2.2.1.숫자가크다고더중요한걸까
2.2.2.잘못된덧셈의치명적위험
2.2.3.서로다른숫자를공평하게맞추는법

2.3.보이지않는변화를읽는법
2.3.1.변화를바라보는두가지관점:이동거리와출발선
2.3.2.AI가우리가변화를읽는방식

2.4.함께움직인다는것의의미
2.4.1.잘못된믿음의위험성
2.4.2.올바른믿음의방향
2.4.3.결국결정과책임은나의몫

3.단순하게설명하려는시도
3.1.복잡한것을하나로설명해보기
3.1.1.불필요한정보를과감하게걷어내기
3.1.2.설명이단순할수록의사결정은쉬워진다

3.2.무엇을남기고무엇을버릴까
3.2.1.무조건많다고좋은건아니다
3.2.2.응용문제도잘풀어야한다
3.2.3.무엇이중요한지는누가어떻게정할까

4.단순함은왜틀릴까
4.1.예상과현실이어긋나는순간
4.1.1.기대와현실의차이
4.1.2.오차를바라보는두가지관점
4.1.3.부호를고려해야하는이유
4.1.4.오차를현명하게계산하는방법
4.1.5.과정에서의오차는더나은결과를만드는원동력이다

4.2.내가모르는것들이끼어드는순간
4.2.1.좁은시야는섣부른판단을부른다
4.2.2.인공지능의학습도균형이필요하다
4.2.3.모를수있다는가능성을인정하려는노력

4.3.어떤변화는점점빨라진다
4.3.1.우리는왜종이를계속접을수없을까
4.3.2.시작은미약해도끝은창대하다

4.4.커질수록느리게느껴지는이유
4.4.1.숫자는같지만마음은다르다
4.4.2.우리의직관대로숫자를표현하기
4.4.3.데이터의체급기준을같게만들기

5.데이터를보는새로운시선
5.1.흩어진숫자속에서공통점찾기
5.1.1.사실은발견하기전부터이미있었다
5.1.2.인공지능도통찰력을가질수있을까?
5.1.3.균형잡힌데이터의중요성

5.2.평균은얼마나믿을수있을까
5.2.1.평균의함정
5.2.2.또다른공정의기준
5.2.3.현실의눈금으로되돌리기
5.2.4.의사결정에올바르게활용하기

6.조금씩더나아지는방법
6.1.한번에맞히지못하는이유
6.1.1.과정의시행착오는더나은결과의밑거름
6.1.2.기계가배우는방식도동일하다

6.2.계속수정하면가까워진다
6.2.1.정답을잘찾아가는방법
6.2.2.정답을안전하게찾아가는방법

6.3.결국우리가하고있던일
6.3.1.익숙한판단의방식
6.3.2.우리가배워나가는방식
6.3.3.새로운경험은우리를성장시킨다

7.다시보면달라지는것들
7.1.우리가해온건계산이아니라선택이었다
7.1.1.선택을만드는방법
7.1.2.결국본질은같다
7.1.3.알고보면늘해오던선택의방식

7.2.수학이아니라사고방식이었다
7.2.1.치열한고민과현명한판단
7.2.2.사실은우리안에이미있었던것