요즘 수학을 공부하려는 개발자분들이 눈에 띕니다. 수학이 필수적으로 쓰이는 AI와 데이터 과학이 무서운 속도로 발전하고 있기도 하고, 수학을 통해 좀 더 효율적인 알고리즘과 데이터 구조를 설계하기 위해 찾으시는 분들도 계신 것 같더라고요.
'개발에 수학 지식이 필요한데..' 어디서부터 해야 할지 모르겠네' 하고 고민하는 개발자분들을 위해 추천하는 3권의 수학 도서 목록을 공유합니다.
마이크 X 코헨 지음 | 장정호 옮김 | 356쪽 | 28,000원
『개발자를 위한 실전 선형대수학』은 복잡한 증명 방식이 아닌, 파이썬을 이용한 코드 구현을 통해 선형대수학의 개념을 익힐 수 있도록 돕는 도서입니다. 다양하게 제공되는 연습문제를 통해 현업에서 활용되는 선형대수학의 응용을 직접 구현하며 실무 경험을 쌓을 수 있습니다. 데이터 과학, 머신러닝, AI를 학습하거나 응용하고자 한다면 이 책을 추천합니다.
☑️ 주요 내용
• 벡터와 행렬의 개념과 활용 방법
• 벡터와 행렬 연산 (다양한 곱셈과 변환)
• 행렬의 독립성과 계수 및 역행렬
• 응용 선형대수학에서 사용되는 중요한 분해 (LU 분해 및 QR 분해)
• 고윳값 분해 및 특잇값 분해
• 주성분 분석을 포함한 응용 분야 소개
• 파이썬을 이용한 수식 증명 및 연산 간소화
"선형대수학은 머신러닝, 딥러닝에서 필수적인데, 개발자를 위한 실전 선형대수학은 선형대수학 공부에 있어서 한 줄기의 빛과 같은 책입니다. 구성도 좋고 수포자가 읽어도 술술 읽힐 정도로 내용이 쉽고 자세하게 잘 기술되어 있습니다. 책을 읽고 너무 만족해서 주변에도 적극 추천하고 있고 있네요. 선형대수학을 공부해야 하는데 그동안 엄두를 못내고 있던 분이라면 이 책 적극 추천합니다."_ 도서 리뷰 중
토머스 닐드 지음 | 박해선 옮김 | 352쪽 | 30,000원
『개발자를 위한 필수 수학』은 미적분, 통계, 확률, 선형대수학의 기초부터 데이터 과학에 적용하는 방법까지 체계적으로 안내하는 도서입니다. 파이썬을 활용한 실습을 통해 선형 회귀부터 신경망에 이르기까지, 실무에서 수학을 어떻게 활용하는지 생생하게 배울 수 있습니다.
☑️ 주요 내용
• 파이썬 코드와 라이브러리로 보는 기초 수학
• 기술 통계, 가설 검정으로 p값과 통계적 유의성 해석
• 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망에 수학 개념 적용
• 탄탄한 데이터 과학 경력을 쌓는 방법과 진로 조언
• 각 장에서 배운 개념을 복습하는 워크북 제공
“그간 수학을 실용적으로 잘 설명하는 책을 번역하려고 마음먹었지만 좋은 책이 쉽게 눈에 띄지 않았습니다. 다행히 오라일리에서 나온 이 책은 이런 요구 사항을 딱 채워주었습니다. 벡터에서 머신러닝까지 수학이 어떻게 데이터 분석과 머신러닝에 활용되는지 탐험해 볼 수 있어 즐거웠습니다. 모쪼록 독자들도 이 책이 마음에 들기를 바랍니다.”_박해선
할라 넬슨 지음 | 안민재 옮김 | 640쪽 | 45,000원
『AI를 위한 필수 수학』은 AI 시스템 구축에 필수적인 수학 개념을 예제와 그림을 통해 쉽게 풀어내어 설명합니다. 어려운 정리나 증명, 코딩은 최소화하고, 수학 개념이 AI 애플리케이션에 어떻게 적용되는지를 실제 사례를 통해 확인할 수 있습니다.
☑️ 주요 내용
• 인공지능 수학의 필요성
• 데이터의 종류와 특징, 확률과 통계의 기본 개념
• 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신 등 다양한 기초 수학 모델
• 인공지능 프로젝트의 실제 사례들
“인공지능 관련 수학을 공부하거나 AI를 좀 더 깊게 이해하고자 하는 사람에게 강력 추천하고 싶은 책이다. 필수 수학이라는 제목만 보고 미리 겁먹을 필요는 없다. 책 속에는 많은 수학 공식이 등장하지만, 이것을 증명하거나 문제를 풀고 그러지는 않는다. 어디까지나 인공지능에서 수학이 어떻게 쓰이는지 원리와 개념을 설명하고, 어떻게 응용하는 지에 집중한다. 수학 공식을 잘 모르더라도 일단 읽어보면, 전혀 몰랐던 수학들이 어렴풋이 이해 되기 시작할 것이다.
반대로 수학에 자신 있다고 해도, 우습게 생각할 책은 아니다. 2차 함수 안다고 해서 손전등 반사경, 대포 포탄 궤적 등에 바로 적용하지 못하는 것과 같이 통계, 선형대수, 미적분 등 수학을 많이 안다고 해도 바로 인공지능에 응용하기는 쉽지 않다. 경험자의 조언을 통해 어떻게 쓰는지 그 방법을 따로 배울 필요가 있다. 'AI를 위한 필수 수학'이 그런 것들을 보다 이해하기 쉽게 그리고 매우 자세히 알려주고 있다.”_도서 리뷰 중
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