쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘(리샬 허반스)

≪쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘≫ 표지

쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘(리샬 허반스)

 

제목:쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘(Grokking Artifical Intelligence Algorithms)
저자:리샬 허반스 
역자:구정희
출판사:제이펍(Jpub)

독서일:2022.2.15.~2022.3.30.
소장여부:대출

  
 
 IT쪽 일을 하다 보니, 늘 핫한 IT 기술이나 이슈에 신경이 쓰인다. 

이제는 직접 프로그래밍(코딩)을 하지 않고 관리와 기획만 하지만 

늘 컴퓨터에 뭔가를 작성해서, 입력하고, 연산되어 출력되는 일이 재미있다. 

 
 대학원 석사과정을 하다 보니, IT사용자단에서 이루어지는 UI/UX보다는 

서버나 컴퓨터 안쪽에서 이루이지는 근원적 처리 과정에 관심이 갔다. 

대학원 과정에서 주로 배웠던 데이터 분석·연구, 빅데이터 처리 등의 분야도 인공지능(AI)과 연관이 깊었다. 


 2016년 구글 딥마인드의 '알파고'가 이세돌 기사를 바둑에서 이기는 과정에서 

세간의 인공지능에 대한 관심사는 높아졌다. 

그 전까지 바둑이란 게임 체계에서 컴퓨터 스스로 사고하여 

인간 최고수를 이긴다는 가까운 시일 내에 불가능하다고 생각하고 있었다. 

하지만 인공지능과 기계학습(딥러닝)의 발전으로 그 편견의 벽을 허물어버렸다. 


 인공지능과 같은 전문 분야가 단지 책 한 권으로 마스터할 수 없을 거라고 생각한다. 

그래도 알고리즘의 기본이 되는 연산·분류·추론의 

수학적 기본 개념을 쉽게 알 수 있을 것으로 기대하며 책을 빌렸다. 

 

≪인공지능:현대적 접근방식≫ 표지

≪인공지능:현대적 접근방식≫(스튜어트 러셀)  인터넷 서점 바로가기, http://www.yes24.com/Product/Goods/103212218

 

 

전에 읽었던 ≪인공지능:현대적 접근방식≫(스튜어트 러셀)의 내용이 유익하고, 

 

많은 지식을 찾게 해주었지만,  거의 대학 교재 수준의 내용과  텍스트로 

 

좀 딱딱하게 느껴졌었다.  

 

그래서 좀 더 쉬운 인공지능 관련 길라잡이 책을 찾다 보니, 이 책이 눈에 들어왔다. 

 

≪쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘≫ 저자 소개

 저자 리샬 허반스(Rishal Hurbans)의 소개이다. 

좀 특이한 것 같다. 우선 저자의 현재 직업이 없다. 

보통 인공지능 관련 서적의 저자는 미국·영국 유명 대학의 

컴퓨터공학 또는 수학, 전산통계학 같은 곳에서 박사 학위를 받았고, 

해당 분야 교수 타이틀을 갖고 있었다. 

아니면 구글,  아마존, MS 같은 빅테크 기업의 수석 연구원 

또는 인공지능 관련 오픈 오픈소스 커뮤니티의 구루(guru)급 

전문가인 경우가 대부분이었다. 

책 날개의 소개만 보면 인공지능 전문가라기보다 

비즈니스 컨설턴트와 같은 느낌이다. ‘

'아이디어', '전략', '솔루션', '생산성', '성장' 등 기술보다는 

추상적인(정성적인) 단어로 저자를 소개하고 있다. 

 

저자 Rishal Hurbans 인터넷 사이트 화면

 서평을 적는 시점에 다시 저자에 대해서 다시 한번 구글링을 해보았다. 

https://rhurbans.com/ 본인의 웹사이트가 당당히 존재하였다. 

인공지능(AI) 알고리즘 기본 원리를 비주얼씽킹(Visual Thinking) 기법의 그림을 통해 알기 쉽게 설명하고 있다. 

 

 

≪쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘≫ 내 적대적 생성 신경망(GAN) 개념도 (출처: https://rhurbans.com/introduction-to-purpose-specific-neural-networks/)

 인공지능 알고리즘 중 "적대적 생성 신경망(GAN)" 의 개념을 심플한 그림으로 잘 표현하고 있다.   

 

책 속 그림을 사진 찍지 못하고 반납 했는데,  저자의 인터넷 사이트에 올라와 있는 원본 그림인 것 같다. 

 

아마 이런 비주얼씽킹 계열 그림을 본인이 직접 그리는 것 같다. 부러운 능력이다. 

몇 년전에 자격증 공부를 하면서 따로 비주얼씽킹 계열 그림을 그리는 연습을 많이 했다. 

일반적인 흐름도(flow chart)나 마인드맵(mind map) 등을 연습했는데, 

저자는 표현의 핵심과 관계를 잘 표현하는 능력이 있는 것 같다. 

 

 책의 목차는 
1. 인공지능의 직관적 이해
2. 검색의 기초
3. 지능형 검색
4. 진화 알고리즘
5. 고급 진화 방식
6. 군집 지능:개미
7. 군집 지능:입자
8. 머신러닝
9. 인공신경망
10.Q-러닝을 통한 강화학습
순이다. 

목차는 대학 전산통계나 컴퓨터공학 전공에서 2학기 강의가 될 수도 있다.

 

목차의 세부 챕터는 하나하나의 대학원 과정에서 연구 주제가 될 수도 있을 것이다. 

 

이런 심도 있는 내용을 한 번에 안다면,  사실 이 책을 볼 필요는 없을 것이다. 

 책 제목처럼 저자의 비주얼씽킹 기법 그림은 머리에 쏙쏙 들어오지만, 개념은 어렵다. 

목차의 알고리즘은 다 수학적 공식이나 표현(notation)으로 정리되는 내용이지만, 

수학적 표현의 이해는 잘 훈련된 대학생이나 수학자, 공학자가 아니면 잘 이해하기 어렵다. 

저자는 대신 의사코드(pseudo code)로 수학적 표현을 구현하였다. 

의사코드는 특정 프로그래밍 언어를 대신해서, 

일반적인 while, for, if-else 등의 명령문과 실행문을 프로그래밍 언어 구조에 따라 

작성한 코드로 프로그래밍 구조를 미리 설계하거나 개발자의 이해를 돕기 위해 쓴다. 

 

 의사코드도 하나하나 꼼꼼히 보지 않으니 수학적 표현만큼 낯설게 느껴진다.  

하지만 개발자나 관련 전공 대학생이 꼼꼼히 살펴본다면 해당 알고리즘의 개념을 쉽게 파악할 수 있을 것이라고 생각한다. 

인공지능 알고리즘은 모두 수학에서 시작을 한다. 

고등학교 이후 수포자였던 내가 쉽게 다가서기는 어려운 부분이었다. 

 

≪쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘≫ 뒷표지

 하지만 이책을 통해서 어느 정도 인공지능 알고리즘의 개념을 잡을 수 있다. 

사실 이 책을 통해서 바로 써먹을 수 있는 인공지능 연산을 적용하기는 어렵다. 

이 책은 어렵고 추상적인 인공지능 알고리즘의 개념을 좀 더 구체적이고 알기 쉽게 풀이해서 적었다. 

 

위의 "적대적 생성 신경망" 그림처럼  GAN이란 신경망 알고리즘을 다른 사람에게 

 

쉽게 설명할 수 있는 포인트를 익힐 수 있다. 

 

입문자를 위한 개념잡이로 좋을 것 같다.