처음 만나는 AI 수학 with 파이썬 2ND

처음 만나는 AI 수학 with 파이썬 2ND - 한 권으로 배우는 인공지는 수학 첫걸음
아즈마 유키나가 지음, 유세라 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 1월

* 출판사에서 보내준 책을 읽고 서평을 썼습니다.

2022년 챗GPT 가 등장한 이후 이제는 우리 생활 곳곳에서 생성형 AI 가 사용되고 있습니다. 과거에는 광고를 만들기 위해 모델이 제품을 사용하면서 만족스러운 사진이 나올 때까지 계속 찍어야 했으나 이제는 평소에 우리가 하는 말 그대로 입력하는 것만으로도 사진과 구별되지 않는 이미지를 만들 수 있네요. 생성형 AI 는 개발 능력도 뛰어나서 개발에 대해 전혀 모르는 사람도 생성형 AI 만 이용해 웹사이트나 앱을 뚝딱 만들었다는 간증(?)도 많이 올라오고 있네요.

그러면서 생성형 AI 는 어떻게 개떡 같이 말해도 찰떡 같이 알아들으면서 원하는대로 답을 해주는지 신기했습니다. '처음 만나는 AI 수학 with 파이썬 2ND' 에서는 AI 를 만드는데 꼭 필요한 수학과 함께 파이썬으로 구현하는 방법에 대해 설명하고 있습니다.

AI 맛보기 정도에는 어떤 프로그래밍 언어라도 상관 없지만 대부분의 AI 는 파이썬에 기반하고 있습니다. 모델 학습이나 추론을 위한 라이브러리들이 거의 파이썬으로 작성되어 있기 때문에 파이썬을 공부하는 것이 필수적이네요. 초보자들은 파이썬을 설치하는 것부터 쉽지 않은데 이 책은 파일을 다운로드 받아서 설치하는 방법이나 가상 환경 설정 등을 따라하기 쉽게 설명하고 있고, 본격적으로 시작하기 전에 먼저 파이썬과 친숙해지도록 간단한 예제들을 소개하고 있습니다. 책에 있는 그대로 하다보니 어떻게 실행이 되는지 대략 감이 잡히네요.

AI 가 본격적으로 발전할 수 있었던 데에는 행렬 연산을 빠르게 수행하는 GPU 의 힘이 컸습니다. 행렬 계산은 AI 개발에서 필수적인데 고등학교 다닐때 배웠지만 가물가물합니다. 행렬을 시작하기 전에 스칼라와 벡터에 대한 기본 개념부터 소개하면서 이러한 연산들을 numpy 라이브러리를 이용해 실행해 볼 수 있네요. 처음에는 많은 데이터를 다루지 않기 때문에 CPU 로도 충분한데 데이터를 넣어서 뭔가 수많은 값들이 나오고, 이 값들 하나하나가 AI 가 답변하는데 영향을 미친다고 하니 신기합니다.

AI 가 학습을 한다는게 어떤 의미인지 잘 와닿지 않았는데 거대한 행렬에 무수히 많은 변수들이 있고, 특정 값이 들어오면 행렬을 통과하면서 결과가 나옵니다. 학습을 한다는 것은 이러한 행렬 안에 있는 변수들의 값들을 바꾸는 것인데 변수가 바뀌면 당연히 결과도 바뀌네요. 이 결과의 정확도를 높이기 위해서 순전파나 역전파 등의 알고리즘을 이용해 가중치와 바이어스 값을 조정합니다. 변수가 많아질수록 표현할 수 있는 값도 다양하기 때문에 모델이 커지면 곧 정확도도 올라가네요. 책 앞부분은 수학 문제 풀이 느낌이었지만 뒷부분은 설명을 읽으면서 따라하다보니 AI 학습이라는 것이 조금은 이해가 됩니다.

AI 가 복잡하기는 하지만 가장 기본적인 공식은 초등학교때 배운 y = ax + b 방정식이네요. 최근 AI 가 빠른 속도로 퍼지고 있는데 어떻게 동작하는지, 그리고 그 기술을 이루는 수학적인 배경은 무엇인지 책을 통해 읽어볼 수 있어서 도움이 되었습니다.