AI 시대, 개발자라면 반드시 읽어야 할 필독서!

개발자를 위한 AI 알고리즘 - 정렬·탐색·그래프부터 LSTM·GRU·RNN, 트랜스포머까지 50가지 알고리즘
임란 아마드 지음, 박지윤 옮김 / 영진.com(영진닷컴) / 2025년 12월

[북리뷰-IT] 개발자를 위한 AI 알고리즘 (영진닷컴, 2025)

안녕하세요~ 오랜만에 글을 남기네요.

저는 은행의 디지털전략부서에서 현업 담당자로,  IT부서에서는 코어뱅킹 개발자로 20년 넘게 근무하고 있습니다.

금융권에서 IT와 현업의 접점에 서서 디지털 혁신을 경험해 온 저에게,

최근 몇 년간 AI는 단순한 유행을 넘어 비즈니스의 근간을 흔드는 핵심 기술로 다가왔습니다.

특히 ChatGPT와 같은 LLM이 불러온 혁명은,

더 이상 개발자에게 알고리즘이 '취업을 위한 관문'이나 '컴퓨터 공학의 기초'에 머물러서는 안 되며,

'미래 기술을 설계하는 언어'가 되었음을 분명히 보여주고 있습니다.

개발 경력과 현업 경험을 모두 가진 저의 눈높이에서,

영진닷컴에서 출간된 "개발자를 위한 AI 알고리즘"은

AI 시대의 개발자가 갖춰야 할 지식의 깊이와 폭을 동시에 만족시키는 놀라운 책이었습니다.

단순한 코딩 문제를 넘어, AI/ML/LLM의 작동 원리를 알고리즘적 관점에서 해부하고,

이를 실제 비즈니스 문제에 어떻게 적용할 수 있는지 안내하는 이 책을 통해,

저는 업무 현장에서 통찰력을 더욱 날카롭게 다듬을 수 있었습니다.

이 서평을 통해 AI 시대의 격변 속에서 새로운 지식 무기를 장착하고자 하는 

모든 개발자, 기획자, 그리고 현업 실무자에게 이 책이 왜 필독서가 되어야 하는지, 

저의 솔직하고 심층적인 경험을 공유하고자 합니다.

AI 시대, 개발자라면 반드시 읽어야 할 필독서!

"개발자를 위한 AI 알고리즘"은 제목 그대로 'AI 시대 개발자'에게 초점을 맞춘 알고리즘 교과서입니다.

이 책의 가장 큰 특징은 알고리즘을 고전적인 Computer Science 관점에서만 다루는 것이 아니라,

최신 AI/ML/LLM 기술의 핵심 원리를 알고리즘적 관점에서 깊이 있게 파고든다는 점입니다.

책은 크게 3부로 구성되어 있으며, 각 부는 유기적으로 연결되어 독자가 기초부터 심화 주제까지 단계적으로 학습할 수 있도록 설계되었습니다.

1.〈1부〉 기초 및 핵심 알고리즘 (1~5장)

• 알고리즘의 기본기 : 알고리즘 개요, 성능 분석(빅오 표기법), 자료 구조(리스트, 딕셔너리, 큐, 트리 등) 등 기초를 단단히 다집니다.
• 고전 알고리즘 : 정렬(버블, 삽입, 병합 등) 및 탐색(선형, 이진) 알고리즘을 다루며, 알고리즘 설계 기법(분할 정복, 동적 프로그래밍, 탐욕 알고리즘)을 외판원 문제(TSP) 해결과 같은 실제 응용 사례를 통해 학습합니다.
• 그래프 알고리즘 : 현대 데이터 네트워크의 핵심인 그래프 이론과 네트워크 분석(중심성 지표, BFS, DFS)을 소셜 네트워크 분석을 통한 사기 탐지 사례로 연결합니다.

2.〈2부〉 머신 러닝 알고리즘 (6~11장)

• 머신 러닝 기초 : 비지도 학습(K-평균, DBSCAN, 차원 축소/PCA), 지도 학습(결정 트리, 앙상블, 로지스틱 회귀, SVM, 나이브 베이즈, 선형 회귀) 등 전통적인 ML 알고리즘을 실무 예제와 함께 다룹니다.
• 딥러닝 및 순차 모델 : 신경망의 진화, 퍼셉트론, 경사 하강법, 활성화 함수 등 딥러닝의 기본을 이해시키고, CNN, GAN 등의 신경망 종류를 소개합니다.
• AI의 핵심 : 자연어 처리 및 LLM 특히, 순차 모델을 다룬 10장(RNN, GRU, LSTM)과 11장(오토인코더, Seq2Seq, 어텐션 메커니즘, 트랜스포머, LLM/GPT/BERT)은 이 책의 백미라 할 수 있습니다. 챗지피티와 같은 LLM이 어떤 알고리즘과 모델을 기반으로 동작하는지 이해하는 데 필요한 토대를 완벽하게 제공합니다.

3.〈3부〉 심화 주제 (12~16장)

• 실제 응용 및 인프라 : 추천 엔진(내용 기반, 협업 필터링), 대규모 데이터 처리를 위한 알고리즘 전략(CAP 정리, 데이터 압축), 암호화, 대규모 알고리즘(병렬 컴퓨팅, 암달의 법칙, 아파치 스파크) 등 실무적이고 인프라적인 관점을 다룹니다.
• 현실적 고려 사항 : 알고리즘의 설명 가능성(XAI), 윤리, 편향, 블랙스완 사건 등 실제 솔루션 배포 시 마주할 수 있는 사회적, 윤리적 도전 과제를 깊이 있게 다룹니다.

이 책은 단순히 이론 나열에 그치지 않고, 각 알고리즘을 Python 기반의 예제로 구현하는 과정을 함께 제시하여 독자가 직접 코드를 실습하며 지식을 체화할 수 있도록 돕습니다. 또한, "특정 문제에 어떤 알고리즘을 선택해야 하는지"와 같은 실무적인 의사 결정 능력까지 길러주는 것을 목표로 합니다.

지식의 연결고리, 실무적 관점, 그리고 최신 기술에 대한 깊이 있는 통찰!

1. 지식의 '연결고리'를 제공하는 탁월한 구성

제가 이 책을 읽으며 가장 좋았던 점은 방대한 주제를 하나의 일관된 흐름으로 연결하여 제공한다는 것입니다.

고전적인 알고리즘(1부)을 머신러닝(2부)과 대규모 시스템(3부)으로 자연스럽게 연결하는 구조는, 

독자가 지식의 파편화 없이 "결국 AI 시스템 전체가 알고리즘의 집합체"라는 통찰을 얻게 합니다.

예를 들어, 1부에서 배운 분할 정복 전략이 7장의 앙상블 기법(랜덤 포레스트)과 어떻게 연결될 수 있는지,

또는 5장의 그래프 이론이 12장의 추천 시스템이나 사기 탐지(5.7절)에서 어떻게 활용되는지를 보여주는 방식은 매우 효과적이고 명확했습니다.

2. LLM의 근간을 꿰뚫는 '트랜스포머'와 '어텐션'에 대한 깊이 있는 설명

최신 AI 기술, 특히 챗지피티의 핵심인 LLM을 이해하기 위한 토대가 매우 자세히 설명되어 있다는 점은 이 책의 독보적인 강점입니다.

10장과 11장에서 RNN → GRU  →  LSTM  →  Seq2Seq  →  어텐션  →  트랜스포머 로 이어지는 순차 모델의 발전 과정을 단계별로 설명합니다.

특히 11장에서 트랜스포머의 구조와 셀프 어텐션 메커니즘을 상세히 다루는 부분은, 단순히 "트랜스포머가 좋다"는 결과를 아는 것을 넘어 "왜 트랜스포머가 순차 모델의 혁신을 가져왔는지" 그 근본 원리를 이해하게 합니다.

금융 IT 종사자로서, 이 부분이 최신 AI 기술을 비즈니스에 적용하려는 현업 실무자에게 가장 큰 통찰을 제공할 것 같습니다.

3. 실무적 관점의 강조 : '어떻게'와 '언제'에 대한 안내

책은 각 알고리즘을 설명할 때마다 단순한 이론이나 코드 구현을 넘어, 실무적인 의사 결정을 돕는 관점을 제공합니다.

• 성능 분석 : 1.4.1절에서 공간 복잡도와 시간 복잡도를 분석하며, 특정 알고리즘의 효율성을 정량적으로 평가하는 방법을 제시합니다.
• 알고리즘 선택 : 3.1.6절에서 정렬 알고리즘 선택 기준을 제시하고, 7장 끝부분에서 분류 및 회귀 알고리즘의 승자를 논하는 방식은 독자에게 "내 문제에 적합한 솔루션은 무엇인가?"라는 질문에 답할 수 있는 실질적인 지침을 제공합니다.
• 데이터 인프라 : 13장의 CAP 정리는 분산 환경에서 일하는 개발자라면 반드시 알아야 할 개념이며, 데이터베이스, 클라우드 환경과 알고리즘을 연결하여 사고할 수 있게 합니다.

정보의 명확성 측면에서도, 어려운 수학적 개념을 직관적인 그림과 Python 코드로 풀어내어 이해하기 쉽게 제시하고 있습니다.

개인적인 경험 공유

은행에서의 IT개발자라 함은, 주로 안정성과 효율성을 중요시하는 전통적인 IT 개발환경에 있게 됩니다. 

하지만 현업담당자로써는 금융 상품 기획 및 비즈니스 모델 혁신을 통해 수익 창출을 목표로 신규 서비스 도입에 대한 고민이 깊었습니다.

개발자 시절의 저에게 이 책은 1부와 2부 초반(정렬, 탐색, 전통적 ML)을 통해 잊고 있던 기본기를 단단하게 다져주었을 것입니다. 특히 Python으로 구현된 깔끔한 예제는 개념을 빠르게 복습하고 실무에 적용하는 데 큰 도움이 되었을 것입니다.

현업시절에는 2부 후반(RNN, 트랜스포머, LLM)과 3부(추천 시스템, 대규모 알고리즘, 윤리)가 압도적인 가치를 제공했을 것 같네요.

"고객 이탈을 예측하는 AI 모델을 도입해야 하는데, 지도 학습 중 어떤 모델이 가장 적합할까?" 

"LLM 기반 챗봇을 만들 때, 데이터 파이프라인은 CAP 정리 중 어떤 속성을 우선해야 할까?" 

"우리 은행의 AI 추천 시스템이 고객에게 불공정한 편향을 일으키지는 않을까?"

이 책을 읽으며 위와 같은 실제 현업의 고민에 대한 기술적 근거와 방향성을 명확히 할 수 있었습니다. 

특히 트랜스포머의 원리를 이해하게 되면서, 단순히 "LLM을 쓴다"를 넘어 "LLM을 어떻게 커스터마이징하고 파인튜닝하여 금융 도메인에 최적화할지"에 대한 구체적인 아이디어를 얻을 수 있었습니다.

이 책은 현업의 기획자가 IT부서와 수준 높은 대화를 할 수 있는 지적 토대를 마련해 줄 것 같습니다.

AI 시대의 필연적인 지적 무기

저는 이 "개발자를 위한 AI 알고리즘" 을 다음과 같은 분들께 추천합니다.

• AI 기술의 본질을 꿰뚫고 싶은 모든 개발자 : 단순히 라이브러리를 가져다 쓰는 수준을 넘어, 딥러닝, LLM의 핵심 알고리즘(트랜스포머, 어텐션)을 이해하고 직접 설계 능력을 키우고 싶은 분이라면 이 책은 최고의 지침서입니다.
• 데이터 기반 전략을 수립하는 현업 실무자 및 기획자 : 기술을 '블랙박스'로 여기지 않고, AI 시스템의 가능성과 한계를 명확히 파악하여 혁신적인 비즈니스 모델을 창출하고자 하는 분들에게 필수적입니다.
• 컴퓨터 공학적 배경을 AI 시대에 맞게 재정립하고 싶은 학생 및 전공자 : 고전적인 알고리즘 지식을 최신 AI 트렌드와 유기적으로 연결하여 미래 경쟁력을 확보하고 싶은 분이라면 이 책이 길을 열어줄 것입니다.

이 책은 당신의 책꽂이에서 단순히 공간을 차지하는 책이 아니라,

끊임없이 펼쳐보며 영감을 얻는 지적 무기고가 될 것이라는 확신이 드네요!

AI 시대 개발자에게 요구되는 지식의 전체 스펙트럼을 한 권에 담아낸 걸작입니다. 

전통적인 알고리즘 기초 위에 머신러닝, 딥러닝, 그리고 LLM의 핵심 원리를 깊이 있게 결합하고, 나아가 대규모 시스템 설계와 알고리즘 윤리까지 다루는 구성이네요!

단순히 알고리즘을 '암기'하게 하는 것이 아니라, 알고리즘을 '설계'하고 '비즈니스에 적용'하는 능력, 즉 '문제 해결 능력'을 길러줍니다. 

AI 시대의 격변은 이미 시작되었습니다. 과거의 지식에만 머물러서는 빠르게 변화하는 기술 환경을 따라잡을 수 없습니다.

당신은 LLM이 작동하는 방식의 근본적인 원리를 이해하고 있습니까? 

당신은 당신이 설계하는  AI 시스템의 편향과 윤리적 문제를 고민하고 있습니까?

이 책은 그 질문들에 대한 답을 찾고, 당신의 AI 경쟁력을 한 단계 끌어올릴 확실한 지침서가 되어줄 것이라는 확신이 드네요!!