[협찬][서평] 개발자를 위한 AI 알고리즘/ 영진닷컴

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

▶▶ 이 리뷰는 리뷰어스클럽의 소개로 출판사로부터 책을 제공받아 솔직하게 작성한 서평입니다.

<개발자를 위한 AI 알고리즘>은 

AI 시대의 신입 또는 IT를 공부하려는 분들에게

“무엇을 어디까지 이해해야 하는가”에 대한 기준점을 제시해 주는 책입니다. 

알고리즘과 인공지능이라는 용어는 일상처럼 사용되지만,

실제 학습 과정에서는 개념이 조각난 채로 소비되는 경우가 많습니다.
이 책은 기초 알고리즘부터 최신 트랜스포머 모델까지를
하나의 흐름으로 연결해 설명하며,
알고리즘을 단순한 기술이 아니라 사고 체계로 이해하도록 돕습니다.

특히 1부 전반과 5장, 10~11장이 핵심입니다.

1부는 문제를 구조적으로 바라보고 생각을 정리하는 기본기에 해당하며,
그중 5장은 '연결'을 중심으로 현실 문제에 바로 적용할 수 있는
그래프 알고리즘의 중요성을 보여줍니다.
또한 10~11장은 순차 모델과 트랜스포머를 통해
AI가 말과 시간의 흐름을 이해하는 방식을 설명하는 핵심 파트입니다.

먼저, 1부의 전반적인 내용이 중요하지만,
특히, 빅오 표기법이 중요합니다.

1부의 핵심 가치는 알고리즘을 "구현 대상"이 아니라 

"판단 대상"으로 바꾸는 데 있습니다.

알고리즘 학습이 어려운 이유는 기법이 복잡해서가 아니라,
왜 이 방식을 선택해야 하는지를 가늠하기 힘들어서 입니다.
저자는 1부는 정렬과 탐색을 통해
같은 문제라도 선택에 따라 성능이 얼마나 달라지는지를 보여 주며,
알고리즘을 실무적 의사결정의 도구로 인식하게 만듭니다.

이 모든 판단의 중심에는 빅오 표기법이 있습니다.
빅오는 "지금 빠른가"가 아니라
"데이터가 커졌을 때도 유지 가능한가"를 판단할 수 있습니다.
정렬 방식의 비교, 탐색 전략의 선택, 알고리즘 설계의 방향성은
모두 이 질문에 답하기 위한 과정입니다.

따라서 1부의 목적은 특정 알고리즘을 외우는 것보다는
성능과 확장성을 기준으로 
알고리즘을 평가하는 사고 체계를 만드는 데 있습니다.
이런 기준이 있어야 이후의 그래프 알고리즘,
머신러닝과 딥러닝 모델 역시
"사용 가능한가"가 아니라 "현실적으로 선택할 수 있는가"의 관점에서 읽을 수 있습니다.

두 번째로 주목할 부분은 5장의 그래프 알고리즘입니다.

그래프 알고리즘이 중요한 이유는 
현실 세계를 지배하는 '관계와 연결'을 이해하는 방법을 제공하기 때문입니다.
저자는 소셜 네트워크 분석과 사기 탐지 사례를 통해, 
그래프가 이러한 현실 문제를 어떻게 구조화하고 분석하는지를 구체적으로 보여 줍니다. 
BFS와 DFS 같은 기본 순회 개념부터 
중심성, 최단 경로까지를 단계적으로 설명함으로써, 
데이터가 왜 '연결된 형태'로 다뤄져야 하는지를 자연스럽게 이해하게 합니다.

특히,"5.5.1 최단 경로 이해하기"가 중요합니다. 
그래프 알고리즘은 연결을 다루지만, 현실의 문제는 대부분 다음 질문으로 수렴합니다.
"A에서 B로 가는 가장 좋은 방법은 무엇인가?"
가장 빠른 길, 가장 적은 비용, 가장 안전한 경로를 찾는 문제는 모두 이 질문의 변형이며, 
이를 수학적으로 해결하는 핵심 개념이 바로 최단 경로 문제입니다.
최단 경로는 교통, 물류, 보안, 추천 시스템, SNS 분석 등 다양한 분야의 공통 기반이 됩니다.

이 장은 알고리즘이 현실의 판단 문제를 해결하는 도구임을 가장 분명하게 보여 줍니다. 
동시에 AI 이전의 전통적 알고리즘이 오늘날에도 여전히 중요한 이유를 설명하며, 
"알고리즘은 현실과 분리된 이론이 아니라, 현실을 이해하는 언어"임을 설득력 있게 증명합니다.

마지막, 2부에서 가장 중요한 부분은 
10장과 11장의 순차 모델과 트랜스포머입니다.
이 부는 단순히 여러 모델을 소개하는 것이 아니라, 
AI가 '순서 있는 정보'를 어떻게 이해하게 되었는가라는 사고 방식의 변화를 다룹니다.
특히, "11.5.1 어텐션 가중치"가 중요합니다.
RNN, LSTM은 문장과 시간처럼 순서가 중요한 데이터를 처리하려 했지만, 
긴 문맥을 제대로 기억하지 못하는 한계가 있었습니다. 
이 한계를 넘기 위해 등장한 개념이 어텐션이며, 
그 핵심이 어텐션 가중치입니다.

어텐션 가중치는 모든 정보를 똑같이 보지 않고, 
중요한 정보에 더 집중하도록 만드는 원리입니다. 
이는 "모든 정보를 같은 비중으로 봐야 하는가?"라는 질문에 대한 해답이며, 
트랜스포머, GPT, BERT의 수학적 중심이 됩니다. 

구조는 복잡하지만 핵심 아이디어는 단순합니다.
"중요한 것에 집중하자."
이 개념을 통해 AI는 인간처럼 핵심을 골라 판단하는 단계로 나아갑니다. 
또한 어떤 정보에 집중했는지를 설명할 수 있어, 
설명 가능한 AI와 윤리 문제로 이어지는 출발점이 됩니다.
따라서, 어텐션 가중치는
AI가 처음으로 '선택적으로 생각하기 시작한 순간'을 보여주는 지점이며,
2부 전체에서 가장 중요한 절이라 할 수 있습니다.

<개발자를 위한 AI 알고리즘>은 

AI 알고리즘 전반을 한눈에 조망할 수 있는 지도를 제시합니다.

모든 내용을 완벽히 이해하지 않더라도, 
각 알고리즘이 어떤 문제를 해결하며 어디에 활용되는지 
큰 흐름을 파악하는 것만으로도 충분한 가치가 있습니다.
알고리즘과 AI 사이에서 방향을 잃기 쉬운 직장인 개발자에게 
이 책은 신뢰할 수 있는 나침반이 되어 줍니다. 
AI에 관심 있는 분들에게 추천합니다.

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