오늘자 방송: https://www.youtube.com/watch?v=i9p2WrBsNTw&list=PLdntWJk2tJPJuQctXMbRDdr9TWOsXClm6&index=1

1. 쏙쏙 들어오는 인공지능
알고리즘

2. 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘
머신러닝과 알고리즘 책은 엄청나게 많이 나왔고, 앞으로도 계속해서 나오지만
복잡한 수식과 코드 아니면 인문학적인 이야기로 양분되는 경향이 있다 → 중간
은 없을까?
복잡한 알고리즘을 쉽게 설명하는 방법은 없을까? → 그림과 적절한 예시가 있
으면 어떨까?
인공지능 알고리즘이 어떤 식으로 발전해왔는지 연관성을 파악할 필요가 있다
→ 상호 연관성을 보기 쉽게 만들면 어떨까?
이 책을 소개하는 이유

3. 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘
이 책의 구조

4. 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘
이 책에서 다루는 알고리즘
실제 사례가 돋보이는 책
• 트리/그래프 탐색: BFS/DFS
• A*/최초-최대(MIN-MAX)/알파-베타 가지치기
• 진화/유전 알고리즘
• 순서 인코딩/트리 인코딩
• 개미 군집 최적화 알고리즘
• 입자 군집 최적화 알고리즘
• 머신러닝: 선형 회귀와 의사 결정 트리
• 인공신경망
• 강화학습

5. 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘
무엇이 이 책을 흥미롭게 만드는가?(1)
그림을 잘 활용하는 책
• 문제와 알고리즘을 시각화하기 위해 그림을 적재적소에 활용

6. 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘
무엇이 이 책을 흥미롭게 만드는가?(2)
이 책의 특성
• 알고리즘 적용에 있어 어떤 점에 주안점을 두는지 알기 쉽게 소개
• 예) 의사 결정 트리의 내부 동작을 설명하면서 지니 계수, 엔트로피, 정보 이득에 대한 개념을 명확하게 짚어줌
• 작업 순서에 대해 실제 사례를 들면서 차근차근 접근
• 예) 머신러닝 중 다이아몬드 사례에서 데이터 수집/이해, 데이터 준비, 모델 훈련, 모델 테스트, 정확도 개선 과정을 알기 쉽게 풀
어서 설명함
• 개별 알고리즘에 집중하면서도 각 알고리즘이 서로 어떤 관계가 있고 어떤 영향을 주었는지에 대해 설명함
• 이 책을 순서대로 읽어야 하는 가장 큰 이유이기도 하다 → 저자 서문에서도 순서대로 읽기를 권장하고 있음

7. 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘
대상 독자
인공지능을 컴퓨터 과학 쪽에서 접근하고 싶다면? 바로 이 책이다
• 머신러닝과 딥러닝에 접근하고 싶지만 알고리즘이나 수학 때문에 주저하시는 분들
• 수식이나 코드보다는 시각적인 설명(그림이 많은 라이트 노벨 느낌?)을 좋아하시는 분들
• 알고리즘을 어떻게 구현하는지 단계 별로 설명이 있으면 좋겠다고 생각하신 분들
• 그래도 실제 구현된 코드는 봐야겠다고 생각하시는 분들

8. 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘
아쉬운 점
2% 부족한 설명과 깊이
• BFS 설명을 예로 들자면, 알고리즘 상 큐를 사용해야 하는데, 그림이나 순서도에 잘 드러나지 않는다(DFS에서는 스택 사용에 대한 시
각화가 잘 되어 있다) → 원서를 확인하니 그림과 서술 방식에 조금 문제가 있는데 번역 과정에서 이를 잡아내어 반영하지 못했다.
• 쉬운 내용에 대해서는 전개 방식이 무척 매력적이지만, 뭔가 설명이 더 필요하다는 느낌이 드는 곳에서는 용두사미가 되어버리는 지점
이 눈에 띈다.
맥을 못추는 의사(pseudo) 코드
• 영어권 독자들은 의사 코드가 코드처럼 읽히지 않고 글처럼 읽힐텐데 한국어 독자들에게는 의사 코드가 코드처럼 읽히는데 눈에 잘 들
어오지 않기에 차라리 파이썬 실제 코드였으면 더 좋겠다는 생각을 계속했다.
• 이 책을 위한 깃허브 코드를 보자: https://github.com/rishal-hurbans/Grokking-Artificial-Intelligence-Algorithms

9. 쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘
결론
알고리즘에서 출발해 딥러닝으로 향하는 경로를 따라가는 기본서
• 일반적인 알고리즘과 머신러닝과 딥러닝의 차이점과 연관성이 무엇인지를 짚어주고 있음
• 키워드 중심이 아니라 키워드에 숨어 있는 동작 방식을 끄집어내고 있음
• 코드나 수식 없는 입문서보다는 조금 더 실체에 근접하기를 원할 경우 이 책을 추천한다!
• 책을 보내주신 제이펍 출판사에 감사 말씀을 드립니다.

10. 발표자 소개
기술 배경
전문 검색 엔진, 임베디드 시스템(리눅스 커널 디바이스 드라이버), 빅데이터/인공지능 연구 개발,
고성능 고가용성 데이터베이스
주요활동
IT 전문서 번역 (클린 코드, 피플웨어, 해커: 광기의 랩소디, 게임 엔진 블랙 북 등)
개발강의 (삼성전자, SK C&C, 현대자동차 기술 세미나와 교육)
활동채널
블로그: https://jhrogue.blogspot.com
슬라이드 셰어: https://www.slideshare.net/jrogue/presentations
유튜브: https://www.youtube.com/c/박재호dev
문의 jrogue@gmail.com
박재호