“수학이 두렵다면, 계산으로 이해하라.”

인공지능과 수학은 떼려야 뗄 수 없는 관계다. 하지만 많은 입문자가 수식과 증명 앞에서 좌절한다. 이 책은 바로 그 지점에서 출발한다. 복잡한 이론 대신, 직접 손으로 풀어보는 계산 중심의 접근을 통해 인공지능 알고리즘의 작동 원리를 직관적으로 이해하도록 돕는다.

 

퍼셉트론부터 선형회귀, 확률과 베이즈 정리, 그리고 합성곱 신경망(CNN)에 이르기까지, 인공지능의 핵심 개념을 ‘최소한의 수학’으로 설명한다. 특히 “문제 → 단계별 풀이” 구조를 통해 독자가 실제로 계산하며 학습할 수 있도록 구성된 점이 큰 특징이다.

 

또한 단순한 이론 설명에 그치지 않고, 자율주행 자동차를 사례로 활용해 현실적인 데이터와 판단 과정을 보여준다. 센서 데이터(카메라, 레이더)를 기반으로 한 사람 인식, 차량 위치 추정, 경로 탐색, 이미지 처리까지 실제 인공지능 시스템이 작동하는 흐름을 한 권에 담았다.

 

수학을 완벽히 이해하지 못해도 괜찮다. 전체 구조와 개념을 먼저 grasp하고, 필요한 부분만 골라 학습해도 충분하다. 이 책은 인공지능 입문의 부담을 낮추고, “이해할 수 있다”는 경험을 제공하는 가장 실용적인 첫걸음이다.

[목 차]
  

제1편 퍼셉트론과 자율주행 학습

1 퍼셉트론

2 퍼셉트론 입력

3 자율주행 자동차 사람 판별 학습 알고리즘

 

제2편 차량 좌표 인식과 선형회귀

1 선형회귀

2 순전파와 역전파 알고리즘

3 선형 방정식과 손실 함수

4 자율주행 자동차 좌표 예측

 

제3편 전방 차량 위치와 속도 검출

1 계단함수와 시그모이드 함수

2 확률과 베이즈 정리

3 자율주행 시스템 선행 차량 위치와 속도 검출

 

제4편 경로 탐색

1 머신러닝 추천 시스템 알고리즘, 협업 필터링

2 확률 변수

3 자율주행 차량의 경로 추천 알고리즘

 

제5편 자율주행 카메라 탐색

1. CNN과 이미지 특징

2 합성곱 신경망

3 자동차와 사람 구분하기