수학부터 AI 시스템 설계까지, 직관으로 풀어 쓴 통합 교재
복잡한 수식 뒤에 숨은 개념의 본질을 직관적으로 이해하고 싶다면, 이 책이 그 길을 열어줍니다. 수학, 컴퓨터 과학, 인공지능을 하나의 흐름으로 엮어 기초부터 실무까지 다루는 오픈소스 교재입니다. AI 연구자나 엔지니어가 되는 데 필요한 핵심 지식을 체계적으로 쌓을 수 있습니다.
기존 교재의 한계를 넘어서기
대부분의 교재는 밀도 높은 기호로 좋은 아이디어를 가리고, 직관을 생략하며, 독자가 이미 절반의 지식을 알고 있다고 가정합니다. 빠르게 변하는 AI 분야에서는 이런 방식이 금방 구식이 되기 쉽습니다. 이 책은 호기심 많은 실무자를 위해 기초부터 깊이 있게 이해할 수 있도록 쓰였습니다. 시험이나 면접을 통과하는 것만이 목적이 아니라, 개념을 진정으로 파악하는 데 초점을 맞춥니다.
18개 장으로 구성한 지식 지도
벡터와 행렬 같은 선형 대수 기초부터 시작해 미적분, 통계, 확률론을 다룹니다.
- 수학 기초 벡터, 행렬, 미적분, 통계, 확률론을 직관적으로 설명합니다.
- AI 핵심 분야 기계 학습, NLP, 컴퓨터 비전, 음성 처리, 멀티모달 학습을 다룹니다.
- 시스템 및 인프라 운영체제, 데이터 구조, GPU 프로그래밍, ML 시스템 설계를 포함합니다.
AI 어시스턴트와 함께 읽는 방법
이 저장소에는 MCP 서버가 포함되어 있어 Claude Code, Cursor, VS Code 등 다양한 AI 어시스턴트가 이 교재를 지식 베이스로 활용할 수 있습니다. 로컬에 저장소를 클론한 후 서버를 실행하면 됩니다. 교육용 도구와 예제 구현이 함께 제공되어 개념을 코드로 바로 확인해볼 수 있습니다.
학습을 위한 조언
저자는 수업 후 매일 누적 독학을 하고, 시험 전에는 슬라이드 제목만 보고 개념을 설명하는 '섀도 리딩' 기법을 추천합니다. 이는 기계 학습의 마스킹 언어 모델링과 유사한 방식으로, 놓친 부분만 다시 읽고 코드로 구현해 근육 기억을 만듭니다. 이 방법은 자신감이 부족했던 친구들에게도 효과적이었습니다.
이 책을 읽기 전 준비물
초등 수학 지식과 기본적인 Python 프로그래밍 능력만 있으면 됩니다. 나머지는 책을 읽으며 자연스럽게 습득할 수 있습니다. 저자는 이 책이 '다윈' 같은, 천재가 아닌 성실한 학습자에게 특히 유용하다고 말합니다. 빠르게 배우는 사람을 위한 시스템이 아니라, 질 높은 지식 소비와 실행의 강도를 중시하는 학습자에게 적합합니다.
