수학에 관심 있는 사람이 어떻게 AI를 마스터할 수 있을까?

당신의 부족한 수학 능력은 AI에 대한 당신의 추구를 방해했습니다. 저는 여러분에게 도움이 될 만한 "성인을 위한 수학 책" 몇 권을 추천해 드리고 싶습니다.

나는 나를 따르는 사람들이 반드시 믿어야 한다고 믿는다.
AI의 핵심은 과대광고가 아니라 실질적인 혜택입니다.
또한 AI가 결국 세상의 모든 일자리를 잠식할 것이라는 사실도 알고 계시죠.
AI를 배워야 한다는 것을 더욱 이해하게 되었습니다. 미래 세상은 AI의 것이다. 배우지 않으면 은퇴하고 집으로 돌아가는 것 외에는 선택의 여지가 없습니다.

하지만 문제는 당신이 수학을 정말 못한다는 것입니다. 프로그래머로서 이전에는 수학 없이도 모든 것을 할 수 있었지만, AI에 관한 필독서인 이언 굿펠로우의 "딥러닝의 선구자"를 펼쳤습니다. 당신은 그가 말하는 모든 단어를 알고 있지만, 그가 말하는 내용은 전혀 모릅니다.

여러분은 서로 얽혀 있는 논리, 용어, 기호, 아이디어의 계층 구조를 이해해야 하지만, 아무런 아이디어도 없으므로 전체적인 합의는 기본적으로 클링온어이고, 시작할 방법이 없습니다.

기술 블로거인 다니엘 제프리스도 한때 같은 문제를 겪었습니다. 그는 몇 권의 "어른들을 위해 쓰인 수학책"을 통해 가난한 학생에서 우수한 학생으로 빠르게 성장했습니다. 참고할 만한 몇 권의 책을 추천해드리겠습니다.

그가 추천한 첫 번째 책은 티머시 고워스가 쓴 '수학: 아주 짧은 소개'였습니다.

이 책은 "왜 수학인가?"라는 질문을 똑똑하고 정확하게 분석합니다. 평범한 것에서 시작해 철학으로 이어지고, 그 뒤에 철학을 감춥니다. 자신이 공부하는 것이 세상에 실제로 존재하는지, 아니면 그저 플라톤적인 것인지 알 필요가 없기 때문입니다. 티모시는 수학이 추상화의 한 단계이고 인생은 일련의 복잡한 알고리즘이라는 것을 이해하도록 도와주었습니다. 수학은 실제 문제를 더 간단하고 직관적인 단계로 분해합니다. 입자 상호 작용의 정확한 모델을 만들려면 자기 간섭, 중력, 충돌, 입자의 초기 방향과 속도 등 수많은 실제 변수를 고려해야 합니다. 실제로 완벽한 모델을 만들 필요는 없지만 수학은 변수를 분해하고 집계하여 모델이 무엇인지 알려줄 수 있습니다. 이것이 수학의 흥미로운 점입니다. 실제로 숫자 자체는 중요하지 않고 단지 변수일 뿐입니다. 수학은 변수와 규칙의 결과입니다. 실제로 당신이 배워야 할 것은 이러한 변수와 규칙입니다.

이 책을 읽으면서 주요 수학 기호에 대한 편리한 안내서가 필요할 것입니다. 에드워드 R. 샤이너먼의 "수학적 표기법"을 추천합니다. 이런 기호들을 수백 번 봐야 그 의미를 기억할 수 있고, 두 번째로 열었을 때는 이미 잊어버린 걸 알 수도 있습니다. 걱정하지 마세요. 심호흡을 하고, 속도를 늦추고, 그 이상한 상형문자의 문자열을 이해하기 시작할 때까지 하나하나 상징을 살펴보세요. 각 기호를 천 번이나 찾아봐야 하더라도, 꼭 확인해보세요! 학습에는 지름길이 없습니다.

수학 기초를 쌓는 데 도움이 되는 두 가지 강력한 도구가 있습니다. 첫 번째는 모리스 클라인의 '비수학자를 위한 수학'입니다. 두 번째 책은 이반 사보프가 쓴 《수학과 물리학에 대한 헛소리 없는 안내서》입니다.

사람마다 특성이 다릅니다. 저는 매우 간략한 소개를 선호하는데, 이는 주제를 빠르게 다루고도 관련성이 높기 때문입니다. '비수학을 위한 수학'은 훨씬 길고, 수학의 역사와 세상이 돌아가는 방식에 대해 더 자세히 설명합니다. 어떤 사람들은 이런 학습방법을 좋아할 수도 있습니다. 수학과 물리학에 대한 실속 있는 안내서는 규칙을 소개하는 데 중점을 둔 빠른 책입니다. 방정식으로 바로 들어가며, 왜 그런 식인지, 왜 그렇지 않은지 설명할 시간이 없습니다. 이것은 철학적 배경이 없는 사람들에게 어필할 것입니다.

짐 로츠와 켄 암달이 쓴 '대수학 언플러그드'라는 책도 있습니다. 이 책에는 몇 가지 오타가 있지만 읽는 데는 문제가 없습니다. 저는 이 책이 우리의 독서 속도를 높여주고 올바른 방향으로 나아가는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다. 매우 좋습니다.

위의 내용을 완전히 익힌 후에는 더욱 심도 있는 내용을 학습할 수 있습니다. 저는 Tariq Rashid의 Make Your Own Neural Network를 추천합니다.

이 책에는 몇 가지 오타가 있지만 Github에 업데이트하면 대부분 버그가 수정됩니다. 이 책의 저자는 당신이 어떤 어려움을 겪고 있는지 알고, 그에 대한 답을 제공할 수 있는 것 같습니다. 간단히 말해서, 좋은 점은 적이 그것을 가지고 있다는 점에 대해 특별히 걱정하게 된다는 것입니다. 이 책은 신경망과 관련된 수학적 문제에 대한 답변만 제공합니다. 이 책은 독자가 프로그래밍에 대해 아무것도 모른다는 가정 하에 쓰여졌으며, 독자가 Python으로 신경망을 직접 작성할 수 있다는 내용으로 끝납니다. 오늘날에는 프로그래밍 속도를 높이는 데 도움이 되는 도구가 많이 있지만, 먼저 직접 해보고 그 과정에서 기본 사항을 배우는 것이 좋습니다. 기본 구조를 파악한 후 웹사이트에 가지와 잎을 추가하는 방법을 배울 수 있습니다. 다음 호에서는 이러한 유용한 웹사이트가 무엇인지에 대해 이야기해 보겠습니다. 거기서 뵙겠습니다.

매일 새로운 멋진 사람들이 등장하고 있으니 계속 노력하세요.

출처: Daniel Jeffries 기술 블로그: https://hackernoon.com/learning-ai-if-you-suck-at-math-8bdfb4b79037?from=singlemessage