IT 전문매체 ‘싱크드(Synced)’, AI 전문가 추천 서적 소개

(사진=셔터스톡).
(사진=셔터스톡).

코로나19 팬데믹 속에 맞이하는 연말연시. 가족이나 친구들과 만나 송년회를 하는 대신 집에서 차분히 책을 읽으면서 휴식시간을 갖는 것은 어떨까. 인공지능(AI) 분야에 관심이 있는 사람이라면 AI 전문가들이 추천한 책들에 주목해보자.

최근 IT 전문매체 ‘싱크드(Synced)’는 저명한 AI 분야 연구진‧엔지니어들이 지난 12개월 동안 트위터를 통해 추천한 논픽션 도서 목록을 정리해 소개했다. 원서들이 대부분이나 일부 책들은 번역서로 나와 있거나 번역되고 있는 중이다.

 

◆ 테크놀로지와 인종차별(Race After Technology)

루하 벤자민(Ruha Benjamin) 프린스턴대 아프리카계 미국 연구학 교수는 ‘뉴 짐 코드(New Jim Code)’라는 개념을 제시하면서 일상적으로 사용되는 앱에서부터 복잡한 알고리즘에 이르기까지 새로운 기술들이 어떻게 인종 차별과 백인 우월주의를 확산시키고 사회적 불평등을 심화시키는지 기술 산업의 실태를 꼬집는다.

 

 

 

◆ 보이지 않는 여성들 : 남성 중심 세상의 데이터 편향성을 폭로하다(Invisible Women: Exposing Data Bias in a World Designed for Men)

혹시 사용하고 있는 휴대폰이 자신의 손에 비해 너무 크다고 생각하는가? 그렇다면 당신은 여성일 확률이 높다고 작가는 말한다. 여성운동가인 캐롤라인 크리아도 페레스(Caroline Criado Perez)는 남성들을 위해 남성들에 의해 만들어진 세상에서 인구의 절반인 여성들이 성 데이터 격차 등으로 인해 차별받고 배제되는 현실을 고발한다.

 

 

 

◆ 인공지능 : 생각하는 사람들을 위한 가이드(Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans)

컴퓨터 과학자인 멜라니 미첼(Melanie Mitchell)이 저술한 책. 최고의 AI 프로그램은 얼마나 지능적이고, 얼마나 인간적으로 될 수 있을까? 또 얼마나 빨리 인간을 능가하게 될까? 인간의 삶에 영향을 미치는 결정을 AI 프로그램에 맡길 수 있을까? 작가는 오늘날 직면한 AI 관련 질문들로 눈을 돌려 AI 분야에서 그동안 이뤄온 성과와 나아가야 할 방향 등에 대한 명확한 관점을 독자들에게 제시한다.

 

◆ 기계학습 이해 : 이론에서 알고리즘까지(Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms)

기계학습은 컴퓨터공학에서 빠르게 성장하고 있는 분야 가운데 하나다. 샤이 샬리스워츠(Shai Shalev-Shwartz) 이스라엘 히브리대 컴퓨터공학‧엔지니어링 교수와 샤이 벤데이비드(Shai Ben-David) 캐나다 워털루대 컴퓨터공학 교수는 이 책에서 기계학습의 기본적 원리와 기계학습 알고리즘 패러다임 등을 소개하고 이론적인 설명을 풀어간다.

 

 

◆ 정보 이론과 추론 및 학습 알고리즘(Information Theory, Inference and Learning Algorithms)

통신을 비롯한 신호 처리, 데이터 마이닝, 기계학습, 패턴 인식, 생물정보학, 암호기법 등 많은 현대 과학‧공학 분야의 저변에 깔려있는 정보 이론과 추론을 종합적으로 다룬 책이다. 데이비드 맥케이(David J.C. MacKay) 케임브리지대 공학과 교수는 책 속에 풍부한 삽화는 물론 예제와 400개 이상의 연습문제, 상세한 해답을 실었다. 독학을 하거나 학부‧대학원 과정에 있는 학생들을 위한 교과서인 동시에 이 주제에 관심 있는 다양한 분야 전문가들을 위한 입문서로도 적합하다.

 

◆ 기계학습 : 확률론적 관점(Machine Learning: a Probabilistic Perspective)

인터넷상에 전자 데이터가 범람하는 가운데 자동화된 데이터 분석법의 필요성이 증가함에 따라 기계학습의 중요성도 커지고 있다. 이 책은 통합적이고 확률론적인 접근 방식을 통해 기계학습에 대한 지식을 제공한다. 저자인 케빈 머피(Kevin P. Murphy)는 캐나다 브리티시 콜롬비아대에서 컴퓨터 과학과 통계학과 교수로 재직하다 구글에서 연구원으로 활동하고 있다. (2015년 번역서 출간)

 

◆ 인공지능 : 현대적 접근방식(Artificial Intelligence: A Modern Approach

인공지능(AI) 분야 전반에 걸친 이론과 실전에 관한 포괄적이고 심도 있는 지식을 담은 책이다. 개정된 제4판에서는 최신 기술에 관한 정보를 제공하고 보다 통합적 방식으로 개념을 제시한다. 기계학습과 딥러닝, 전이학습, 다중 에이전트 시스템, 로봇공학, 자연어 처리, 확률적 프로그래밍, 프라이버시 등 광범위한 내용을 다루고 있다. 피터 노빅(Peter Norvig) 구글 디렉터와 스튜어트 러셀(Stuart Russell) 버클리대 컴퓨터공학 교수가 공동 저술했다. (2016년 번역서 제3판 출간)

 

◆ 뉴럴 컴퓨팅 - 입문(Neural Computing – An Introduction)

뉴럴 컴퓨팅은 다양한 과학 분야 연구진들의 주목을 받고 있는 신성장 연구 분야 가운데 하나다. 이 책은 이와 관련 주요 접근법을 총망라하면서 각각의 특징과 장‧단점 등을 균형 있게 다루고 있다. 또 각 접근법의 응용을 강조하면서 개발 모델 간의 관계를 비롯해 두뇌와 두뇌 기능 간의 관계 등을 파헤친다.

 

 

◆ 다이브 인투 딥러닝(Dive into Deep Learning)

지난 몇 년간 딥러닝은 컴퓨터 비전을 비롯해 자연어 처리, 자동 음성 인식, 강화학습, 통계 모델링 등 빠른 속도로 다양한 분야의 발전을 이끌어내면서 산업과 사회에 폭넓은 영향력을 발휘하고 있다. 이 책은 딥러닝의 기초와 이론을 설명하면서 실습 위주로 구성이 돼 있어 딥러닝에 대한 이해도를 높이는 데 유용하다는 평가다.

 

◆ 컴퓨터 시대의 통계적 추론(Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science)

스탠퍼드대 통계학‧생물의학데이터과학과의 브래들리 에프론 교수와 트레버 해스티 교수가 공동으로 저술한 책. 베이지안 추론과 빈도주의 추론, 피셔 추론 등 고전적인 추론 이론부터 시작해 컴퓨터가 등장한 초기 시대와 그 이후 현대에 이르기까지 알고리즘과 추론의 발전을 보여준다. 아울러 방법론과 알고리즘을 통계적 추론에 통합시키고 향후 통계학과 데이터과학의 미래 방향에 대한 이야기를 풀어가면서 총체적인 내용을 담아냈다. (2019년 번역서 출간)

 

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