태태코딩 - 개발자를 위한 AI 알고리즘 서평 이벤트

 

아직 다 읽지는 못했지만, 책에 대해서 리뷰하고자한다.

 

개발자를 위한 AI 알고리즘

 

“개발자를 위한 AI 알고리즘”은 AI 시대에 개발자가 반드시 갖춰야 할 알고리즘 사고력을 한 권에 정리한 실전 가이드로, 전통적인 알고리즘부터 최신 머신러닝·LLM까지 폭넓은 스펙트럼을 다룬다. ​

 

책의 구성과 범위 이 책은 크게 3부로 나뉘며, 1부에서는 알고리즘 기초(빅오, 자료 구조, 정렬·탐색·그래프 등)를 다지고, 2부에서 머신러닝·딥러닝 알고리즘(분류, 회귀, 클러스터링, 신경망 등)을, 3부에서는 자연어 처리, 트랜스포머, LLM, 대규모 시스템 알고리즘까지 확장한다. 특히 LLM의 핵심인 어텐션, 트랜스포머, Seq2Seq 등을 알고리즘 관점에서 깊이 있게 설명해, 챗GPT 같은 생성형 AI가 어떻게 작동하는지 이해하는 데 큰 도움이 된다. ​

 

개발자 중심의 실무적 접근 이 책의 강점은 단순한 이론 설명을 넘어, “어떤 문제에 어떤 알고리즘을 써야 하는지”를 중심으로 구성되어 있다는 점이다. 날씨 예측, 사기 탐지, 추천 시스템 같은 실제 사례를 통해 알고리즘을 선택하고 설계하는 과정을 보여주며, 개발자가 실무에서 바로 적용할 수 있는 의사결정 능력을 키워준다. 각 알고리즘은 Python 코드 예제와 함께 제공되어, 개념을 코드로 직접 구현해보며 체화할 수 있다. ​ AI 시대에 필요한 통합적 사고 전통적인 알고리즘과 최신 AI 기술을 유기적으로 연결해, “AI 시스템 전체가 알고리즘의 집합체”라는 통찰을 제공한다는 점이 매우 인상적이다.

 

고전 알고리즘을 기반으로 머신러닝, 딥러닝, LLM까지 이어지는 흐름을 보여주며, 개발자가 AI 시스템을 설계하고 최적화하는 데 필요한 전반적인 지식을 한 권에 정리한다. 알고리즘의 설명 가능성(XAI), 윤리, 편향, 블랙스완 같은 현실적 고려사항도 다뤄, 실제 서비스에 배포할 때 마주할 문제들까지 고민하게 만든다. ​ 이런 개발자에게 추천 AI 기술을 단순히 라이브러리로 쓰는 수준을 넘어서, 딥러닝·LLM의 핵심 알고리즘(트랜스포머, 어텐션 등)을 이해하고 설계 능력을 키우고 싶은 개발자에게 최고의 지침서가 될 수 있다. 알고리즘 기초를 다시 다잡고 싶은 중급 개발자나, 머신러닝·AI 분야로 커리어를 확장하려는 현업 개발자, 그리고 컴퓨터공학 지식을 AI 시대에 맞게 재정립하고 싶은 학생에게도 매우 유용한 책이다.