문제를 정의한다는 것은 문제의 본질을 파악하고
해결을 위해 가야 할 길을 정하는 일이다.
이 문제가 최신 AI 모델을 동원할 일인지,
고전 기법을 쓰면 될 일인지,
손계산기만으로도 풀릴 일인지 간파할 수 있어야 한다.
이 일은 AI 가 해주지 않는다. AI가 할 수 있는 일도 아니다.
이것은 내가 할 일이다.
– 저자 서문에서
AI 시대에 살아남는 힘은 ‘문제를 정의하는 능력’이다
AI 시대에 필요한 능력은 새로운 도구의 사용법을 빠르게 익히는 능력이 아니라, AI에게 어떤 일을 맡기고 어떤 문제는 스스로 판단해야 하는지 결정하는 능력, 즉 문제를 이해하고 정의하는 능력이다. 문제를 제대로 정의해서 AI에게 일을 시키려면 현실의 구체적이고 복잡한 문제를 단순하고 추상적으로 바꿔야 하고, 이 추상화의 대표적인 방법이 수학이다. 《AI 시대 수학 펀더멘털》은 수학적 사고를 통해 문제를 추상화하고 다른 각도에서 바라보도록 훈련하고자 한다. 수학 교과서에 나오는 정통의 딱딱한 설명 방식을 취하지 않고, 어떤 문제를 해결하기 위해 이런 수학 개념이 등장했는지, 어떻게 문제 해결에 기여했는지를 경험하게 해준다. 수학적 펀더멘털이 튼튼하다면 쏟아져 나오는 새로운 기법들 사이에서 불안감에 휩쓸리지 않고 해법을 찾아나갈 수 있을 것이다.
이 책에서 다루는 내용
– 확률·통계로 불확실성을 다루는 핵심 개념
– 벡터와 초평면으로 데이터 공간을 이해하는 방법
– 행렬과 선형변환으로 문제를 구조화하는 기술
– SVD·대각화 등 행렬 분해를 통한 차원 축소
– 복소수로 확장되는 수학적 표현 체계
– 푸리에 변환을 통한 시간·주파수 도메인 분석 기법
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