인공지능 추천 도서 10권

 

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1) 인공지능: 현대적 접근방식 (원제: Artificial Intelligence: A Modern Approach) — Stuart J. Russell, Peter Norvig

세계적으로 널리 쓰이는 인공지능(입문~중급) 교과서. 탐색·지식표현·추론·확률·기계학습·계획 등 AI의 핵심 주제를 폭넓고 체계적으로 정리해 대학 강의와 참고서로 적합하다.

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2) 심층 학습 (원제: Deep Learning) — Ian Goodfellow

 

딥러닝의 수학적·개념적 기초를 집대성한 교재로, 신경망의 수학(선형대수·확률·정보이론)과 주요 모델·학습기법을 깊이 있게 다룬다. 연구자·대학원 수준 학습용으로 권장된다.

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3) 패턴 인식과 머신 러닝 (원제: Pattern Recognition and Machine Learning) — Christopher M. Bishop

확률적 시각의 머신러닝 고전. 베이지안 방법, 그래프모델, EM, 커널법 등 이론적 토대를 충실히 설명하며 통계적 직관과 수식 중심 이해를 돕는다. 수학적 토대가 필요한 독자에게 필독서.

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4) Reinforcement Learning: An Introduction — Richard S. Sutton, Andrew G. Barto

강화학습의 기초 이론과 알고리즘(정책·가치·탐험·함수근사 등)을 집중적으로 정리한 대표서.

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5) 핸즈온 머신러닝 — 사이킷런, 케라스, 텐서플로 활용 (원제: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow) — Aurélien Géron

실습 중심의 머신러닝/딥러닝 입문서. 파이썬 예제와 실전 파이프라인(전처리→모델링→배포)을 통해 개념과 구현을 함께 익힐 수 있어 실무자·학생에게 유용하다.

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6) The Hundred-Page Machine Learning Book — Andriy Burkov

약 100페이지 분량으로 머신러닝 핵심 개념을 간결하게 정리한 입문서. 수학적 세부는 최소화하고 핵심 아이디어·기법·적용 판단 기준을 빠르게 훑고 싶은 독자에게 적합하다.

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7) 어떻게 인간과 공존하는 인공지능을 만들 것인가 — Stuart Russell

AI 안전·통제 문제를 심도있게 탐구하는 책으로, 인간 친화적 목적설계와 위험 완화 전략을 논의한다. 철학·정책·기술이 만나는 지점에서 실무자·정책입안자에게 유용한 통찰을 제공한다.

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8) 맥스 테그마크의 라이프 3.0 (원제: Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence) — Max Tegmark

AI가 인간 사회·경제·정체성에 미칠 장기적 영향을 시나리오 방식으로 제시한다. 기술 낙관·비관 양측의 쟁점을 균형 있게 다루며 미래 설계와 윤리적 선택에 대한 토론거리를 제공한다.

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9) 대량살상 수학무기 — Cathy O’Neil

빅데이터·알고리즘이 사회적 불평등과 편향을 어떻게 확대하는지 사례 중심으로 폭로·비판한 책. 데이터 과학의 윤리, 투명성, 책임 문제를 교육·정책 논의에 연결시키는 데 필수적인 읽을거리다.

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10) You Look Like a Thing and I Love You — Janelle Shane

일상적·유머러스한 사례로 AI의 작동 방식과 엉뚱한 실패 사례를 보여준다. 복잡한 수식 없이 AI의 한계와 오용 가능성을 친근하게 설명해 수업·강연용 사례로 활용하기 좋다.

 

 

 

 

 

 

 

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