2025년에 읽어야 할 10가지 무료 인공지능 도서

인공지능은 세계를 빠르게 변화시키고 있습니다. 데이터 전문가로서 AI를 이해하고, 그 영향력과 적용 방법을 아는 것이 필수적입니다. 이 글에서는 2025년에 알아두어야 할 10가지 무료 AI 도서를 소개합니다.

1. 인공지능 이해하기(Demystifying Artificial Intelligence)

인공지능은 종종 유행어로 여겨지지만, 많은 사람들이 그 잠재력을 완전히 이해하지 못합니다. Emmanuel Gillain의 '인공지능 이해하기'는 AI가 실제 응용 분야에 미치는 영향과 비즈니스 관련성을 다음과 같은 주제로 탐구합니다:

• AI의 정의와 머신러닝과의 차이점
• 기호적 AI와 통계적 AI의 차이점

• AI 시스템이 문제를 해결하는 방법
• 기계가 데이터에서 학습하는 방법

• AI가 불확실성을 다루는 방법
• 윤리와 투명성이 중요한 이유

이 책은 AI를 처음 접하거나 비즈니스에 어떤 가치를 제공할 수 있는지 이해하고 싶은 분들에게 완벽한 입문서입니다.

2. 인공지능 활용하기(Unlocking Artificial Intelligence)

실제 응용 분야에 AI를 적용하는 것은 그 어느 때보다 중요합니다. Christopher Mutschler, Christian Münzenmayer, Norman Uhlmann, Alexander Martin의 '인공지능 활용하기'는 기본 이론부터 AI 응용까지 포괄적인 리소스를 다음과 같은 주제로 제공합니다:

• AI가 데이터에서 학습하는 방법
• AI 시스템에서 불확실성 정량화의 역할

• 강화학습 에이전트
• 산업 환경에서의 AI 응용

AI의 실제 응용 분야에 대한 전체적인 이해를 원한다면 꼭 읽어보세요.

3. 인공지능과 평가(Artificial Intelligence and Evaluation)

이전에는 프로그램, 정책, 연구 제안서 등을 평가하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. AI 모델의 도입으로 문서 평가가 더 쉬워졌습니다. Steffen Bohni Nielsen, Francesco Mazzeo Rinaldi, Gustav Jakob Petersson의 '인공지능과 평가'는 다음과 같은 주제를 통해 평가자들에게 새로운 기술을 습득할 수 있는 방법을 제공합니다:

• AI가 평가 분야를 변화시키는 방법
• 사용할 디지털 도구

• AI 평가의 위험성
• 실제 사례 연구

평가 분야에서 일하고 있거나 그렇지 않더라도, 이 책은 AI 경력을 확장하는 데 도움이 되는 새로운 기술을 제공할 것입니다.

4. 인공지능: 컴퓨터 에이전트의 기초, 3판(Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents, 3rd Edition)

에이전트는 AI 분야에서 가장 가치 있는 도구 중 하나로 떠올랐으며, 기업들은 에이전트와 협업할 수 있는 많은 인재를 고용하려고 노력하고 있습니다. David L. Poole와 Alan K. Mackworth의 '인공지능: 컴퓨터 에이전트의 기초, 3판'은 다음과 같은 주제를 통해 에이전트의 다양한 측면을 배울 수 있습니다:

• 에이전트 소개
• 확실성을 가진 추론 및 계획

• 불확실성을 가진 추론 및 계획
• 불확실성 속에서의 계획 및 행동

에이전트 구현에 관심이 있다면, 이 책은 놓치고 싶지 않을 자료입니다.

5. 신경망(Neural Networks)

많은 과정에서 신경망이 무엇인지 소개하지만, Ranjodh Singh Dhaliwal, Théo Lepage-Richer, Lucy Suchman의 '신경망'은 그 역사와 문화적, 정치적, 과학적 분야에 미치는 영향을 더 깊이 조사합니다. 이 책은 다음 주제를 다룹니다:

• 신경망이 역사에 의해 형성되는 방식
• 신경망의 비유

• 신경 지능 개념에서의 실험적 미디어
• 사회적 맥락에서의 신경망 표현

이 책은 일반적인 신경망의 기술적 설명이 아니라 사회적 관점에서 더 많은 내용을 다룹니다. 신경망의 영향에 궁금증이 있는 데이터 전문가에게 가치 있는 자료입니다.

6. 딥 러닝(Deep Learning)

딥 러닝은 AI 모델의 표준이 되었으며, AI를 깊이 있게 다루고자 하는 데이터 전문가에게 기대되는 기술입니다. Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville의 '딥 러닝'에서는 다음과 같은 주제를 통해 딥 러닝에 대해 알아야 할 모든 것을 배울 수 있습니다:

• 응용 수학 및 머신 러닝 기초
• 실용적인 딥 네트워크

딥 러닝에 대한 지식을 향상시키고 싶다면, 이 책이 적합합니다.

7. 대규모 언어 모델의 기초(Foundations of Large Language Models)

대규모 언어 모델(LLM)은 AI를 대중에게 알린 발명품입니다. ChatGPT와 같은 LLM 기반 제품으로 사람들은 그 어느 때보다 AI에 의존하고 있습니다. Tong Xiao와 Jingbo Zhu의 '대규모 언어 모델의 기초'는 다음 주제를 다룹니다:

• LLM 사전 훈련 방법
• 생성 모델의 확장 및 미세 조정 방법

• 프롬프팅 및 문맥 내 학습의 역할
• 인간 선호도에 부합하는 LLM 기술

• 핵심 아키텍처
• LLM 구현의 엔지니어링 과제

LLM이 AI 경력에서 중요한 만큼, 이 책은 놓치고 싶지 않은 자료입니다.

8. 자연어 처리를 위한 기초 모델(Foundation Models for Natural Language Processing)

현대 AI 시스템은 사전 훈련된 언어 모델과 기초 모델에 의존합니다. Gerhard Paaß와 Sven Giesselbach의 '자연어 처리를 위한 기초 모델'은 다음 주제를 통해 이러한 모델이 산업에서 어떻게 적용되는지 이해하는 데 도움을 줍니다:

• 사전 훈련된 언어 모델의 설계 및 최적화
• 기초 모델 처리

• 트랜스포머 기반 아키텍처
• 기초 모델 미세 조정

• 기초 모델 평가
• 윤리적 및 사회적 영향

AI 분야의 전문가가 되고 싶다면 이 책을 활용하세요.

9. 파이썬으로 컴퓨터 비전 프로그래밍하기(Programming Computer Vision with Python)

이미지 분석 및 생성은A I의 가장 흥미로운 분야 중 하나입니다. Jan Erik Solem의 '파이썬으로 컴퓨터 비전 프로그래밍하기'는 다음 주제를 다룹니다:

• 파이썬으로 이미지 처리하기
• 이미지 특성 감지하기

• 이미지 변환 수행하기
• 비전 애플리케이션 구축하기

이미지 데이터 분석 과정을 최적으로 배우고 싶다면 이 책을 놓치지 마세요.

10. AI의 장기 게임에서의 에이전트: 신뢰할 수 있는 하이브리드 AI를 위한 계산 인지 모델링(Agents in the Long Game of AI: Computational Cognitive Modeling for Trustworthy, Hybrid AI)

현재 AI에서 가장 부족한 것은 시스템의 신뢰성입니다. 많은 기업들은 특히 핵심 비즈니스 활동 실행을 위한 에이전트 구현에 대해 여전히 확신하지 못하고 있습니다. Marjorie McShane, Sergei Nirenburg, Jesse English의 '에이전트 인 더 롱 게임 오브 AI'는 기호적 추론과 데이터 기반 도구를 결합한 하이브리드 접근 방식인 언어 기반 지능형 에이전트(LEIAs)라는 방법을 다음 주제로 제안합니다:

• 언어 기반 지능형 에이전트(LEIAs)
• 신뢰할 수 있는 AI를 위한 기호적 추론 및 기계 학습

• 인지 모델링
• 에이전트 행동

더 신뢰할 수 있는 시스템을 구축함으로써 애플리케이션이 비즈니스에 유용하도록 보장할 수 있습니다.

결론

오늘날의 데이터 세계에서 살아가려면 데이터 전문가로서 우리의 기술을 향상시켜야 합니다. AI를 배우기 위한 많은 자료가 있지만, 이상 소개한 10가지 무료 인공지능 도서는 2025년에 꼭 읽어야 할 자료입니다.