책
『인공지능 개론』이 2026년 8월 3일 도서출판 은빛나무에서 나왔다. 은빛나무 AI 3부작의 3부로, 이 책이 나오며 3부작이 완간됐다.
이 책은 금방 낡는 도구 사용법 책과 좀처럼 펼쳐지지 않는 대학원 교재 사이의 빈자리를 위해 썼다. AI를 써 본 뒤 그 밑에서 무슨 일이 일어나는지 궁금해진 독자에게 인공지능의 작동 원리를 처음부터 가르친다.
하나로 이어지는 논증
15개 장이 하나의 논증으로 이어진다. 개념과 역사, 탐색, 논리, 확률, 기계학습, 신경망, 딥러닝, 트랜스포머, 대규모 언어 모델, 강화학습을 지나 윤리와 거버넌스, 앞으로의 방향에 이른다. 각 장은 앞 장 위에 쌓인다. 그래서 트랜스포머와 LLM에 닿을 즈음이면 독자는 이미 그 장치에 익숙하다.
손으로 하는 계산
이 책의 방법은 손계산이다. 핵심 계산 다섯 가지를 설명으로 넘기지 않고 종이 위에서 직접 푼다.
- 길찾기: 기계가 어떻게 탐색하는지
- 베이즈 스팸 필터: 불확실성 속에서 어떻게 추론하는지
- 역전파: 신경망이 어떻게 학습하는지
- 어텐션: 트랜스포머가 실제로 무엇을 계산하는지
- Q값 갱신: 강화학습이 정책을 어떻게 개선하는지
이 다섯 가지를 한 번 계산해 본 독자는 현대 AI 대부분이 돌아가는 방식을 손으로 만져 본 셈이다. 이 분야의 나머지는 이 계산들을 큰 규모로 변주한 것이다.
오래 버티도록
빠르게 변하는 내용은 집필 시점을 적은 '더 알아보기' 상자에 따로 담았다. 그래서 본문의 원리는 뉴스와 함께 낡지 않는다. 장마다 핵심 요약과 용어 정리, 연습문제가 붙는다. 부록에는 기초 수학, Python 실습, 용어집, 해답을 실었다.
이름과 화면은 바뀌어도 변하지 않는 인공지능의 원리
차례
- 프롤로그. 코끼리를 만지러 가는 길
- 1부 인공지능의 이해. 1장 개념과 분류, 2장 역사와 패러다임
- 탐색과 추론. 3장 탐색을 통한 문제 해결, 4장 지식 표현과 논리적 추론, 5장 불확실성과 확률적 추론
- 기계학습. 6장 기본 개념, 7장 지도학습과 핵심 알고리즘, 8장 비지도학습과 표현학습
- 딥러닝. 9장 신경망의 원리, 10장 딥러닝과 컴퓨터 비전, 11장 시퀀스 모델과 트랜스포머, 12장 자연어 처리와 LLM, 13장 강화학습
- 윤리와 미래. 14장 인공지능 윤리와 거버넌스, 15장 인공지능의 현재와 미래
- 부록. A 기초 수학, B Python과 인공지능 실습, C 용어집·연습문제 해답, 참고문헌
서지 정보
- 출판사: 도서출판 은빛나무
- 발행일: 2026년 8월 3일
- ISBN: 979-11-993543-8-8
- 판형·쪽수: 465쪽, 194 × 260mm
- 언어: 한국어
- 시리즈: 은빛나무 AI 3부작 3부(이해하는 법)
자세한 소개는 이 사이트의 도서 페이지에 있다. 책은 YES24에서 살 수 있다.
완간된 3부작
세 권은 하나의 과정으로 설계됐다. 어느 순서로 읽어도 되지만 이 순서로 지었다.
- 『프롬프트를 알면 인공지능이 보인다』, 1부 쓰는 법(2025년 7월). 언어 모델이 잘 답하도록 묻는 법.
- 『구독형 AI의 한계를 넘어선 로컬 LLM 구축 바이블』, 2부 만드는 법(2026년 1월). 인프라에서 프로덕션까지, 조직이 소유하는 모델을 운영하는 법.
- 『인공지능 개론』, 3부 이해하는 법(2026년 8월). 그 밑의 장치가 실제로 작동하는 방식.
쓰는 법, 만드는 법, 이해하는 법. 순서에는 이유가 있다. 사람들은 대개 AI를 먼저 도구로 만난다. 다음에는 책임져야 할 시스템으로 만나고 그제야 어떻게 작동하는지 묻는다. 3부작은 그 길을 따라가 원리에서 끝난다. 원리에서 멈출 수 있는 까닭은 제품이 계속 바뀌어도 원리는 그대로 남기 때문이다.