“나는 왜 이 책들을 주문했을까?”

“나는 왜 이 책들을 주문했을까?”

음… 요즘 인공지능이니 AI 에이전트니 하는 말들이 정말 자주 들려오잖아. 나도 언젠가는 이 분야에서 비즈니스 모델을 만들어보고 싶은 마음이 간절했어. 하지만 막상 무언가를 시작하려니, 기초가 단단하지 않으면 결국 얕은 지식으로 끝나겠다는 생각이 들었지.

맞아. 그래서 주문한 책들이 바로 이 네 권이야. 우선 『NLP와 LLM 실전 가이드』를 선택한 이유는, 요즘 가장 뜨거운 분야 중 하나가 바로 챗봇이잖아? 챗GPT 같은 대규모 언어 모델이 이미 시중에 나와 있고, 기업들도 여기에서 새로운 비즈니스 기회를 포착하고 있으니 말이지. 이 책은 자연어 처리(NLP)의 기본 개념부터 최신 LLM 활용법까지 다룬다고 들었어. 단순히 모델을 어떻게 만들고 적용하는지만 배우는 게 아니라, AI가 인간의 언어를 어떻게 이해하고 생성하는지 그 과정을 살펴볼 수 있을 것 같아. 실제 서비스를 구상할 때 도움이 될 거라 믿어.

듣자 하니, NLP의 철학적 뿌리까지 살짝 건드릴 수도 있을 것 같은데, 그러면 내가 만드는 AI 서비스의 본질을 더 깊게 고민해볼 수 있겠네?

그렇지. 다음으로 『기계는 왜 학습하는가』는 제목부터 물음표가 꽂히지 않아? 기계 학습의 ‘이론’을 떠올리면 보통 알고리즘, 모델, 수학 이런 것만 생각하기 쉬워. 그런데 이 책은 ‘왜’라는 근본적인 질문을 던져서, AI 시대에 우리가 어떤 방향으로 나아가야 하는지를 좀 더 철학적으로 고민하도록 도와줄 것 같아. 아주 실무적인 기술서만 접하다 보면 놓치기 쉬운 통찰이 있을 수 있잖아. 이 책을 통해 기계가 학습하는 목적과 이유를 파악하면, 내가 구축하고 싶은 AI 에이전트의 핵심 가치와도 연결 지을 수 있을 것 같아.

음… 그러고 보면 AI 비즈니스를 하려고 해도, 왜 이 기술이 필요한지 명확히 인식하는 게 중요하겠다. 단지 유행한다고 쫓아가기만 하면 안 되니까.

맞아. 그다음에 『머신 러닝 마스터 클래스』 같은 책은, 보다 실무적인 내용을 기대하고 있어. ‘기본기를 바로잡는 9가지 레슨’이라니까, 머신러닝의 대표 알고리즘부터 실제 데이터 핸들링까지, 현장에서 바로 써먹을 만한 방법론을 담고 있을 듯해. 나중에 AI 에이전트를 만들 때, 어떤 문제를 풀어야 하는지, 그 문제에 어떤 접근 방법이 적합한지 판단하는 능력이 매우 중요하잖아. 그래야 비즈니스 모델도 현실에 맞게 만들어낼 수 있고. 이 책을 통해 실무 감각과 사고방식을 함께 익히고 싶어.

결국엔 이론과 실무가 균형 있게 맞춰져야 새로운 아이디어도 나오고, 위험도 줄일 수 있으니까.

마지막으로 『개발자를 위한 필수 수학』. 솔직히 머신러닝이나 AI 관련해서 수학적 베이스가 탄탄해야 한다는 말, 귀에 딱지가 앉도록 들었잖아. 선형대수, 미적분, 확률과 통계 같은 거 말이야. 이 책은 개념을 실무적으로 연결 지어서 풀어준다고 하니, 사전 지식이 조금 부족해도 부담 없이 읽을 수 있을 것 같아. 특히 비즈니스 모델을 구상할 때도, 수학적 개념을 대충 알고 넘어가는 것보다는 정확히 이해하고 있어야 ‘어떤 모델을 쓰면, 왜 이 모델이 맞는지’ 논리적으로 설명할 수 있잖아. 나중에 투자자를 만나거나 팀을 꾸릴 때도 설득력 있는 근거가 될 거고.

이 네 권의 책으로 NLP, 머신러닝 이론, 실무 응용, 그리고 수학적 기반까지 ?”

AI 시대의 비즈니스 모델을 구축하려면, 단순히 테크닉만 알아서는 부족하고, 그 테크닉을 뒷받침하는 철학적·수학적 이해까지 있어야 한다고 생각해. 이 책들이 바로 그 길잡이가 되어줄 것 같아.

그래서 이렇게 주문한 거지. 이제부터 한 권 한 권 읽어가면서, 내 AI 에이전트 비즈니스 모델의 구체적인 모습을 조금씩 그려볼 생각이야.”