기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. Google AI/Cloud GDE, Microsoft AI MVP다. 텐서플로 블로그(tensorflow.blog)를 운영하고 있으며, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다.
《혼자 만들면서 공부하는 딥러닝》(한빛미디어, 2025), 《혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(개정판)》(한빛미디어, 2025), 《챗GPT로 대화하는 기술》(한빛미디어, 2023)을 집필하였고, 《대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!》(인사이트, 2025), 《머신 러닝, 핵심만 빠르게!》(인사이트, 2025), 《밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM》(길벗, 2025), 《핸즈온 LLM》(한빛미디어, 2025), 《머신 러닝 Q & AI》(길벗, 2025), 《개발자를 위한 필수 수학》(한빛미디어, 2024), 《실무로 통하는 ML 문제 해결 with 파이썬》(한빛미디어, 2024), 《머신러닝 교과서: 파이토치 편》(길벗, 2023), 《스티븐 울프럼의 챗GPT 강의》(한빛미디어, 2024), 《핸즈온 머신러닝 3판》(한빛미디어, 2023), 《만들면서 배우는 생성 딥러닝 2판》(한빛미디어, 2023)을 포함하여 수십여 권의 책을 우리말로 옮겼다.
“인공지능을 공부하려면 수학을 잘 알아야 할까요?”, “머신러닝을 배울 때 수학을 먼저 공부해야 하나요?”와 같은 질문을 참 많이 받습니다. 아이러니하게도 그에 대한 대답은 “네” 또는 “아니요” 모두 가능합니다.
머신러닝을 처음 배울 때 수학이 반드시 필요한 것은 아닙니다. 하지만 공부를 계속하다 보면 자연스럽게 수학의 필요성을 느낄 수 있습니다. 반대로 수학을 조금 이해하고 나서 시작하면 머신러닝 모델의 작동 방식을 이해하는 데 훨씬 더 자유롭습니다. 정답이 있는 것이 아니며 자신에게 맞는 공부 방법을 선택하면 됩니다.
그간 수학을 실용적으로 잘 설명하는 책을 번역하려고 마음먹었지만 좋은 책이 쉽게 눈에 띄지 않았습니다. 다행히 오라일리에서 나온 이 책은 이런 요구 사항을 딱 채워주었습니다. 벡터에서 머신러닝까지 수학이 어떻게 데이터 분석과 머신러닝에 활용되는지 탐험해볼 수 있어 즐거웠습니다. 모쪼록 독자들도 이 책이 마음에 들기를 바랍니다.