이 책을 리뷰할 필요가 있나?

이 책에 제목대로 인공지능을 위한 선형대수학 책이어서 어차피 봐야 할 책이라 사실 리뷰가 필요 없긴 하다. 초심자가 딥러닝을 공부하기 위해서 어떤 수학이 필요한지 알기 어려운 데 스트랭이라는 응용수학 대가의 책이 한글로 번역되어 나온 이상 경력에 상관없이 무조건 거치게 되어 있는 책이다.

딥러닝에 입문할 때 많이 추천되는 필독서인데 쉬운가 하면 절대 쉽지 않다.
이 책을 구글링해 보면 학부 수준에나 볼 책이라는 글이 제일 앞에 뜨는 데 아니 다시 찾아보니까 학부 저학년 수준의 책이라고 하네? 절대 아니다.

우선 스트랭이 응용수학자로서 그런지 수학의 엄격함을 강조하는 대신 수학은 아이디어가 중요하다고 주장한다. 그래서 그런지 스트랭 강의나 선형대수학 입문 책들을 보면 스트랭만의 특징이 있다. 다른 수학책들과는 다른 서술 스타일인데 물리나 공대 사람들이 선호할 만하다. 이 책도 그런 특징을 가지고 있지만 그래도 수학책이라 정의-정리-증명의 흐름을 갖고 있다. 증명 문제도 많고

그래서 물리수학, 공대수학을 해온 사람들이 이 책을 접할 때 어려움을 갖게 되어있다. 또 내용들이 쉽지 않다. 적어도 선형대수학에서 응용, 순수 분야의 기초를 공부해야 어려움 없이 학습할 수 있다. 근데 그런 사람 중 학부생이 있을까? 보통 2학년 1학기에 선형대수학을 접할 건데 자기 전공이 아닌 분야의 교재를 2가지 이상 찾아 공부할 경우보다 전공에 집중할 경우가 많으므로 어렵게 느끼는 게 당연한 책이다.

결론은 충분히 어려운 책이니 딥러닝을 공부하며 수학에 익숙하지 않은 분들은 우선 책을 구매하되 공대다운 선형대수학과 수학과다운 선형대수학 교재 2가지를 학습하고 도전하길 추천한다. 개인적으론 프리드버그 선형대수학책과 스트랭의 교재와 강의를 활용하면 좋을 것 같다.