『AI를 위한 수학의 기초』는 인공지능을 이해하기 위한 기초적인 수학을 학습하는 데 목적을 둔다. 이를 위해 행렬과 벡터, 확률과 통계, 통계적 추론, 회귀분석, 최적화, 미분과 적분에 이르기까지 인공지능의 핵심을 이루는 수학적 개념들을 하나의 흐름으로 엮어 제시한다. 또한 이론적 설명에 그치지 않고, 파이썬 실습을 통해 수식이 실제 계산과 알고리즘으로 어떻게 이어지는지 직접 확인할 수 있도록 구성하였다.

특히 이 교재에는 두 관점, 다시 말해 통계학의 세계관과 인공지능 · 머신러닝의 세계관이 교차하는 지점이 존재한다. 통계학은 불확실성을 해석하고 추론하는 학문이며, 인공지능은 계산과 최적화를 통해 예측과 판단을 수행하는 기술이다. 두 분야는 오랫동안 같은 수학을 공유하면서도 서로 다른 언어와 관점을 사용해 왔다. 따라서 이 교재에서는 이러한 차이를 독자가 의식적으로 인지할 수 있도록, 인공지능과 머신러닝의 맥락을 강조할 때는 ‘모델’이라는 용어를, 통계학적 추론과 해석의 맥락을 강조할 때는 ‘모형’이라는 용어를 구분하여 사용한다. 이는 단순한 용어 선택의 문제가 아니라, 같은 수식을 바라보는 시선의 차이를 드러내기 위한 의도적인 장치이다.

이 교재는 인공지능을 처음 접하는 독자에게 견고한 수학적 기초를 제공하기 위해 만들었다. 이 교재에서 수학은 목적 그 자체라기보다, 인공지능을 이해하기 위한 언어이자 사고 도구로 자리매김한다. 각 장을 차근차근 따라가다 보면 인공지능은 더 이상 막연한 기술이 아니라, 그 작동 원리를 이해할 수 있는 계산의 체계로 인식될 것이다. 이 교재가 독자 여러분이 인공지능을 보다 깊이 이해하고 활용하는 데 기초적인 기준점이 되기를 바란다.