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금융과 AI의 접점에서 실무와 교육, 저술 활동을 이어가고 있다. 현재 글로벌 이커머스 기업의 핀테크 조직에서 수석 데이터 과학자 겸 머신러닝 알고리즘 엔지니어로 근무하며, 아주대학교 인공지능대학원 겸임교수이자 캐글Kaggle 그랜드마스터로 활동하고 있다. 『금융 AI의 이해』(제이펍, 2024), 『AI 소사이어티』(미래의창, 2022, 세종도서 교양부문 선정)를 집필했으며, 미국의 IT 전문 출판사 Manning에서 영문 저서 『Financial AI in Practice』(2026)를 출간했다. 금융과 AI의 접점에서 실무와 교육, 저술 활동을 이어가고 있다. 현재 글로벌 이커머스 기업의 핀테크 조직에서 수석 데이터 과학자 겸 머신러닝 알고리즘 엔지니어로 근무하며, 아주대학교 인공지능대학원 겸임교수이자 캐글Kaggle 그랜드마스터로 활동하고 있다. 『금융 AI의 이해』(제이펍, 2024), 『AI 소사이어티』(미래의창, 2022, 세종도서 교양부문 선정)를 집필했으며, 미국의 IT 전문 출판사 Manning에서 영문 저서 『Financial AI in Practice』(2026)를 출간했다.

작가와 인터뷰(1개)

[읽다] AI가 탄생시킨 새로운 세상을 만나다

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그림으로 배우는 StatQuest 머신러닝 강의

저 : 조시 스타머 (Josh Starmer)

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세상에서 가장 인기 있는 머신러닝 유튜브 채널 ‘StatQuest with Josh Starmer’를 운영 중이다. 2016년부터 통계, 데이터 과학, 머신러닝 개념, 알고리즘을 사람들이 이해하고 기억하기 쉽도록 독특한 시각적 그림을 통해 설명하는 StatQuest는 전 세계의 사람들이 데이터 과학 대회에서 우승하고, 시험을 통과하고, 학교를 졸업하고, 직업을 얻고 승진하는 데 도움을 주고 있다. 세상에서 가장 인기 있는 머신러닝 유튜브 채널 ‘StatQuest with Josh Starmer’를 운영 중이다. 2016년부터 통계, 데이터 과학, 머신러닝 개념, 알고리즘을 사람들이 이해하고 기억하기 쉽도록 독특한 시각적 그림을 통해 설명하는 StatQuest는 전 세계의 사람들이 데이터 과학 대회에서 우승하고, 시험을 통과하고, 학교를 졸업하고, 직업을 얻고 승진하는 데 도움을 주고 있다.

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출판사 리뷰

마법 같은 인공지능을 그림으로 풀어내는 가장 친절한 입문서복잡하고 추상적으로만 느껴지던 신경망과 인공지능의 개념을 눈앞에 그림처럼 펼쳐 보이는 책이 나왔다. StatQuest 시리즈로 전 세계 데이터 과학자와 학생들에게 사랑받아온 조시 스타머가 이번에는 신경망과 인공지능을 주제로 쉽고 직관적인 해설을 선보인다.이 책의 가장 큰 매력은 ‘단순화가 아닌 명료화’다. 방정식과 기호를 그대로 쓰되, 그것이 어떻게 작동하는지를 그림과 비유로 풀어내 독자가 직접 눈으로 개념을 이해하게 한다. 텐서, 역전파, SoftMax, 크로스 엔트로피처럼 교과서에서는 어렵게만 보였던 개념이 차근차근 연결되면서 CNN, RNN, LSTM, 트랜스포머까지 자연스럽게 이어진다.또한 각 장에는 파이토치(PyTorch) 튜토리얼이 포함되어 있어 단순히 이해에 그치지 않고 직접 신경망을 만들어보며 손으로 체득할 수 있다. 학교에서 배웠지만 잊어버린 수학 개념도 부록에서 그림으로 다시 짚어주어 초심자부터 실무자까지 탄탄한 기반을 다지도록 했다.이 책은 신경망을 더 이상 ‘마법 같은 블랙박스’가 아니라 ‘눈으로 보고 손으로 만질 수 있는 도구’로 바꿔준다. 챗GPT를 비롯한 최신 AI 모델의 핵심 원리를 궁금해하는 독자에게 이 책은 직관과 이해의 즐거움을 동시에 선사할 것이다.‘데이터계의 밥 로스’라고 불리는 조시 스타머 특유의 유머와 따뜻한 설명은 어려운 개념 앞에서 주눅 들었던 독자에게 용기를 줄 것이다. 이 책과 함께 인공지능이라는 거대한 숲을 두려움 없이 탐험해보자.주요 내용●	신경망과 AI의 기본 개념●	가중치와 편향 최적화하기: 역전파●	ArgMax와 SoftMax로 출력 정리하기●	크로스 엔트로피로 학습 속도 높이기●	합성곱 신경망(CNN)으로 이미지 분류하기●	순환 신경망(RNN)으로 주식 예측하기●	장기 단기 메모리(LSTM)로 더 나은 주식 예측하기●	워드 임베딩으로 단어를 숫자로 변환하기●	Seq2seq와 인코더-디코더 모델로 언어 번역하기●	어텐션, 트랜스포머로 더 나은 언어 번역하기

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