AI 학습 경로: 기초부터 실전 마스터까지
AI 초보자를 위해 맞춤 설계된 체계적인 학습 로드맵으로, 인공지능에 대한 전반적인 이해를 돕고 핵심 개념, 프로그래밍 기술 및 최첨단 응용 분야를 습득하여 AI 탐험 여정을 시작하세요.
11단계: 수학 및 프로그래밍 기초
인공지능의 기반을 깊이 이해합니다. 이 단계에서는 Python 프로그래밍 기초(데이터 유형, 제어 흐름, 함수, 객체 지향 프로그래밍 포함), 일반적인 과학 계산 라이브러리(NumPy, Pandas) 및 데이터 시각화 라이브러리(Matplotlib, Seaborn)의 사용을 다룹니다. 또한 선형 대수(벡터, 행렬 연산), 미적분(도함수, 기울기) 및 확률론 및 통계(확률 분포, 가설 검정)와 같은 AI에 필요한 수학적 기초를 습득합니다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이해하는 데 핵심입니다.
22단계: 고전적인 머신러닝
전통적인 머신러닝의 핵심 알고리즘과 모델을 학습합니다. 지도 학습(선형 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신 SVM, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅) 및 비지도 학습(K-Means 클러스터링, PCA 차원 축소)의 원리와 응용을 습득합니다. 모델의 훈련, 평가 지표(정확도, 재현율, F1 점수, RMSE 등) 및 과적합 및 과소적합의 진단 및 처리 방법을 이해합니다. Scikit-learn 라이브러리를 통해 실습을 진행합니다.
33단계: 데이터 및 특징 엔지니어링
데이터 전처리 및 특징 최적화의 중요성을 탐구합니다. 이 단계에서는 데이터 정제(결측값, 이상값 처리), 데이터 변환(표준화, 정규화), 특징 선택(필터 방법, 래퍼 방법, 임베디드 방법) 및 특징 추출(텍스트의 TF-IDF, 이미지의 SIFT/HOG 등 개념)을 수행하고 이러한 기술을 사용하여 모델 성능을 향상시키는 방법을 안내합니다. 데이터 분석 프로세스를 습득하여 효율적인 AI 모델 구축을 위한 견고한 기반을 마련합니다.
44단계: 딥러닝 및 신경망
인공지능의 최첨단 분야로 진입합니다. 신경망의 기본 구조(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론), 역전파 알고리즘을 학습합니다. 이미지 인식에서 컨볼루션 신경망(CNN)의 응용, 순환 신경망(RNN) 및 그 변형(LSTM, GRU)이 시퀀스 데이터 처리(예: 자연어 처리)에서 작동하는 원리를 깊이 이해합니다. TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 주류 딥러닝 프레임워크의 구축 및 사용을 습득하고 자신만의 딥러닝 모델을 구축하고 훈련합니다.
55단계: AI 응용 분야 탐색
습득한 지식을 실제 시나리오에 적용합니다. 이 단계에서는 컴퓨터 비전(이미지 분류, 객체 감지, 이미지 생성), 자연어 처리(텍스트 분류, 감정 분석, 기계 번역, 질의 응답 시스템), 추천 시스템, 음성 인식, 강화 학습, 로봇 공학 등 다양한 산업 분야에서 AI의 광범위한 응용 분야를 소개합니다. 사례 분석을 통해 AI 잠재력에 대한 인식을 넓힙니다.
66단계: AI 프로젝트 실전 및 배포
이론적 지식을 실제 프로젝트 경험으로 전환합니다. 관심 있는 AI 응용 분야를 선택하여 데이터 수집, 모델 선택, 훈련 최적화에서 최종 배포에 이르기까지 엔드 투 엔드 AI 프로젝트를 독립적으로 완료합니다. GitHub를 사용하여 코드를 관리하는 방법, 훈련된 모델을 클라우드 플랫폼 또는 로컬 환경에 배포하는 방법, 모델의 설명 가능성 및 윤리적 고려 사항을 이해합니다. 실제 프로젝트를 통해 문제 해결 능력을 향상시킵니다.