AI/ML은 산업군을 막론하고 반드시 알아야 하는 기본 지식 중 하나가 되었는데요, Python을 이용해서 직접 본인의 도메인 영역에서 데이터 과학 업무를 할 수 있다면 금상첨화일 것입니다. 관련해서 데이터 과학 초보 탈출을 위한 AI/ML 스터디 50일 로드맵을 제시하는 기사 공유합니다.😃 (출처: Medium)

<AI/ML 스터디를 위한 50일 로드맵 (비전공자 대상)>

1일차: Andrew Ng의 Machine Learning Specialization

• Deeplearning.ai YouTube 채널과 Coursera에서 5시간 과정을 이용할 수 있습니다.

• Link: https://www.youtube.com/playlist?list=PLkDaE6sCZn6FNC6YRfRQc_FbeQrF8BwGI

2~3일차: 파이썬. 기본적인 이해와 실습

• PRINT부터 FUNCTIONS 및 CLASSES까지 모든 것을 확인하세요.

• Realpython, geeksforgeeks, w3schools, freecodecamp 또는 codewithmosh와 같은 비디오 튜토리얼

4일차: Numpy. 이해와 실천. 차원(dimension)과 인덱싱에 특히 중점을 둡니다.

• 코딩을 조금 할 수 있어야 하고 구문을 이해할 수 있어야 딥러닝 과정의 과제에 사용할 때 편안하게 사용할 수 있습니다.

5일차: Pandas

• Python, Pandas, Numpy 또는 Matplotlib에 능숙할 필요는 없습니다. 약간의 연습을 통한 기본적인 이해만으로 충분합니다.

6일차: Matplotlib

7~34일차: Andrew Ng의 Deep learning specialization

• Coursera에서 사용 가능하고, 5개 코스로 구성된 패키지입니다. 3주 안에 끝낼 수 있지만, 편안하게 진행하려면 4주의 시간이 필요합니다.

35일차: Conda

• 다운로드하고, 설치하고 문서를 읽고 연습하세요.

36일차: Pycharm 또는 다른 IDE

37일차: Gitlab, Git

38일차: Frask.

• API에 대한 지식부터 플라스크의 실제 사용법까지.

39일차: Docker

40~45일차:

• pycharm이나 선호하는 IDE에서 취약한 부분에 초점을 맞춰 Python과 Numpy를 연습해 보세요.

46~49일차:

• 기계 학습 및 딥 러닝 개념을 이론적으로 빠르게 학습합니다.

50일차:

• 첫 번째 딥 러닝 프로젝트 시작하세요!

원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다🙏

[Source Link] https://medium.com/@sibtainwahab/50-days-to-ai-ml-from-zero-to-hero-for-non-cs-background-6f256a7d03b7