인공지능 공부 순서 로드맵

인공지능을 학습하는데는 여러 방법이 있지만 기본적인 로드맵은 다음과 같을 수 있습니다. 1. **Python 프로그래밍:** 이미 파이썬을 할 줄 아시는군요! 파이썬은 인공지능, 특히 머신러닝 및 딥러닝에 가장 많이 사용되는 언어입니다. 이에 대한 이해가 깔려 있는 것은 좋은 시작입니다. 2. **수학기본:** 선형대수, 확률과 통계, 미적분 등의 기본적인 수학 지식은 머신러닝 알고리즘을 이해하는 데 매우 중요합니다. 그러나 실제로 코드를 구현하면서 병행하여 학습하는 것도 가능합니다. 3. **머신러닝 기본:** 감독/비감독 학습, 회귀, 분류 등의 기본 개념부터 알아보시는 것이 좋습니다. 그리고 여기에 몇 가지 알고리즘 (결정 트리, SVM, KNN 등)의 원리와 어떻게 작동하는지를 이해하세요. 4. **딥러닝 기본:** 먼저 인공 신경망의 기본 개념부터 배웁니다. 그런 다음 종류별로 심화 학습을 진행합니다. 예를 들어 convolutional neural networks (CNN)는 이미지 처리에 주로 사용되고, recurrent neural networks (RNN)와 그 변형인 LSTM은 시계열 데이터나 자연어 처리에 활용됩니다. 5. **자연어처리(NLP):** 딥러닝 기본을 알고 나면 NLP를 시작하실 수 있습니다. 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역 등의 작업을 위한 알고리즘과 함께 주요 개념(토큰화, 단어 임베딩 등)을 배웁니다. 마지막으로, 실전 프로젝트에서 이러한 지식을 적용해보세요. 이론적인 지식만으로는 충분하지 않습니다. 코드를 작성하고 문제를 해결함으로써 실질적으로 배운 것을 이해하게 됩니다. 같이 보실 만한 강의나 무료 리소스는 Coursera의 Andrew Ng 교수님의 '머신러닝'과 '딥러닝 전문가 되기' 강좌, Fast.ai의 딥러닝 및 NLP 강좌 등이 우수합니다.