인공지능 공부 순서 로드맵

안녕하세요. 지금은 ML Engineer로써 일을 하고 있지만 스타트업에서 자연어처리 업무로 인턴을 잠깐 했었습니다. 그 인턴에 합격하기 전까지 제 공부과정은 다음과 같습니다. 1. Sung Kim의 PyTorchZeroToAll 강의 2. PyTorch로 MNIST, CIFAR10에 대해 VanillaMLP, CNN, ResNet, GAN, CGAN, DCGAN 구현 3. PyTorch로 RNN 구현, LSTM, Transformer, GPT, BERT 논문 리뷰 이렇게 하고 운좋게 인턴에 합격했는데요. 그 이후로도 공부한 과정은 제 프로필 들어오시면 관련 글 보실 수 있을거에요! 그리고 자연어처리처럼 딥러닝을 깊게 하기 위해서는.. 개인적으로 선형대수는 꼭 먼저 해야하지 않을까 싶어요.

안녕하세요~ 도움을 드리려고 답변 드립니다. 당연히 자연어처리 분야가 최종 목적이면 절차대로 파이썬 > 데이터 분석 > 머신러닝 > 딥러닝 순으로 가는게 맞구요 통계/선형대수학 등의 공부는 미리 해도 상관은 없는데 아무래도 관련 내용은 머신러닝 부분 나오기 때문에 같이 병행하셔도 큰 문제는 없습니다. 데이터분석/AI 분야로 공부, 진로 및 취업 상담은 아래 링크를 통해 자세한 안내 도와드리겠습니다 https://naver.me/5Vliudns