AI응용개발자 학습 루트

AI 응용 서비스 개발과 클라우드 배포를 학습하고자 하는 경우, 다음의 학습 루트를 추천합니다: 1. **Python**: AI 및 딥러닝 모델 개발에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 2. **데이터 처리**: Pandas와 같은 라이브러리를 활용하여 데이터 전처리가 가능하도록 합니다. 3. **수학기초**: 선형대수, 통계학 등 AI, 머신러닝, 딥러닝에 필요한 수학적 개념을 이해합니다. 4. **머신러닝 이론**: 지도학습(Supervised Learning), 비지도학습(Unsupervised Learning), 강화학습(Reinforcement Learning) 등 머신러닝의 기본적인 알고리즘 및 모델에 대한 이해가 필요합니다. 5. **딥러닝 이론 & 프레임워크**: 신경망(Neural Network), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 자연어 처리(NLP) 등에 대한 이론을 배우며, TensorFlow나 PyTorch 같은 딥러닝 프레임워크의 활용 방법을 익히게 됩니다. 6. **클라우드 서비스**: AWS, GCP, Azure 등 클라우드 상에서 AI 모델을 학습하고 배포하는 방법을 이해합니다. 7. **AI 응용 서비스 개발**: 실제 서비스 상황에 맞게 AI 모델을 적용하는 방법을 배웁니다. 강의, 책, 온라인 코스 등 다양한 자료를 활용하여 실습 위주로 공부하시는 것이 중요합니다. 학습한 내용을 바탕으로 간단한 프로젝트를 수행해보거나, Kaggle과 같은 데이터 사이언스 경진대회에 참여하는 것도 좋습니다.