인공지능(AI)은 현재 가장 뜨거운 기술 중 하나로, 입문자들이 이 분야에 진입하기 위해서는 체계적인 학습 로드맵이 필요합니다. 더욱 효율적으로 AI를 공부할 수 있도록, 2025년 기준으로 최신 트렌드를 반영한 학습 로드맵을 제시합니다.
1. AI 입문 전에 알아야 할 기본기
먼저 AI 학습에 필요한 기초 지식(프로그래밍, 수학)을 공부해야 합니다.
1.1 프로그래밍 기본기
- Python: AI 분야에서 가장 많이 사용되는 언어입니다.
- 추천 학습 책 및 사이트: 점프 투 파이썬(파이썬계의 수학의 정석 같은 책), 코드잇(실습 환경이 제공되고 체계적) 혹은 유튜브에 기초 강의가 매우 많습니다.
- 학습키워드: 변수, 함수, 조건문, 반복문, 클래스, 파일 입출력
1.2 수학
AI의 핵심 원리를 이해하려면 수학이 필수입니다.
- 선형대수학: 벡터, 행렬 연산, 고유값/고유벡터
- 확률과 통계: 확률 분포, 조건부 확률, 베이즈 정리
- 미적분학: 함수의 변화율, 최적화 (경사 하강법)
- 추천 강의: AI를 위한 기초 수학 모음집(한국식강의, 무료, 혁펜하임), 3Blue1Brown 유튜브 강의 (영문이지만 자막 있음, 전문적, 트렌디)
3Blue1Brown
My name is Grant Sanderson. Videos here cover a variety of topics in math, or adjacent fields like physics and CS, all with an emphasis on visualizing the core ideas. The goal is to use animation to help elucidate and motivate otherwise tricky topics, and
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2. 머신러닝 (Machine Learning)
머신러닝은 AI의 핵심 기술입니다.
2.1 머신러닝 기초
- 추천 학습 자료
- 책: 《파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝》 (세바스찬 라시카)
- 무료 강의: 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 (김성훈), 머신러닝의 모든 것(유료, 퀄리티 좋음, 실습 예제 다수)
- 핵심 알고리즘
- 선형 회귀, 로지스틱 회귀
- 의사결정나무, 랜덤포레스트
- 서포트 벡터 머신 (SVM)
- K-평균 클러스터링
2.2 실습 환경 구축
- 필수 라이브러리
- NumPy, pandas: 데이터 분석
- Matplotlib, Seaborn: 데이터 시각화
- scikit-learn: 머신러닝 구현
- Google Colab: 무료로 GPU를 사용할 수 있는 클라우드 기반 학습 환경
3. 딥러닝 (Deep Learning)
딥러닝은 신경망(Neural Network)을 기반으로 한 기술로, 머신러닝의 심화 과정입니다.
3.1 기초 개념
- 추천 학습 자료:
- 책: 《딥러닝 입문: 신경망부터 GAN까지》
- 강의: Deep Learning Specialization (Coursera, Andrew Ng), 딥러닝의 모든 것(유료, 한글자막)
- 핵심 알고리즘
- 인공신경망 (ANN)
- 합성곱신경망 (CNN): 이미지 처리
- 순환신경망 (RNN): 자연어 처리
3.2 프레임워크 활용
- TensorFlow: 구글이 개발한 오픈소스 딥러닝 라이브러리
- PyTorch: 페이스북이 개발, 연구 및 실무에서 널리 사용됨
- 학습 자료: PyTorch 공식 튜토리얼
4. 데이터 처리 및 MLOps
AI 모델은 데이터를 중심으로 작동합니다. 데이터를 다루고 배포하는 기술도 중요합니다.
4.1 데이터 분석
- SQL: 데이터베이스에서 데이터를 추출하고 처리하는 데 필수
- 빅데이터 도구: Hadoop, Spark
4.2 MLOps 기초
- 모델 배포
- FastAPI: AI 모델을 REST API로 배포
- Docker: 컨테이너 기반 배포 기술
- 모델 관리:
- MLflow, Kubeflow
5. 최신 트렌드 학습
AI는 빠르게 변화하는 분야입니다. 최신 기술이 매우 중요합니다.
개인적으로는 medium에서 관심 주제로 구독하면 매일 퀄리티 좋은 몇몇 저널을 무료로 볼 수 있습니다. (몇 개는 유료입니다.)
5.1 생성형 AI (Generative AI)
- 핵심 기술: GPT, Stable Diffusion, ChatGPT
- 실습 자료: Hugging Face 플랫폼 활용, Hugging Face 튜토리얼
5.2 오픈소스 활용
- 추천 프로젝트
- LangChain: AI 에이전트 개발
- AutoGPT: 자동화된 AI 시스템
6. 프로젝트 기반 학습
개발에는 프로젝트가 빠질 수 없습니다.
이론 학습 후에 도전해볼 만한 프로젝트 주제들을 추천 드리겠습니다.
6.1 간단한 프로젝트
- 이미지 분류 모델 구축 (예: MNIST 손글씨 데이터셋)
- 영화 리뷰 감성 분석 (NLP)
- 간단한 챗봇 개발(LLM agent를 활용하는 형식이면 노코드도 가능, 아래 툴 추천 글을 확인해보세요)
2025.01.01 - [AI engineering/LLM] - FlowiseAI 설치방법: 코딩 없이 쉽게 나만의 챗봇, 추천 시스템을 만드는 툴
FlowiseAI 설치방법: 코딩 없이 쉽게 나만의 챗봇, 추천 시스템을 만드는 툴
FlowiseAI란?FlowiseAI는 오픈소스 비주얼 노코드(Visual No-code) 도구로, LangChain 프레임워크를 기반으로 작동하며 AI 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있도록 돕는 도구입니다. Flowise를 사용하면 코드 작성
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6.2 포트폴리오 프로젝트
- 추천 시스템: 영화/도서 추천 알고리즘
- 시계열 예측: 주가 예측 모델
- 강화학습: 간단한 게임 AI 만들기
