AI(인공지능) 공부에는 정해진 한 가지 정답 코스가 있다기보다는, 기초 → 응용 → 심화 순서로 가는 것이 가장 효율적입니다. 처음 시작하신다면 아래 순서를 추천드립니다.
1️⃣ 프로그래밍 기초
- Python을 가장 먼저 추천합니다 (AI/데이터 분야 표준)
- 변수, 조건문, 반복문, 함수, 클래스 개념 익히기
- 간단한 알고리즘 문제 풀이로 사고력 키우기
2️⃣ 수학 기초
AI는 수학 위에 만들어집니다. 너무 깊게 시작할 필요는 없고, 핵심만 잡으시면 됩니다.
- 선형대수: 벡터, 행렬
- 확률·통계: 평균, 분산, 확률 분포
- 미분: 변화율 개념 이해 정도
3️⃣ 머신러닝 기본
- 지도학습 / 비지도학습 개념
- 회귀, 분류, 클러스터링
- overfitting / underfitting 개념
- scikit-learn으로 간단한 모델 실습
4️⃣ 딥러닝 & 프레임워크
- 인공신경망, CNN, RNN 개념
- TensorFlow 또는 PyTorch 중 하나 선택
- 이미지 분류, 간단한 예측 모델 만들어보기
5️⃣ 관심 분야 심화
본인이 하고 싶은 방향에 따라 나눕니다.
- 컴퓨터 비전 (이미지, 영상)
- 자연어 처리 (챗봇, 번역)
- 데이터 분석 / 추천 시스템
- 게임 AI, 강화학습
6️⃣ 실습 & 프로젝트
- Kaggle 같은 플랫폼 활용
- 작은 프로젝트라도 직접 만들어보기
- 결과보다 과정과 이해가 중요합니다
처음엔 막막하지만, 작은 성공 경험을 쌓아가면 생각보다 빠르게 길이 보입니다.
기초를 탄탄히 하면서 천천히 단계별로 진행해 보세요