Ai 공부방법(처음부터 시작하기)

AI는 광범위한 분야이므로 체계적인 학습 계획이 필요합니다. 다음은 AI를 제대로 공부하기 위한 기본적인 방법과 순서입니다:

 

1. **기본 지식 습득**:

    - **수학**: 선형 대수학, 미적분학, 확률 및 통계는 딥러닝 및 기계 학습의 기초입니다.

    - **프로그래밍**: Python이 기계 학습 및 데이터 과학 분야에서 가장 널리 사용되는 언어입니다. Python 기초를 탄탄히 다져두면 좋습니다.

 

2. **기초 알고리즘 및 기술 이해**:

    - 기계 학습 알고리즘 (선형 회귀, 의사결정 나무, SVM, 클러스터링 등)에 대한 이해가 필요합니다.

    - "Python Machine Learning" by Raschka 또는 "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow" by Géron과 같은 책을 통해 기초를 다질 수 있습니다.

 

3. **딥러닝**:

    - 딥러닝의 기본 아이디어와 주요 아키텍처(예: CNN, RNN, Transformer)를 학습합니다.

    - "Deep Learning" by Goodfellow et al.이나 "Deep Learning for Computer Vision" by Rajalingappaa Shanmugamani와 같은 교재로 시작하세요.

    - 프레임워크: TensorFlow, PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크에 익숙해지기.

 

4. **실전 프로젝트**:

    - Kaggle과 같은 데이터 과학 경쟁 플랫폼에서 프로젝트를 시작하거나 직접 프로젝트 아이디어를 구상해 실행해보세요.

 

5. **특화 분야 깊게 파기**:

    - 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 음성 인식, 강화 학습과 같은 분야 중 흥미를 느끼는 분야를 선택하여 깊게 연구합니다.

 

6. **최신 트렌드 및 논문**:

    - ArXiv, Google Scholar, NeurIPS, ICML, ICLR 등의 컨퍼런스 및 웹사이트에서 최신 연구 논문을 따라가면서 지식을 계속 갱신하세요.

 

7. **커뮤니티 참여**:

    - 지역의 AI 및 머신러닝 모임, 워크숍, 세미나, 학술 대회에 참여하여 네트워킹을 확장하고 최신 지식을 얻어보세요.

 

8. **자원 및 온라인 강의**:

    - Coursera, Udacity, edX 등의 온라인 플랫폼에서 AI와 관련된 강의를 수강하세요.

 

기본부터 차근차근 학습하고, 실제 문제를 해결하는 프로젝트를 수행하면서 경험을 쌓는 것이 중요합니다. AI는 계속해서 발전하는 분야이므로, 꾸준한 학습과 실무 경험이 필요합니다. 화이팅!