🤖 AI 공부 로드맵

체계적이고 단계적인 인공지능 학습 가이드로 전문가의 길을 걸어보세요

STEP 1

기초 수학 3-4개월

AI의 이론적 토대가 되는 핵심 수학 개념들을 학습합니다

📊 선형대수

  • 벡터와 행렬 연산
  • 고유값과 고유벡터
  • 주성분 분석(PCA)
  • 특이값 분해(SVD)

📈 미적분학

  • 편미분과 그래디언트
  • 연쇄법칙
  • 최적화 기법
  • 라그랑주 승수법

📊 통계학

  • 확률분포와 베이즈 정리
  • 가설검정과 신뢰구간
  • 회귀분석
  • 정보이론 기초

🔢 이산수학

  • 그래프 이론
  • 조합론
  • 논리와 증명
  • 알고리즘 복잡도

💡 학습 팁

Khan Academy, 3Blue1Brown 유튜브 채널을 활용하고, 실습은 NumPy와 SymPy로 해보세요.

STEP 2

프로그래밍 기초 2-3개월

AI 개발에 필요한 프로그래밍 스킬과 도구들을 마스터합니다

🐍 Python 기초

  • 문법과 자료구조
  • 객체지향 프로그래밍
  • 함수형 프로그래밍
  • 예외처리와 디버깅

📚 핵심 라이브러리

  • NumPy: 수치 연산
  • Pandas: 데이터 조작
  • Matplotlib/Seaborn: 시각화
  • Jupyter Notebook 활용

💾 데이터 구조 & 알고리즘

  • 리스트, 스택, 큐, 트리
  • 정렬과 탐색 알고리즘
  • 시간복잡도 분석
  • 동적 프로그래밍

🔧 개발 도구

  • Git/GitHub 버전 관리
  • 가상환경 설정
  • IDE 활용
  • 패키지 관리

💡 학습 팁

매일 코딩하는 습관을 만들고, LeetCode나 HackerRank에서 알고리즘 문제를 풀어보세요.

STEP 3

머신러닝 기초 4-5개월

전통적인 머신러닝 알고리즘들을 이해하고 실습합니다

📖 이론 기초

  • 지도학습 vs 비지도학습
  • 편향-분산 트레이드오프
  • 과적합과 정규화
  • 교차검증과 성능평가

🎯 지도학습

  • 선형/로지스틱 회귀
  • 의사결정나무
  • 랜덤포레스트, XGBoost
  • SVM, k-NN

🔍 비지도학습

  • k-means 클러스터링
  • 계층적 클러스터링
  • 주성분 분석(PCA)
  • 연관규칙 학습

🛠️ 실습 도구

  • Scikit-learn 마스터
  • 데이터 전처리 기법
  • 피처 엔지니어링
  • 모델 튜닝과 앙상블

💡 학습 팁

Andrew Ng의 Machine Learning Course를 수강하고, Kaggle 대회에 참여해보세요.

STEP 4

딥러닝 5-6개월

신경망과 딥러닝의 핵심 개념들을 학습하고 구현합니다

🧠 신경망 기초

  • 퍼셉트론과 다층신경망
  • 역전파 알고리즘
  • 활성화 함수
  • 손실함수와 옵티마이저

🖼️ 컴퓨터 비전

  • CNN 아키텍처
  • LeNet, AlexNet, ResNet
  • 이미지 분류와 객체 탐지
  • 전이학습

📝 자연어 처리

  • RNN, LSTM, GRU
  • 워드 임베딩
  • Seq2Seq 모델
  • 어텐션 메커니즘

🔧 딥러닝 프레임워크

  • TensorFlow/Keras
  • PyTorch
  • 모델 저장과 배포
  • GPU 가속 컴퓨팅

💡 학습 팁

Fast.ai 강의로 실무적 접근을 하고, CS231n으로 이론을 보강하세요.

STEP 5

고급 AI 기술 6개월+

최신 AI 기술과 대규모 모델들을 이해하고 활용합니다

🔄 Transformer

  • Self-Attention 메커니즘
  • BERT, GPT 아키텍처
  • 포지셔널 인코딩
  • 멀티헤드 어텐션

🤖 대규모 언어모델

  • GPT-4, Claude, Gemini
  • 프롬프트 엔지니어링
  • 파인튜닝과 LoRA
  • RAG 시스템 구축

🎨 생성형 AI

  • GAN과 Diffusion Model
  • DALL-E, Stable Diffusion
  • VAE와 오토인코더
  • 멀티모달 모델

🚀 최신 동향

  • 강화학습 기초
  • 연합학습
  • 신경 아키텍처 탐색
  • 설명가능한 AI

💡 학습 팁

HuggingFace 라이브러리를 마스터하고, arXiv에서 최신 논문을 읽는 습관을 기르세요.

STEP 6

실무 프로젝트 지속적

학습한 지식을 종합하여 실제 프로젝트를 구현하고 포트폴리오를 구축합니다

💼 포트폴리오 프로젝트

  • 이미지 분류 웹앱
  • 챗봇 시스템 구축
  • 추천 시스템 개발
  • 시계열 예측 모델

🏗️ MLOps & 배포

  • Docker 컨테이너화
  • 모델 서빙 (FastAPI)
  • CI/CD 파이프라인
  • 모니터링과 A/B 테스트

☁️ 클라우드 플랫폼

  • AWS SageMaker
  • Google Cloud AI
  • Azure ML Studio
  • 서버리스 배포

🌟 커리어 개발

  • GitHub 포트폴리오
  • 기술 블로그 운영
  • 오픈소스 기여
  • 컨퍼런스/밋업 참가

💡 학습 팁

실제 비즈니스 문제를 해결하는 프로젝트를 선택하고, 처음부터 끝까지 완성하는 것에 집중하세요.