인공지능 학습을 위해 공부해야 하는 것

인공지능(AI) 학습을 시작하려면, 몇 가지 핵심 개념과 기술을 이해하고 익히는 것이 중요해요. 아래는 AI 공부를 위해 필수적인 지식과 학습 경로입니다:

1. 기초 수학
선형대수학: 벡터, 행렬 연산, 고유값, 고유벡터 등은 신경망에서 필수적으로 사용됩니다.
미적분학: 미분과 적분은 모델의 최적화(특히 경사 하강법)에서 중요한 역할을 합니다.
확률과 통계: 데이터의 확률적 분포, 베이즈 정리 등은 데이터 분석과 머신러닝 모델의 신뢰성 평가에 유용합니다.

2. 프로그래밍
Python: AI와 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 언어입니다. 파이썬의 주요 라이브러리인 NumPy, Pandas, Matplotlib 등을 다루는 방법을 익히세요.
라이브러리 및 프레임워크: TensorFlow, PyTorch, Keras 같은 프레임워크는 딥러닝 모델을 구현하고 실험하는 데 매우 유용합니다.

 

3. 기계 학습(Machine Learning) 기초
지도 학습: 회귀, 분류 알고리즘(SVM, KNN, 의사결정 나무 등)을 이해하고 실습합니다.
비지도 학습: 클러스터링(K-means, 계층적 군집화)과 같은 알고리즘을 공부합니다.
강화 학습: 강화 학습은 에이전트가 환경에서 보상을 최대화하도록 학습하는 방식입니다. Q-learning, 정책 경사 같은 기법들을 이해하는 것이 좋습니다.

4. 딥러닝(Deep Learning)
신경망 기초: 퍼셉트론, 활성화 함수, 순전파/역전파 원리를 이해합니다.
합성곱 신경망(CNN): 이미지 분석에 사용되며, 합성곱 연산, 풀링 레이어를 학습합니다.
순환 신경망(RNN): 자연어 처리와 같은 시계열 데이터에 사용됩니다. LSTM, GRU 등 변형 모델도 유용합니다.
생성적 적대 신경망(GAN): 생성 모델로 이미지 생성, 데이터 증강에 쓰이며, 딥페이크 같은 기술의 기초입니다.

5. 데이터 처리 및 전처리
데이터 정규화, 누락값 처리, 특성 공학 등 데이터 전처리 과정을 이해하고 이를 구현하는 방법을 익히세요.

6. 프로젝트와 실습
이론을 익힌 후에는 실제 프로젝트를 진행해보는 것이 좋습니다. Kaggle 같은 플랫폼에서 데이터셋을 활용해 모델을 만들고, 실험해보면서 경험을 쌓아보세요.

 

추천 학습
- 온라인 강의: Coursera, edX, Udacity 같은 플랫폼에서 머신러닝, 딥러닝 코스를 수강해 보세요.
- 서적: "Deep Learning" (Ian Goodfellow), "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow" 같은 책은 좋은 참고자료가 됩니다.
- 커뮤니티와 학습 모임: GitHub, Stack Overflow, Kaggle 커뮤니티에서 다양한 프로젝트와 코드 예시를 참고하며 실력을 키울 수 있습니다.