인공지능(AI) 공부 계획

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인공지능(AI)을 다루기 위한 공부 계획은 기초부터 고급 단계까지의 학습을 단계적으로 진행하는 것이 중요. 아래는 초급부터 고급 단계로 나아가는 AI 공부 계획. 이 계획은 기초 수학, 프로그래밍, AI 이론, 실습 프로젝트를 포괄적으로 포함함.

1단계: 기초 준비 (1~2개월)

1. 필수 수학 개념 학습

• 선형대수: 벡터, 행렬, 행렬 곱셈, 고유값/고유벡터, SVD
• 확률 및 통계: 확률 분포, 베이즈 정리, 통계적 추론
• 미적분: 미분, 적분, 편미분, 연쇄 법칙

2. Python 프로그래밍

• Python 기본 문법: 변수, 조건문, 반복문, 함수, 파일 입출력 등
• 데이터 처리: NumPy, Pandas, Matplotlib 등을 활용한 데이터 분석 및 시각화

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2단계: 머신러닝 기초 (2~3개월)

1. 머신러닝 기본 개념 학습

• 기본 알고리즘: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, K-최근접 이웃(KNN), 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신(SVM)
• Scikit-Learn 라이브러리 사용법: Python에서 Scikit-Learn으로 머신러닝 모델을 구축하는 방법 학습
• 평가 지표: 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 점수, ROC 곡선 등 모델 평가 방법 학습

2. 데이터 전처리 및 피처 엔지니어링

• 결측값 처리, 이상치 탐지, 데이터 정규화 등의 기법 학습
• 피처 중요도 분석 및 차원 축소(PCA) 학습

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3단계: 딥러닝 기초 (3~4개월)

1. 신경망(Neural Networks)의 기초 학습

• 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론(MLP) 구조 이해
• 역전파(Backpropagation)와 경사 하강법(Gradient Descent) 학습
• 활성화 함수: ReLU, Sigmoid, Tanh 등

2. 딥러닝 프레임워크 학습

• TensorFlow 또는 PyTorch 설치 및 기본 사용법 학습
• Keras를 사용한 간단한 신경망 모델 구축 실습

3. CNN(Convolutional Neural Networks) 및 RNN(Recurrent Neural Networks)

• CNN: 이미지 처리에 특화된 신경망 학습
• RNN: 순차 데이터(텍스트, 시계열 데이터)를 다루기 위한 신경망 학습

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4단계: 프로젝트 및 실습 (4~6개월)

1. 머신러닝/딥러닝 프로젝트 진행

• Kaggle을 통해 데이터셋을 찾아 프로젝트를 수행
• 이미지 분류, 텍스트 분석, 시계열 예측 등 다양한 프로젝트에 참여
• 추천 프로젝트:
  • 손글씨 이미지 분류(MNIST 데이터셋)
  • 자연어 처리(NLP)를 위한 텍스트 분류
  • 주가 예측 시계열 분석

2. 모델 튜닝 및 최적화

• 하이퍼파라미터 튜닝: GridSearchCV, RandomSearch 등의 방법을 사용해 모델 성능을 최적화
• 과적합 방지: 정규화, 드롭아웃 등의 기법 학습

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5단계: 고급 AI 주제 탐구 (6개월 이상)

1. 강화 학습(Reinforcement Learning)

• Q-Learning, Deep Q-Network(DQN) 학습
• OpenAI Gym 환경에서 강화 학습 실습

2. 생성 모델(Generative Models)

• GANs(Generative Adversarial Networks) 학습
• Variational Autoencoders (VAE) 이해 및 실습

3. AI 연구 논문 읽기 및 최신 동향 학습

• arXiv나 Google Scholar에서 최신 논문 읽기
• AI 컨퍼런스(NeurIPS, CVPR, ICML)에서 발표된 최신 연구 동향 파악.