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인공지능(AI) 초보자가 공부를 시작하는 가장 현실적인 순서

모든게다궁금해요 2025. 5. 26. 01:02
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– 수학? 코딩? 뭐부터 해야 하지? 고민 해결해드립니다!

AI가 세상을 바꾸고 있다는 건 이제 누구나 아는 사실이지만, 막상 “나도 공부 좀 해볼까?” 하면 막막한 게 현실입니다.
어떤 책부터? 어떤 언어부터? 수학이 꼭 필요한가? 수많은 질문이 떠오르죠.

걱정 마세요.
오늘은 전공자가 아니어도 따라갈 수 있도록 초보자가 AI를 공부하는 현실적인 순서와 팁을 단계별로 정리해드릴게요.

1단계: 인공지능이 뭔지 진짜 쉽게 이해하자 (기초 개념 정립)

✔ 추천 학습 내용

  • AI란 무엇인가? (AI vs ML vs DL 차이)
  • 머신러닝의 작동 방식 (데이터 → 학습 → 예측)
  • 일상생활에서의 AI 활용 사례

✔ 추천 콘텐츠

  • 유튜브 채널: AI허준, 김왼손의 왼손코딩
  • 도서: 《처음 배우는 머신러닝》(한빛미디어)

팁: 처음에는 용어보다 전체 흐름을 이해하는 게 중요합니다.
AI가 수학이 아닌 '사람처럼 배우는 기술'이라는 점에 집중하세요.

2단계: 파이썬(Python)부터 배우자 (AI의 언어)

AI 개발에서 가장 널리 쓰이는 언어는 바로 파이썬입니다.
문법이 쉬워서 비전공자도 입문하기 좋은 언어예요.

✔ 학습 내용

  • 변수, 조건문, 반복문, 함수 등 기초 문법
  • 리스트, 딕셔너리, 클래스 등 자료구조
  • 라이브러리 사용법 (NumPy, pandas)

✔ 추천 학습 플랫폼

  • 인프런 강의: [왕초보를 위한 파이썬 입문]
  • 점프 투 파이썬 (무료 온라인 책)

팁: 하루에 30분씩 꾸준히 실습하세요.
파이썬은 "보는 것보다 타이핑하는 양"이 중요합니다.
Jupyter Notebook으로 실습하면 훨씬 편리해요!

3단계: 수학은 ‘필수’는 아니다. 하지만 조금씩 친해지자

“AI 하려면 수학 잘해야 한다면서요?” → 꼭 그런 건 아닙니다.
직접 알고리즘을 만드는 게 아니라면 고급 수학은 당장 몰라도 됩니다.

하지만 기초 개념은 반드시 필요합니다. 이유는?
모델이 왜 그런 결과를 내는지 이해하고 해석해야 하기 때문이죠.

✔ 필요한 수학 개념

  • 선형대수: 벡터, 행렬 연산
  • 미분/기울기: 경사하강법 이해용
  • 확률/통계: 분포, 정규분포, 확률 해석

✔ 추천 콘텐츠

  • 유튜브: [3Blue1Brown: 선형대수, 미분 직관적으로 배우기]
  • 도서: 《처음 배우는 인공지능 수학》 (길벗)

팁: 수학을 따로 깊이 공부하기보다는,
AI 예제를 따라하면서 필요할 때 해당 개념을 찾아보는 방식으로 접근하세요.
“문제를 풀기 위해 배우는 수학”이 가장 효율적입니다.

4단계: 머신러닝을 실습하면서 배워보자

AI의 핵심은 ‘머신러닝(Machine Learning)’입니다.
이 단계에서 여러분은 AI가 스스로 데이터를 보고 판단하는 과정을 실습하게 됩니다.

✔ 실습 예제

  • 키/몸무게로 비만 여부 예측하기
  • 집값 예측 모델 만들기
  • 이메일 스팸 분류기 만들기

✔ 주요 알고리즘

  • 지도학습: 선형회귀, 로지스틱 회귀, SVM, KNN
  • 비지도학습: K-means, PCA
  • 강화학습: 초급 단계에선 참고만

✔ 추천 프레임워크

  • Scikit-learn (파이썬 기반 머신러닝 라이브러리)

팁: 머신러닝 알고리즘은 직접 짜기보다 라이브러리 사용법에 익숙해지는 것이 먼저입니다.
사이킷런은 친절한 문서와 예제가 많아 초보자에게 딱 좋아요.

5단계: 딥러닝으로 한 단계 업그레이드

딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝보다 더 깊고 복잡한 모델입니다.
대표적으로 **인공신경망(Neural Network)**을 기반으로 합니다.

✔ 주요 개념

  • 퍼셉트론, 은닉층, 활성화 함수
  • CNN (이미지 인식), RNN (자연어 처리)
  • 오버피팅, 학습률, 에포크 등의 하이퍼파라미터

✔ 추천 프레임워크

  • TensorFlow (구글)
  • PyTorch (페이스북) → 더 직관적이고 인기가 높음

팁: 딥러닝은 처음부터 이론 공부보다
예제를 베껴보며 모델 구조를 익히는 것이 효과적입니다.
Kaggle(캐글)에서 실제 데이터를 받아 실습해보세요!

6단계: 프로젝트와 포트폴리오 만들기

공부가 어느 정도 진행되면 나만의 AI 프로젝트를 하나 만들어보세요.
이게 나중에 취업, 이직, 대학원, 개발 포트폴리오에 큰 자산이 됩니다.

✔ 예시 아이디어

  • 영화 리뷰 감성 분석 (자연어처리)
  • 고양이 vs 강아지 이미지 분류기
  • 내 목소리를 인식하는 AI

팁: 프로젝트를 만들 땐 문제 정의 → 데이터 수집 → 모델 구성 → 시각화 → 결과 분석의 흐름을 따라가세요.
완성되면 GitHub에 올리거나 Notion에 정리해두면 좋습니다.

7단계: 최신 AI 트렌드 따라가기 (GPT, LLM, 생성형 AI 등)

AI 분야는 하루가 다르게 변합니다.
기초가 어느 정도 잡혔다면 최신 트렌드도 꾸준히 따라가야 합니다.

✔ 주제 예시

  • GPT-4, ChatGPT 같은 LLM의 원리
  • Stable Diffusion, Midjourney 등 생성형 AI
  • AutoML, AI 윤리

✔ 추천 채널

  • YouTube: 유엠이(Umi AI), 스타트코딩
  • 커뮤니티: 디프러너스, AI Korea, Reddit r/MachineLearning

팁: 꾸준히 읽고, 보고, 정리하세요.
최신 논문을 쉽게 해설해주는 채널들도 많으니 겁먹지 마세요!

마무리하며: AI 공부는 ‘순서’보다 ‘꾸준함’이다

AI는 결코 전공자만의 영역이 아닙니다.
지금은 누구나 공부할 수 있고, 필요한 시대입니다.
하지만 너무 방대한 영역이니 단계별로 쪼개서,
작게 시작하고 꾸준히 이어가는 것이 가장 좋은 방법입니다.

오늘 알려드린 순서대로,
하루 30분이라도 꾸준히 한다면
당신도 분명 AI의 흐름을 주도하는 사람이 될 수 있습니다.

 

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