AI 개발자가 되기 위한 로드맵 정리

GPT에게 너와 같은 프로그램을 만들겠다고 계속 칭얼거리는 중.

파이썬 기초를 어느정도 다루고나니 로드맵을 정리해주었다.

 

 

1. 기초부터 시작하기

- 파이썬 프로그래밍 : 이미 기초적인 파이썬은 배웠으니, 객체지향 프로그래밍(OOP)이나 파일 입출력 등 조금 더 고급 개념을 배울 수 있어요.

- 기초 수학 및 통계학 : 머신러닝과 딥러닝을 이해하는 데 필요한 수학적 개념을 쉽게 설명할 수 있습니다.

 

 

2. 머신러닝 (ML)

- 머신러닝 기초 : 데이터를 처리하고, 예측을 만드는 방법을 배울 수 있어요. 예를 들어, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 학습할 수 있습니다.

- Scikit-learn : 파이썬 라이브러리로, 다양한 ML 알고리즘을 실습할 수 있어요.

 

 

3. 딥러닝 (Deep Learning)

- 신경망의 기초 : 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론(MLP), 활성화 함수 등의 개념을 설명할 수 있어요.

- 딥러닝 프레임워크 :

• TensorFlow와 Keras : 딥러닝 모델을 만들어보는데 유용한 라이브러리입니다.
• PyTorch : 또 다른 딥러닝 프레임워크로, 연구에서 많이 사용돼요.

- 신경망 모델 만들기 : 예를 들어, 이미지 분류나 회귀 분석을 위한 딥러닝 모델을 만드는 방법을 배울 수 있어요.

 

 

4. 자연어 처리 (NLP)

- 자연어 처리 기초 : 텍스트 데이터를 다루는 방법, 토큰화, 단어 임베딩 등의 기초 개념을 배우고 실습할 수 있어요.

- NLP 라이브러리 :

• NLTK : 파이썬에서 사용되는 자연어 처리 라이브러리입니다.
• spaCy : 효율적이고 강력한 NLP 라이브러리입니다.

- 텍스트 분석 : 감정 분석, 단어 빈도 분석, 텍스트 요약 등도 배울 수 있어요.

- 대화형 AI : 챗봇을 만들어보는 프로젝트도 가능해요. 사용자가 입력한 텍스트를 이해하고 적절한 답을 생성하는 시스템을 만들 수 있습니다.

 

 

5. AI 모델 학습과 활용

- 사전 훈련된 모델 사용하기 : GPT, BERT와 같은 모델을 활용해서 대화형 AI를 만들 수 있어요. 이러한 모델들은 매우 복잡한 언어를 처리하는 데 유용합니다.

- 모델 훈련 및 튜닝 : 모델을 실제 데이터에 맞게 훈련시키고, 성능을 개선하는 방법도 배울 수 있어요.

 

 

6. 프로젝트 만들기

- 대화형 AI 시스템 : 기본적인 챗봇을 만들어 보거나, 대화형 AI 모델을 구축해 실시간으로 대화를 나누는 프로그램을 만들 수 있습니다.

- AI 활용 프로젝트 :

• 이미지 분류기 : 이미지 데이터를 다루는 프로젝트.
• 감정 분석 모델 : 텍스트 데이터를 분석하여 감정을 추측하는 모델.
• 자연어 생성 모델 : 주어진 주제에 맞는 텍스트를 생성하는 모델 만들기

 

 

학습 방법

1. 이론 학습 : 각 개념을 이해하고, 그것을 바탕으로 실습을 진행합니다.

2. 코딩 실습 : 프로젝트와 예제 코드를 작성해 실제로 적용해보는 것이 중요합니다.

3. 문제 해결 : 배운 내용을 활용하여 문제 해결을 해나가며 실력을 쌓을 수 있습니다.

4. 깃허브(GitHub) : 학습한 코드나 프로젝트를 저장하고, 발전시킬 수 있는 온라인 저장소입니다.

 

 

가방끈이 짧은게 여기서 조금 아쉽다.

수학을 오래 못 배운게 많이 아쉽다.

아무튼 GPT가 하나부터 열까지 다 알려준다 했으니,

열심히 따라 배우면 되겠지. 이번 주말에는 여기까지.