AI 공부 입문 가이드: 무엇부터 시작해야 할까?

인공지능(AI)은 더 이상 특정 전문가들의 전유물이 아닙니다. 최근 몇 년간 AI 기술은 폭발적으로 발전하며 다양한 산업과 일상생활에 깊숙이 자리 잡았습니다. 이에 따라 AI를 공부하려는 사람들이 늘어나고 있습니다. 하지만 막상 시작하려고 하면 "무엇부터 공부해야 할까?"라는 고민이 생깁니다. 이 글에서는 AI 입문자가 체계적으로 학습할 수 있는 단계별 로드맵을 제시합니다.

1. AI 공부를 시작하기 전에 알아야 할 것

AI를 공부하기 전, AI의 개념과 역할을 간단히 이해할 필요가 있습니다. AI는 컴퓨터가 인간과 유사한 방식으로 학습, 추론, 문제 해결을 수행하도록 만드는 기술입니다. 크게 머신러닝(ML), 딥러닝(DL), 자연어처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV) 등으로 나눌 수 있습니다. 이 중 딥러닝은 최근 가장 활발히 연구되는 분야입니다.

AI 학습을 위해서는 프로그래밍 기초, 수학적 사고, 논리적 문제 해결 능력이 필요합니다. 따라서 기초를 튼튼히 하는 것이 첫걸음입니다.

2. 단계별 AI 학습 로드맵

(1) 프로그래밍 기초 익히기

AI 구현의 대부분은 Python으로 이루어집니다. 따라서 Python을 먼저 익히는 것이 좋습니다.

추천 학습 내용: 자료형, 조건문, 반복문, 함수, 클래스, 라이브러리 사용법
추천 학습 자료: Codecademy, Python 공식 문서, 인프런 Python 강의

(2) 수학 기초 다지기

AI에서 중요한 수학은 크게 세 가지입니다.

선형대수학: 벡터, 행렬 연산은 신경망의 기본
확률과 통계: 머신러닝 모델의 예측과 불확실성을 이해
미적분학: 모델의 최적화 과정(예: 경사하강법) 이해

기초 수준만으로도 시작할 수 있으며, 학습 중 필요에 따라 심화하면 됩니다.

(3) 머신러닝 기본 개념 학습

머신러닝은 AI의 핵심입니다. 지도학습, 비지도학습, 강화학습의 개념을 익히고, Scikit-learn 같은 라이브러리로 간단한 모델을 구현해보세요.

추천 서적: 『파이썬 머신러닝 완벽 가이드』
추천 강의: Coursera Andrew Ng 머신러닝 강의

(4) 딥러닝 심화 학습

딥러닝은 인공신경망을 기반으로 합니다. TensorFlow, PyTorch 같은 프레임워크를 사용해 실제 모델을 만들어보세요.

CNN(이미지), RNN(시계열), Transformer(자연어처리) 등 다양한 모델 구조를 익히면 좋습니다.

(5) 프로젝트로 실력 쌓기

이론만으로는 부족합니다. Kaggle 같은 플랫폼에서 데이터를 다루고 모델을 학습시키며 경험을 쌓아보세요. 작은 프로젝트부터 시작해 점점 복잡한 문제에 도전하면 실력이 빠르게 향상됩니다.

(6) AI 윤리 및 최신 트렌드 학습

AI가 사회에 미치는 영향과 윤리 문제도 중요합니다. 또한 최신 논문과 기술 트렌드를 꾸준히 팔로업해야 합니다. arXiv, Papers with Code 등을 참고하세요.

3. 추천 학습 경로

Python 프로그래밍 → 2. 수학 기초 → 3. 머신러닝 → 4. 딥러닝 → 5. 프로젝트 → 6. 트렌드/윤리

4. 마무리

AI 학습은 마라톤과 같습니다. 처음부터 완벽하게 이해하려 하지 말고, 꾸준히 실습하면서 점진적으로 실력을 쌓는 것이 중요합니다. 이 로드맵을 따라가면 AI 전문가로 나아가는 길이 열릴 것입니다.