인공지능 (Artificial Intelligence) 학습 로드맵

Artificial Intelligence 학습 로드맵

Artificial Intelligence 분야에서의 전문성 강화

1. 기초 강화

수학 및 통계학

• 선형대수학
  • 행렬 연산, 벡터 공간, 고유값과 고유벡터
• 확률론 및 통계
  • 확률 이론, 확률 분포, 기술통계, 추론통계
• 수치해석
  • 방정식 해법, 최적화 이론

프로그래밍 언어

• Python 고급 활용
  • 객체 지향 프로그래밍, 데이터 처리, 시각화
• Python 데이터 처리
  • Numpy, Pandas 사용법
• R 프로그래밍 (선택적)
  • R 기본 문법, 데이터 처리, 시각화

2. 기본 AI 및 머신러닝 개념

• 머신러닝 개론
  • 지도학습, 비지도학습, 강화학습
  • 주요 알고리즘 이해 (선형회귀, 로지스틱 회귀, 결정트리 등)
• 온라인 코스 및 자료
  • Coursera, edX, Udacity 등의 AI/ML 기초 코스
  • 추천 대학: Stanford, MIT, UC Berkeley 등

3. 심화 AI 및 머신러닝 학습

• 딥러닝
  • 신경망의 기초
  • CNN, RNN, LSTM
  • TensorFlow, PyTorch 사용법
• 자연어 처리 (NLP) 및 컴퓨터 비전
  • 텍스트 데이터 처리 기법
  • 이미지 및 비디오 데이터 처리

4. 실무 프로젝트 및 포트폴리오 개발

• 개인 및 그룹 프로젝트
  • Kaggle 대회 참여
  • GitHub를 사용한 프로젝트 관리
  • 실무 프로젝트를 통한 실제 문제 해결
• 포트폴리오 구축
  • 프로젝트 기반 학습 결과물 정리
  • 블로그 또는 GitHub을 통한 프로젝트 공유

5. 네트워킹 및 지속적 학습

• 컨퍼런스 및 워크숍 참여
  • AI 및 관련 기술 컨퍼런스 참여
  • 온라인 및 오프라인 네트워킹 이벤트
• 지속적인 학습
  • 최신 AI 연구 동향 파악
  • 관련 분야의 학술지 및 논문 정기적 검토

6. 대학원 수업 수강

• 인공지능 추천시스템
• 인공지능 자연어처리
• 기계학습기초

기술 도서

과목	유형	책 제목	영문명	저자
기계학습기초	참고	핸즈온 머신러닝	Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd Edition	오렐리아 제롱
인공지능 추천시스템	주교재	파이썬을 이용한 개인화 추천 시스템		임일
알고리즘 특론	부교재	파이썬 알고리즘		최영규

자연어 처리 바이블

1. Semester
   • 인공지능추천시스템
   • 인공지능자연어처리
   • 기계학습기초
   • 알고리즘특론
2. Semester
   • 딥러닝기초
   • 인공지능수학
   • 생성모델응용
   • 논문/프로젝트I

논문

1. scholar.google.com
2. dbpia.co.kr
3. riss.kr