AI 개발 로드맵: 파이썬부터 딥러닝, 배포까지 단계별 가이드

핵심 기술

이 콘텐츠는 파이썬 프로그래밍 기초부터 시작하여 AI 및 머신러닝 핵심 개념, 데이터 처리 및 시각화, 자연어 처리(NLP), 딥러닝, 그리고 최종적으로 AI 모델을 실제 서비스로 배포하는 전 과정을 아우르는 실용적인 7단계 로드맵을 제공합니다.

기술적 세부사항

• Phase 1: Python 마스터: 변수, 반복문, 함수, 조건문, 데이터 타입(리스트, 딕셔너리 등), 파일 입출력, 예외 처리, 객체 지향 프로그래밍(OOP) 학습. VS Code, Google Colab 활용. HackerRank, LeetCode 실습.
• Phase 2: AI를 위한 기초 수학: 선형 대수(벡터, 행렬), 확률 및 통계(평균, 분산, 확률 분포), 미적분(기본적인 미분) 개념 학습. Khan Academy, 3Blue1Brown, StatQuest 등 활용.
• Phase 3: 데이터 처리 및 시각화: pandas, NumPy를 활용한 데이터 로딩, 정제, 조작. matplotlib, seaborn을 활용한 데이터 시각화 및 탐색. .describe(), .value_counts(), .groupby() 등의 메소드 활용.
• Phase 4: 핵심 머신러닝: 지도 학습(선형 회귀, 결정 트리, KNN), 비지도 학습(K-Means, PCA) 알고리즘 학습. 모델 평가 지표(정확도, 혼동 행렬, F1-score) 이해. scikit-learn 라이브러리 사용. Iris 분류, Titanic 생존 예측, 주택 가격 예측 미니 프로젝트.
• Phase 5: 자연어 처리(NLP) 입문: 텍스트 정제, 토큰화, 감성 분석, 텍스트 분류. 챗봇 구축. NLTK, spaCy, scikit-learn 라이브러리 사용. 이력서 필터, Streamlit 기반 챗봇, 감성 분류기 프로젝트.
• Phase 6: 딥러닝 소개: 퍼셉트론, 활성화 함수, 순방향 신경망, CNN(Convolutional Neural Networks) 개념 학습. TensorFlow, Keras 라이브러리 사용. MNIST 숫자 인식, 고양이 vs 강아지 분류 프로젝트.
• Phase 7: AI 프로젝트 구축 및 배포: Streamlit, Gradio, Flask, FastAPI를 활용한 UI/API 개발. Streamlit Community Cloud, Render, Railway 등 배포 플랫폼 학습. 개발된 모델의 온라인 접근성 확보.

개발 임팩트

이 로드맵을 통해 AI 및 머신러닝의 전반적인 프로세스를 체계적으로 학습하고, 실제 프로젝트를 통해 실무 역량을 강화할 수 있습니다. 특히 AI 분야로의 취업 또는 인턴십 준비에 직접적인 도움을 받을 수 있으며, 개인 프로젝트를 통해 아이디어를 실현하는 능력을 키울 수 있습니다.

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