🤖 AI 개발 커리큘럼 (비전공자 입문용)
AI란? 컴퓨터가 스스로 배워서 똑똑해지는 기술입니다. 강아지 사진을 수천 장 보여주면 나중에 "이게 강아지야!"라고 맞힐 수 있게 되는 것처럼, AI도 데이터를 보고 패턴을 스스로 배웁니다!
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📌 1단계 - AI 개념 이해 (1~2주)
• AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이점
- AI: 사람처럼 생각하는 컴퓨터 기술 전체
- 머신러닝: 데이터로 스스로 배우는 방법
- 딥러닝: 뇌처럼 층층이 쌓아서 배우는 방법
• 지도학습 vs 비지도학습 vs 강화학습
• 우리 일상 속 AI 사례 (유튜브 추천, 번역, 챗봇)
• AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것
📌 2단계 - Python 기초 (3~4주)
• Python이란? AI 개발에 가장 많이 쓰는 언어
• 변수, 조건문, 반복문, 함수 익히기
• 리스트와 딕셔너리 다루기
• 파일 읽고 쓰기
• 실습: 구구단 자동으로 출력하는 코드 만들기
📌 3단계 - 데이터 다루기 (2~3주)
• 데이터가 왜 중요할까? (AI의 밥)
• NumPy로 숫자 배열 다루기
• Pandas로 표(데이터프레임) 다루기
• Matplotlib으로 그래프 그리기
• 실습: CSV 파일 불러와서 분석하고 시각화하기
📌 4단계 - 머신러닝 입문 (3~4주)
• Scikit-learn 라이브러리 사용하기
• 분류(Classification): 스팸 메일 분류하기
• 회귀(Regression): 집값 예측하기
• 군집화(Clustering): 비슷한 것끼리 묶기
• 모델 평가하기 (정확도, 오차 측정)
• 실습: 붓꽃 종류 맞추는 AI 만들기
📌 5단계 - 딥러닝 입문 (3~4주)
• 신경망이란? 뇌를 흉내낸 구조
• 입력층, 은닉층, 출력층 이해하기
• TensorFlow 또는 PyTorch 기초 사용
• 이미지 인식하는 CNN 맛보기
• 텍스트 이해하는 NLP 맛보기
• 실습: 손글씨 숫자 맞추는 AI 만들기 (MNIST)
📌 6단계 - 생성형 AI와 API 활용 (2~3주)
• ChatGPT, Gemini 등 대형 언어 모델이란?
• OpenAI API로 나만의 챗봇 만들기
• 이미지 생성 AI 원리 이해하기
• 프롬프트 엔지니어링이란?
• 실습: AI 챗봇 웹페이지 만들기
📌 7단계 - 실전 프로젝트
• 내가 좋아하는 분야의 AI 모델 만들기
• 허깅페이스(HuggingFace)에서 모델 가져다 쓰기
• AI 서비스를 웹에 배포하기
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💡 추천 학습 도구
- Google Colab (무료 AI 개발 환경, 설치 불필요)
- Kaggle (AI 대회 + 데이터셋 + 무료 GPU)
- HuggingFace (AI 모델 공유 사이트)
- OpenAI API (ChatGPT 기능 사용하기)
⏱ 예상 학습 기간: 약 5~7개월 (하루 1~2시간 기준)