AI 공부 로드맵: 기초부터 실무까지
AI 공부는 어떻게 시작할까?
AI를 처음 접하면 어디서부터 시작해야 할지 막막할 수 있다. 나는 기본 개념을 다지고, 심화 학습을 통해 깊이를 더하며, 실무 역량을 키우는 방식으로 단계별로 접근하는 것을 추천한다.
✅ 기본 개념
어떤 학문이든 기본 개념을 습득하는 데 정답은 없다. AI 분야도 마찬가지로 입문 단계에서는 다양한 학습 방법이 있으며, 각자의 상황과 목표에 맞춰 선택할 수 있다. 체계적인 학습을 선호한다면, 머신러닝과 딥러닝 관련 서적이나 강의를 통해 기초를 다질 수 있다. 또한, 온라인 강의나 기술 블로그를 통해 자율적으로 공부할 수도 있다.
대학원 진학을 목표로 하거나 이미 재학 중이라면, 교재와 온라인 강의를 활용해 기초를 다지고 부족한 부분을 보충하는 것이 효과적이다. 특히, 머신러닝과 딥러닝의 기본 원리뿐만 아니라 수학, 통계학 등의 선수 과목을 이해하는 것이 중요하다. 이러한 기초 지식이 이후 더 깊은 개념을 배우는 데 큰 밑거름이 된다.
초심자이거나 가볍게 입문하고자 하는 경우, 유튜브 강의나 기술 블로그를 활용해 시간과 비용을 절약할 수 있다. 예를 들어, 성킴 교수의 ‘모두를 위한 딥러닝’ 강좌는 입문자에게 적합한 유익한 강의다. 다만, 블로그나 비공식 자료를 활용할 때는 정보의 정확성을 반드시 검토하는 것이 중요하다.
✅ 심화
기초 개념을 다졌다면, AI 분야의 빠른 발전에 맞춰 심화 학습을 진행하는 것이 좋다. 최신 연구 논문을 읽고 연구 내용을 따라가는 것이 이를 위한 좋은 시작점이 된다. 논문을 통해 최신 연구 동향을 파악하고 필요한 정보를 습득할 수 있다. 처음에는 논문이 어렵게 느껴질 수 있지만, ‘pr12’ 유튜브 채널 등의 논문 리뷰를 참고하면 이해에 도움이 된다.
또한, 동료와의 교류를 통해 이해를 넓히고 발전시킬 수 있다. 랩 세미나, 온라인 스터디, 오픈채팅 등을 활용해 다른 사람들과 의견을 나누고 토론하면서 학습 내용을 더 깊이 이해할 수 있다. 요즘에는 각종 AI 커뮤니티에서 서로 정보를 교류할 수 있는 기회가 많아, 관련 커뮤니티에 참여하는 것도 도움이 된다.
✅ 실무 역량
실무 역량을 키우기 위해서는 프로젝트를 진행해 보는 것이 좋은 경험이 된다. 프로젝트를 통해 데이터 전처리, 모델 학습 및 최적화, 배포 등의 과정을 경험하면서 실무 감각을 익힐 수 있기 때문이다.
최근 진행한 멘토링 중 학생들이 진행한 프로젝트들을 보면 AI를 활용한 다양한 아이디어가 눈에 띈다. 예를 들어, "인터넷 기사를 AI 모델을 통해 영상 클립으로 만들어 주는 서비스", "킥보드 불법 주정차 단속 서비스", "AI를 이용한 맞춤형 콘텐츠 큐레이션 서비스", "공장 내 불량품 자동 검수 서비스" 등의 프로젝트를 볼 수 있었다.
이처럼 토이 프로젝트라도 구체적인 문제를 설정하고 해결하는 과정을 거치면서, 데이터 처리, 모델 학습, 최적화, 배포 등 머신러닝의 다양한 실무 단계를 체험할 수 있다.
또한, 논문과 공개된 코드를 통해 학습하는 것도 좋은 방법이다. 관심 있는 도메인의 논문을 읽고, 그에 대한 공식 코드를 분석하며 문제 해결 과정을 직접 익힐 수 있다. 논문을 통해 이론적 접근 방식을 이해하고, 코드 분석을 통해 구현 과정을 배우면서 AI 모델 개발에 대한 심도 있는 이해를 할 수 있다.
마지막으로, Kaggle과 같은 플랫폼에서 실제 데이터를 다루며 다양한 문제를 해결해 보는 것도 추천한다. Kaggle은 데이터 과학 문제를 접하고, 경험을 쌓으며 실력을 점검할 수 있는 훌륭한 기회를 제공한다. 대회에 참여해 성능 순위를 확인하거나 종료된 대회의 데이터를 활용해 모델을 개발하며 실력을 향상시킬 수 있다. 이러한 경험을 통해 실무에서의 문제 해결 능력을 키울 수 있을 것이다.
✅ LLM을 공부한다면?
최근 AI 분야에서 LLM을 빼놓고는 이야기를 나누기 어려울 정도로, LLM의 중요성은 날로 커지고 있다. 이러한 트렌드에 맞춰 LLM을 공부하고자 한다면 몇 가지 핵심 기술들을 이해하는 것이 필수적이다.
먼저, 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 같은 기본 개념부터 시작해 토큰화, 워드 임베딩, 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG 등 다양한 주제에 대해 차근차근 학습해 나가는 것이 중요하다. 이와 동시에, LLM 분야는 빠르게 발전하고 있어 꾸준히 최신 논문과 응용 사례를 살피며 최신 트렌드를 파악하는 노력이 필요하다.
이처럼 기초부터 심화까지 폭넓게 학습하면서, 실습과 프로젝트를 통해 실력을 쌓아가는 것이 LLM 활용 능력을 높이는 좋은 방법이 된다. 최신 기술 흐름을 따라가며 LLM에 대한 심도 있는 이해를 쌓아가다 보면, 이 강력한 도구를 실무에 적용하는 데에도 자신감이 생길 것이다.
이처럼 단계별로 AI를 공부해 나가다 보면, 기본 개념부터 실무까지 자연스럽게 이어지며 AI 분야에 대한 폭넓은 이해를 쌓을 수 있다. 물론, 중요한 것은 각자의 스타일과 목표에 맞는 다양한 학습 방법을 적극 활용해 나만의 공부 방식을 만들어가는 것이다. 여러분에게 가장 잘 맞는 방법을 찾아가며, 꾸준히 학습을 이어나가 보자.
