인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wd995님.

AI 학습 여정을 시작하셨군요! 현재 인공지능을 위한 파이썬 과정을 수강 중이시라면, 그 다음 단계로 진행할 수 있는 여러 방향이 있습니다. 일반적으로 AI 및 데이터 분석의 다음 단계는 머신러닝 및 딥러닝이고, 이 과정에서 통계 및 확률에 대한 기본 지식을 갖추면 도움이 됩니다.

강의를 수강하신 후 다음 단계로 추천하는 학습 방향은 다음과 같습니다:

1. 기초 수학 개념 학습: 기초적인 통계, 확률, 대수학 등을 학습하시는 것이 좋습니다. 이는 분석 모델의 이해와 결과 해석에 매우 유용합니다.

2. 머신러닝 과정: 머신러닝의 기본 개념 및 알고리즘을 다루는 강의를 찾아보세요. 이는 AI의 실제 응용을 위한 필수 단계입니다. 이 과정은 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 다루게 됩니다.

3. 딥러닝 과정: 딥러닝의 기초부터 심화까지 다루는 강의를 탐색해보세요. 딥러닝은 AI의 핵심 영역 중 하나로, 인공신경망, CNN, RNN 등의 기술을 포함합니다.

이와 관련되어 인프런에서의 추천 강의는 다음과 같습니다(유사한 게시물이 없어 직접 추천 드립니다):

• AI 기초 수학의 이해 - 기초 수학 개념을 다루는 과정입니다.
  
• 머신러닝 시작하기 - 머신러닝의 기초부터 시작할 수 있는 과정입니다.
  
• 딥러닝 마스터 과정 - 딥러닝에 대한 심화 학습을 제공합니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

안녕하세요!

말씀하신 질문에 대한 답변은 어떤 AI 개발을 하는지에 따라 나뉠 것 같습니다.

AI 모델을 직접 개발한다면 수학 강의, 데이터 처리, 시각화의 기본기를 갖춘 뒤, 개인적으로 바로 딥러닝 강의를 듣는 것을 추천드립니다.

다만 LLM과 같은 모델을 high-level에서 다룬다면 아직 제 강의에 없지만 RAG, n8n과 같은 강의를 듣는 것을 추천드립니다.