🤖 초보자를 위한 머신러닝 & 딥러닝 학습 로드맵 – 2025년 최신 가이드

“AI 공부, 어디서부터 시작해야 할까?”
요즘 인공지능이 화두지만, 막상 시작하려 하면 용어부터 막막하죠.

이번 글에서는
✔️ 머신러닝·딥러닝 개념 설명부터
✔️ 기초 수학, 실습 언어, 프레임워크 추천까지
초보자도 따라 할 수 있는 학습 로드맵을 정리해드립니다.

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✅ 머신러닝과 딥러닝, 뭐가 다를까?

개념	데이터 기반 학습 알고리즘	인공신경망 기반 고차원 학습
주로 사용	데이터 예측, 분류	이미지/음성 인식, 자연어 처리
복잡도	상대적으로 낮음	연산량 많고 구조 복잡
예시	랜덤포레스트, SVM	CNN, RNN, Transformer

 

📌 쉽게 말하면, 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야입니다.

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🧠 학습 로드맵 한눈에 보기

Step 0. 기초 준비

• 고등학교 수준 수학 (미적분, 선형대수, 확률/통계)
• 파이썬 기본 문법 (for문, 함수, 리스트 등)

Step 1. 머신러닝 기초

• 지도학습 vs 비지도학습
• 주요 알고리즘: Linear Regression, KNN, Decision Tree 등
• 도구: scikit-learn

Step 2. 딥러닝 개념 학습

• 퍼셉트론, 인공신경망 구조 이해
• 오차역전파, 활성화 함수, 학습률 등
• 프레임워크: TensorFlow / PyTorch 기초 실습

Step 3. 실전 프로젝트 실습

• 이미지 분류 (MNIST, CIFAR-10)
• 자연어 처리 (텍스트 감정 분석)
• 캐글(Kaggle) 미니 대회 참가

Step 4. 고급 주제 및 논문 읽기

• CNN, RNN, LSTM, Transformer 구조
• OpenAI, Meta AI, DeepMind 논문 리뷰
• 최신 트렌드: AutoML, Diffusion Model, LLM 응용

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📚 추천 강의/도서/채널

온라인 강의	[FastCampus AI 스쿨], [Coursera – Andrew Ng], [K-MOOC]
유튜브 채널	나도코딩, AI통, 김왼손의 왼손코딩
책	『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』, 『핸즈온 머신러닝』, 『모두의 딥러닝』
실습 사이트	Kaggle, Google Colab, HuggingFace Spaces

 

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🛠 추천 실습 환경

• Python 3.x + Jupyter Notebook
• Google Colab (무료 GPU 제공)
• Kaggle Notebook (바로 코드 실행 가능)

📌 설치 없이 브라우저에서 바로 실습 가능!

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✅ 마무리 요약

“AI는 어렵지만, 차근차근 하면 누구나 배울 수 있습니다.”

지금 중요한 건 이해보다 꾸준함,
매일 조금씩 따라하다 보면 어느 순간
당신도 머신러닝 모델을 직접 만들 수 있어요. 🧠