이것이 무엇인가

이것은 인공지능과 머신러닝을 배우기 위한 무료, 커뮤니티 큐레이션 학습 가이드입니다. 무료 YouTube 강좌, 온라인 클래스, 블로그, 웹사이트 링크를 하나의 순서 있는 로드맵으로 모아 놓았습니다.

Aadith Sukumar(GitHub 사용자 aadi1011)가 만들었으며 AI, ML, 딥러닝, 데이터 과학, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 생성형 AI, 강화 학습, 에이전틱 AI를 다룹니다.

대상

AI/ML에 관심이 있는 모든 사람, 완전 초보자부터 고급 자료를 원하는 사람까지. 모듈은 난이도가 증가하는 순서로 정렬되어 있어 초보자는 모듈 0에서 시작하여 올라갈 수 있지만, README에는 모듈을 동시에 또는 순서대로 따라갈 수 있다고 나와 있습니다.

사용 방법

로드맵은 11개의 번호가 매겨진 모듈과 보너스 모듈로 나뉩니다. ⭐로 표시된 콘텐츠는 저자가 강력히 추천하는 것입니다. 각 모듈은 리소스(강좌, 비디오, 기사, 소프트웨어)의 표입니다.

또한 저자가 만든 두 개의 동반 YouTube 비디오가 있어 리소스를 안내합니다(파트 1 및 파트 2).

학습 경로(모듈)

• 모듈 0 – 시작하기 전에: 컴퓨터 설정 — Python 3.14, Visual Studio Code, pip 패키지 설치 프로그램, AI/ML에서 사용되는 일반적인 Python 라이브러리 설치.
• 모듈 1 – 그 모든 것의 기초 수학: 기초 수학 — ML용 수학 재생 목록, 이산 수학 강좌(NPTEL), 이산 구조, MIT 선형 대수 강의, 데이터 과학을 위한 기초 수학.
• 모듈 2 – 기초 쌓기: 컴퓨터 과학 및 Python 프로그래밍 — MIT의 Python을 사용한 CS 입문, Harvard의 CS50 Python 강좌, W3Schools Python 입문, 4시간 Python 비디오, Python 인증이 포함된 HackerRank 연습.
• 모듈 3 – 데이터 과학: 데이터에 대해 배우기 — Python을 사용한 통계 및 데이터 과학, 보너스 5분 입문 비디오, W3Schools 데이터 과학 입문, Python-for-data-science 비디오, Google 데이터 분석 자격증, IBM 데이터 과학 자격증(⭐).
• 모듈 4 – 머신러닝: 기계가 데이터에서 학습하도록 가르치기 — 입문 ML 기사, Harvard의 데이터 과학 ML 강좌(⭐), GeeksForGeeks ML 튜토리얼, Microsoft Azure/OpenAI 모듈, Andrew Ng의 Coursera 머신러닝 특화 과정(전문가 수준으로 표시, 기초를 다진 후 권장), Google Cloud의 ML 엔지니어 경로.
• 모듈 5 – 컴퓨터 비전: 컴퓨터에 시각 부여 — 집중 강좌 비디오, OpenCV 전체 튜토리얼, OpenCV 부트캠프, 컴퓨터 비전 필수 과정(⭐), 고급 Stanford 강의 재생 목록.
• 모듈 6 – 딥러닝 신경망: 신경망이 뇌를 모방하는 방법 — DeepLearning.AI의 강좌, 신경망/딥러닝 강좌, 합성곱 신경망 강좌, 딥러닝 집중 강좌(⭐), 그리고