Python과 AI 기초 배우기: 초보자를 위한 12주 로드맵

💡 "Python 기초부터 머신러닝, 딥러닝, PyTorch 실습까지! AI 개발을 위한 12주 로드맵을 제공합니다. GitHub 협업 및 데이터 전처리 방법까지 포함된 가이드입니다."

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📌 0. 시작 전 필수 체크리스트

"왜 필요한지" 를 먼저 이해하세요!

• 예시: "Git은 왜 쓸까? → 코드 버전을 저장하는 도구 (ex: 포토샵 '되돌리기' 기능의 업그레이드 버전)"
• 모든 기술은 문제 해결을 위해 만들어졌다는 걸 기억하세요.

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📌 1단계: 기초 준비 (1~4주)

1-1. Python 입문 (2주)

▶ Day 1~3: 변수 & 데이터 타입

• 변수(Variable): 데이터를 담는 상자 (예: age = 25)
• 데이터 타입:
  • int: 정수 (예: 3)
  • str: 문자 (예: "Hello")
  • list: 순서있는 데이터 묶음 (예: [1, "apple", True])

▶ Day 4~7: 조건문 & 반복문

python

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# 조건문 (if-else)
if temperature > 30:
    print("더움!")
else:
    print("시원함!")

# 반복문 (for)
for i in range(5):  # 0부터 4까지 반복
    print(i)

▶ Day 8~10: 함수 & 클래스

• 함수(Function): 재사용 가능한 코드 블록 (예: 계산기의 덧셈 버튼)

python

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def add(a, b):
    return a + b

▶ Day 11~14: 파일 & 라이브러리

• pip install numpy: 숫자 계산 라이브러리 설치
• import pandas as pd: 데이터 분석 도구 불러오기

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1-2. 개발 환경 구축 (3일)

▶ 필수 도구 설명

1. VSCode: 코드 편집기 (메모장의 고급 버전)
   • 확장 프로그램 추천: Python, GitLens

Git: 코드 변경 기록 관리 (타임머신 기능)

• 초기 설정:

1. 가상환경(Virtual Environment): 프로젝트별 독립된 공간
   • conda create -n myenv python=3.8 → 3.8 버전 파이썬 설치

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1-3. AI 핵심 개념 (1주)

▶ 머신러닝 vs 딥러닝

• 머신러닝(ML): 데이터에서 규칙을 스스로 학습 (예: 스팸 메일 분류)
• 딥러닝(DL): 뇌의 뉴런 구조를 모방한 복잡한 학습 (예: 이미지 인식)

▶ 신경망(Neural Network) 구조

mermaid

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graph LR
A[입력층] --> B[은닉층] --> C[출력층]

• 입력층: 데이터가 들어오는 문
• 은닉층: 정보를 분석하는 공장
• 출력층: 최종 결과물 (예: "고양이 사진입니다")

▶ 학습 프로세스

1. 데이터 → 모델에 입력
2. 예측값과 정답 비교 → 오차 계산
3. 오차 줄이기 위해 모델 조정 (역전파)

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📌 2단계: 기술 습득 (5~8주)

2-1. PyTorch 실습 (2주)

▶ 텐서(Tensor): 다차원 배열 (예: 이미지 = 3차원 텐서)

python

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import torch
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])  # 2x2 행렬

▶ 간단한 모델 만들기

python

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# 선형 회귀 모델
model = torch.nn.Linear(1, 1)  # 입력 1개 → 출력 1개
loss_fn = torch.nn.MSELoss()   # 오차 계산 함수
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)  # 학습 도구

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2-2. DeepSeek 분석 (2주)

▶ 코드 분석 팁

1. GitHub에서 README.md 먼저 읽기 → 프로젝트 목적 파악
2. examples/ 폴더 찾기 → 실행 가능한 예제 코드
3. config.yml 수정 → 모델 설정 변경

▶ 첫 번째 수정 예시

python

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# 원본 코드
batch_size = 32
# 수정 후
batch_size = 64  # 더 많은 데이터 한 번에 처리

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2-3. 협업 도구 (1주)

▶ GitHub 핵심 기능

• Repository(저장소): 프로젝트 폴더
• Commit: 변경 사항 저장 (예: "로그인 기능 추가")
• Branch: 독립 작업 공간 (예: feature/login)

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📌 3단계: 프로젝트 실행 (9~12주)

3-1. 아이디어 구체화

▶ 문제 정의 템플릿

markdown

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1. 해결할 문제: 반려동물 사진으로 종류 분류  
2. 필요한 데이터: 강아지/고양이 이미지 1,000장  
3. 사용 모델: DeepSeek-Vision (이미지 처리 특화)  

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3-2. 프로토타입 개발

▶ 데이터 전처리 예시

python

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from torchvision import transforms

# 이미지 변환 파이프라인
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),    # 크기 조정
    transforms.ToTensor()      # 텐서로 변환
])

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📚 용어 사전

용어설명

API	다른 프로그램과 소통하는 규약 (예: 카카오맵 길찾기 기능 사용)
에포크(Epoch)	전체 데이터를 1회 학습하는 주기
하이퍼파라미터	모델 설정값 (예: 학습률, 배치 크기)

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🚨 초보자 필수 Tip

1. 에러 메시지는 친구: 구글에 "[에러 내용] stackoverflow" 검색
2. 50분 코딩 → 10분 휴식: 머리를 식히면 해결책이 보입니다
3. 모르는 건 기록: Notion/에버노트에 질문 리스트 작성

FAQ (자주 묻는 질문) - Google Snippet 최적화

Q1. Python과 AI를 배우는 데 얼마나 걸리나요?
👉 Python 기초(4주) + AI 개념(1주) + PyTorch 실습(2주) + 프로젝트(4주)로 총 12주 소요 예상.

Q2. 머신러닝과 딥러닝의 차이는 무엇인가요?
👉 머신러닝은 데이터에서 규칙을 학습하는 방식이며, 딥러닝은 뉴런 구조를 모방한 복잡한 학습 방법입니다.

Q3. PyTorch를 활용한 AI 모델을 만들려면 어떤 과정이 필요한가요?
👉 텐서 이해 → 데이터셋 준비 → 모델 설계 → 학습 및 평가 → 최적화 과정이 필요합니다.