초보자를 위한 Python & AI 기초 학습 가이드

초보자를 위한 Python & AI 기초 학습 가이드

📌 1단계: 기초 준비 (1~4주)

1-1. Python 입문 (2주)

✅ Day 1~3: 변수 & 데이터 타입

변수(Variable): 데이터를 저장하는 상자입니다. 예를 들어, 나이를 저장하려면 다음과 같이 변수를 사용할 수 있습니다.

age = 25  # 25라는 값을 'age'라는 변수에 저장

데이터 타입(Data Type): 변수에 저장할 수 있는 데이터의 종류입니다.

• int (정수): 숫자 값 (예: 3, 100)
• str (문자열): 문자나 문장 (예: "Hello")
• list (리스트): 여러 개의 값을 묶어서 저장 (예: [1, "apple", True])

✅ Day 4~7: 조건문 & 반복문

조건문과 반복문을 사용하면 프로그램이 특정 조건에서 실행되거나 여러 번 반복됩니다.

조건문 (if-else): 특정 조건이 참이면 실행되는 코드

temperature = 35  # 온도 변수 설정
if temperature > 30:
    print("더움!")
else:
    print("시원함!")

반복문 (for): 같은 작업을 여러 번 실행할 때 사용

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

✅ Day 8~10: 함수 & 클래스

함수(Function): 자주 사용되는 코드 조각을 묶어 필요할 때 실행할 수 있도록 합니다.

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

print(add(3, 5))  # 3과 5를 더한 결과 출력

클래스(Class): 객체를 만들기 위한 설계도

class Car:
    def __init__(self, brand):
        self.brand = brand

    def drive(self):
        print(f"{self.brand} 자동차가 달립니다!")

my_car = Car("Hyundai")
my_car.drive()

✅ Day 11~14: 파일 & 라이브러리

라이브러리(Library): 다른 개발자가 만들어 놓은 기능을 쉽게 가져다 쓸 수 있도록 모아둔 코드

• 숫자 계산을 위해 numpy 설치하기:

pip install numpy

• 데이터 분석을 위해 pandas 불러오기:

import pandas as pd

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1-2. 개발 환경 구축 (3일)

✅ 필수 도구 설명

• VSCode: 코드 작성에 최적화된 프로그램 (메모장의 고급 버전)
  • 확장 프로그램 추천: Python, GitLens
• Git: 코드 변경 기록을 저장하는 타임머신 같은 도구

✅ 초기 설정

가상환경(Virtual Environment): 프로젝트별 독립된 환경을 만들기 위해 사용

conda create -n myenv python=3.8  # Python 3.8 환경 생성

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1-3. AI 핵심 개념 (1주)

✅ 머신러닝 vs 딥러닝

• 머신러닝(ML): 데이터를 이용해 스스로 규칙을 학습하는 기술 (예: 스팸 메일 분류)
• 딥러닝(DL): 인간 뇌의 뉴런 구조를 모방한 인공지능 학습 방식 (예: 이미지 인식)

✅ 신경망(Neural Network) 구조

신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성됩니다.

입력층 → 은닉층 → 출력층

• 입력층: 데이터가 들어오는 부분 (예: 이미지 데이터)
• 은닉층: 데이터를 분석하고 가공하는 부분
• 출력층: 최종 예측 결과를 내는 부분 (예: "고양이 사진입니다")

✅ 학습 프로세스

1. 데이터 → 모델에 입력
2. 모델이 예측값을 출력
3. 예측값과 정답을 비교해 오차(실제와 차이)를 계산
4. 오차를 줄이기 위해 모델을 수정 (역전파 과정)

이 가이드를 따라 하면, Python과 AI의 기초 개념을 쉽게 익힐 수 있습니다! 🚀