AI > Road Map for Developer

📍 1단계: AI 개념 및 머신러닝 기본기 다지기

AI의 큰 그림 이해 + 머신러닝의 기본 알고리즘 학습

항목	설명
AI vs ML vs DL	인공지능(AI)은 포괄적인 개념, 머신러닝(ML)은 AI의 하위, 딥러닝(DL)은 ML의 한 분야
지도학습 / 비지도학습 / 강화학습	입력-정답쌍이 있는가 여부에 따라 분류
기초 알고리즘	선형회귀, 로지스틱 회귀, KNN, 의사결정트리, SVM
평가지표	정확도, 정밀도, 재현율, F1 score 등
과적합/과소적합	모델이 너무 복잡하거나 단순해서 성능이 떨어지는 상태

신경망의 기본 구조 이해 + PyTorch/TensorFlow 실습

항목	설명
Perceptron / MLP	인공 뉴런 및 다층 퍼셉트론 구조
CNN (합성곱신경망)	이미지 인식에 특화된 구조
RNN / LSTM	시계열 데이터나 텍스트 처리에 적합
PyTorch / TensorFlow	가장 많이 쓰이는 딥러닝 프레임워크
GPU 연산 / 학습 최적화	모델 학습 속도를 위한 기술들 (CUDA, 학습률, Batch 등)

텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 AI 학습

AI 모델을 실제 서비스로 배포하고 관리할 수 있게 하기