[AI Study] 70일 하루 30분씩 공부하기..

기존 3개월 짜리 학습을 하며 Daily로 산출한 학습 자료가 커리큘럼에 맞지 않는것 같아 새로 산출하여 진행 하려 고 새로 뽑음.

아.... 일단 7일차까지는 쭉 뽑아서 한번에 하고.. 8일차를 내일부터 해야겠네.. ㅠㅜ

일단 하루 30분씩 공부할 커리큘럼 작성.'

열심히 해보자.

 

1개월 차: AI 기초 및 Python 프로그래밍

1주차: AI 기본 개념

• Day 1: AI란 무엇인가? (AI, 머신러닝, 딥러닝 개념 정리)
• Day 2: 머신러닝의 작동 원리 (데이터, 학습, 예측)
• Day 3: AI의 주요 활용 사례 살펴보기
• Day 4: AI 학습에 필요한 기초 수학 (기초 선형대수와 확률)
• Day 5: Python 개요 및 설치하기
• Day 6: Python 기본 문법 (변수, 데이터 타입)
• Day 7: 복습 및 퀴즈

2주차: Python 실습

• Day 8: 조건문과 반복문
• Day 9: 함수와 모듈
• Day 10: 리스트와 딕셔너리 다루기
• Day 11: 파일 읽고 쓰기
• Day 12: Python으로 간단한 데이터 처리
• Day 13: Python 라이브러리(Pandas, Numpy) 소개
• Day 14: 복습 및 간단한 Python 실습 문제 풀기

3주차: 데이터 분석의 기초

• Day 15: 데이터란 무엇인가? (데이터의 유형)
• Day 16: 데이터 시각화 기본 (Matplotlib 사용법)
• Day 17: 데이터 정리와 변환 (Pandas 실습)
• Day 18: 간단한 데이터셋 분석 실습
• Day 19: 머신러닝 워크플로우 소개
• Day 20: Scikit-learn 설치 및 기본 사용법
• Day 21: 복습 및 실습 정리

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2개월 차: 머신러닝 기초

4주차: 머신러닝 기본 알고리즘

• Day 22: 지도학습 vs 비지도학습
• Day 23: 선형 회귀 (Linear Regression) 이해하기
• Day 24: 간단한 선형 회귀 실습
• Day 25: 로지스틱 회귀 (Logistic Regression) 이해하기
• Day 26: 분류 모델의 기본 (KNN, Decision Tree 소개)
• Day 27: Decision Tree 실습
• Day 28: 복습 및 실습 정리

5주차: 모델 성능 평가

• Day 29: 모델 평가 지표 (정확도, F1 스코어 등)
• Day 30: 교차 검증 (Cross Validation) 이해
• Day 31: 데이터 분할 (훈련 데이터와 테스트 데이터)
• Day 32: 과적합과 일반화 문제 이해하기
• Day 33: 정규화 기법 (Regularization) 개념
• Day 34: 복습 및 간단한 프로젝트
• Day 35: 중간 점검

6주차: 비지도학습

• Day 36: 비지도학습의 기본 개념 (클러스터링)
• Day 37: K-Means 알고리즘 이해하기
• Day 38: K-Means 실습
• Day 39: 차원 축소 (PCA) 개념 이해
• Day 40: 간단한 차원 축소 실습
• Day 41: 비지도학습 복습
• Day 42: 프로젝트: 간단한 데이터 분석 및 시각화

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3개월 차: 딥러닝 기초 및 실전 프로젝트

7주차: 딥러닝의 기초

• Day 43: 신경망의 기본 구조 (뉴런, 레이어)
• Day 44: 딥러닝 학습 프로세스 이해하기
• Day 45: 딥러닝 프레임워크 (TensorFlow/Keras) 소개
• Day 46: TensorFlow/Keras 설치 및 사용법
• Day 47: 간단한 신경망 구현 실습
• Day 48: 활성화 함수 및 손실 함수 이해하기
• Day 49: 복습 및 실습 정리

8주차: 이미지 분류 프로젝트

• Day 50: MNIST 데이터셋 소개
• Day 51: 간단한 이미지 분류 모델 만들기
• Day 52: 모델 훈련 및 평가
• Day 53: 과적합 방지 기법 (Dropout 등)
• Day 54: 모델 개선 및 실험
• Day 55: 복습 및 모델 최적화
• Day 56: 프로젝트 완성

9주차: 텍스트 분석 프로젝트

• Day 57: 자연어 처리(NLP) 개요
• Day 58: 텍스트 데이터 전처리 (Tokenization, Lemmatization)
• Day 59: 간단한 텍스트 분류 모델 만들기
• Day 60: 모델 훈련 및 평가
• Day 61: Word Embedding (Word2Vec, Glove) 소개
• Day 62: 딥러닝을 활용한 텍스트 분석
• Day 63: 프로젝트 완성

마무리 주간

• Day 64~66: 주요 내용 복습 및 보완
• Day 67~69: 자신만의 프로젝트 기획 및 실행
• Day 70: 학습 요약 및 다음 단계 계획