Python으로 AI 배우기 — 첫 줄의 코드부터 운영 시스템까지
Python은 우연이 아니라 그 생태계 — NumPy, Pandas, scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, LangChain — 이 AI 엔지니어들이 매일 하는 작업에 직접 매핑되기 때문에 인공지능과 머신러닝의 지배적인 언어입니다. 이 트랙은 풀 스택을 다룹니다: Python을 처음부터 작성하기, 데이터 처리 및 분석, 모델 구축 및 평가, 그리고 실제 서비스로 배포하기.
배울 내용
Python 문법, 데이터 구조, 객체지향 프로그래밍부터 시작하고, 데이터 사이언스 필수 요소로 나아갑니다: 통계 기초, 데이터 정제, 탐색적 분석, 그리고 특성 엔지니어링. 여기서부터 트랙은 지도 학습과 비지도 학습, 서포트 벡터 머신, 시계열 예측, 그리고 추천 시스템을 다룹니다. 이후 과정들은 Python을 이용한 대규모 언어 모델, LangChain과 RAG 시스템, PyTorch를 이용한 컴퓨터 비전, Keras와 TensorFlow를 이용한 전이 학습, VAE와 GAN을 이용한 생성형 AI, 그리고 책임감 있는 AI와 설명 가능성을 다룹니다. 트랙의 고급 단계는 MLOps 기초, FastAPI를 이용한 규모 있는 AI 모델 배포, 분산 학습과 대규모 ML, 그래프 신경망, 그리고 고급 강화 학습을 소개합니다.
학습 경로
50개 이상의 과정이 A1부터 C2까지 진행됩니다. 초반 과정 — 프로그래밍 입문, Python 기초, 그리고 함수와 모듈식 프로그래밍 — 은 사전 경험을 가정하지 않습니다. NumPy 심화, Pandas 고급 연산, 모델 평가 및 하이퍼파라미터 튜닝, 그리고 자연어 처리 (NLP) 같은 중반 과정들은 실무적 머신러닝 능숙함을 쌓습니다. 트랙은 C1과 C2 과정으로 끝납니다: AI 시스템 아키텍처 및 설계, 고급 강화 학습, 그래프 신경망, 그리고 분산 학습과 대규모 ML.
작동 방식
각 과정은 내장 코드 에디터에서 실시간 피드백을 받으며 완료하는 짧고 집중된 수업으로 나뉩니다. 막힐 때는 AI 튜터를 사용할 수 있습니다 — 오류를 설명하고, 개념을 명확히 하고, 단순히 답을 주지 않으면서 다음 단계를 제안합니다.