백엔드 개발자의 입장에서 AI를 공부하고 싶은데 어디서 부터 봐야하지? 어떠한 순서대로 공부하면 효율이 좋을지 고민을 하다 AI가 AI를 가장 잘알지 않을까? 하는 아무런 근거 없는 생각으로 Chat GPT에게 물어봐서 시키는 대로 한번 공부를 해보기로 했다.
일단 무지성으로 물어보자, 대략적으로 아래와 같은 순서로 알려준다.
백엔드 개발자의 AI 학습 로드맵
1️⃣ AI 기본 개념과 수학 공부
2️⃣ Python과 AI 라이브러리 학습
3️⃣ 간단한 머신러닝 모델 개발 및 분석 실습
4️⃣ AI 모델을 REST API로 배포하여 서비스에 연동
5️⃣ MLOps 및 최신 AI 트렌드 탐색
다만 요즘 대세라 할수 있는 LLM에 대한 내용이 빈약해 보이고 너무 AI의 전체적인 내용을 자세하게 다루는 것 같아 조금 질문을 변경해 보자. (시키는 대로 한다메...)
분야도 모르고 뭣도 모르지만 일단 알려달라고 해보자, 아래와 같이 알려준다.
백엔드 개발자의 AI 학습 로드맵
1️⃣ 기초 다지기: AI 개념, 수학, Python 프로그래밍 기초 학습
2️⃣ 머신러닝 & 딥러닝: 기본 알고리즘과 딥러닝 프레임워크 실습
3️⃣ NLP & LLM 기초: 자연어 처리 기본과 Transformer 이해
4️⃣ LLM 심화: 프롬프트 엔지니어링, 모델 파인튜닝, API 활용
5️⃣ 백엔드 통합: 모델 서빙, 컨테이너화, MLOps를 통한 운영 기술 습득
6️⃣ 프로젝트 실습 및 최신 동향 탐구: 다양한 프로젝트를 통해 실무 적용 및 최신 연구 동향 학습
오... 뭔가 괜찮아 보인다. 위 내용대로 학습을 해보기 위해 자세한 커리큘럼을 만들어달라고 해보자.
1단계: AI 기초 및 수학/프로그래밍 역량 강화
목표
AI 및 머신러닝의 기본 개념을 이해하고, 필요한 수학적 및 프로그래밍 기초를 다집니다.
학습 내용
- AI/머신러닝 개요:
인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이와 주요 개념
지도학습, 비지도학습, 강화학습 기본 개념 - 수학 기초:
선형대수 (벡터, 행렬, 연산)
확률 및 통계 (기본 확률, 분포, 통계 기초)
미분과 경사하강법 등 최적화 기법 - 프로그래밍:
Python 기본 문법 및 데이터 처리 (리스트, 딕셔너리, 제너레이터 등)
Python 라이브러리: NumPy, Pandas, Matplotlib
학습도서
STEM CookBook, 수학자와 함께하는 인공지능 수학 with 파이썬
2단계: 머신러닝 및 딥러닝 기초
목표
다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고, 딥러닝 프레임워크를 활용하여 간단한 모델을 구현합니다.
학습 내용
- 머신러닝 알고리즘:
선형/로지스틱 회귀, KNN, 결정 트리, SVM 등
Scikit-Learn을 활용한 기본 모델 실습 - 딥러닝 기초:
인공 신경망(ANN)의 구조와 학습 방법
TensorFlow 또는 PyTorch를 활용한 기본 모델 구현 - 실습:
Kaggle 등에서 제공하는 공개 데이터셋으로 모델 구축 및 평가
학습도서
3단계: 자연어 처리(NLP) 및 LLM 기초
목표
NLP의 기본 개념을 이해하고, LLM의 기반 기술을 학습합니다.
학습 내용
- NLP 기초:
텍스트 전처리, 토큰화, 워드 임베딩 (Word2Vec, GloVe 등)
기본 NLP 태스크 (텍스트 분류, 감성 분석, 개체명 인식 등) - Transformer와 Attention:
“Attention is All You Need” 논문을 통한 Transformer 구조 이해
Attention 메커니즘과 Self-Attention의 개념 학습 - 실습:
Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 활용한 간단한 NLP 모델 실습
추천 자료/강좌
Hugging Face 튜토리얼 및 문서
Stanford CS224n (자연어 처리 강의)
관련 논문 및 블로그 포스트
4단계: LLM(대형 언어 모델) 심화 및 응용
목표
LLM의 동작 원리를 심도 있게 이해하고, 프롬프트 엔지니어링 및 파인튜닝 방법을 익힙니다.
학습 내용
- LLM의 작동 원리:
GPT, BERT 등 주요 LLM 모델의 구조와 차이점
사전 학습(Pre-training)과 파인튜닝(Fine-tuning)의 개념 - 프롬프트 엔지니어링:
효과적인 프롬프트 설계 방법
API 활용 및 모델 응답 최적화 전략 - 모델 파인튜닝:
도메인에 맞는 파인튜닝 기법 및 데이터 준비
Hugging Face의 Trainer API 등 활용
OpenAI API 또는 Hugging Face의 모델을 활용해 간단한 애플리케이션 구축
추천 자료/강좌
OpenAI 문서 및 튜토리얼
Hugging Face의 파인튜닝 가이드
관련 블로그 및 GitHub 오픈소스 프로젝트
5단계: 백엔드 통합 및 실제 서비스 배포
목표
학습한 AI/LLM 모델을 백엔드 시스템에 통합하여 실서비스에 적용할 수 있도록 합니다.
학습 내용
- 모델 서빙:
Flask, FastAPI 등을 사용하여 REST API 형태로 모델 배포
Docker, Kubernetes 등 컨테이너 기술을 통한 배포 자동화 - 백엔드 통합:
AI API 호출 및 인증, 결과 캐싱, 벡터 데이터베이스(예: FAISS) 활용
실시간 데이터 처리 및 모니터링 기법 - MLOps 기초:
CI/CD 파이프라인 구축
모델 모니터링, 로깅 및 A/B 테스트
추천 자료/강좌
“Building Machine Learning Powered Applications” (책)
TensorFlow Serving, TorchServe 튜토리얼
MLOps 관련 온라인 강좌 및 블로그 포스트
6단계: 프로젝트 및 지속적 학습
목표
자신만의 프로젝트를 진행하며 전 단계에서 배운 지식을 종합적으로 활용합니다.
프로젝트 예시
- 다양한 분야 실험:
챗봇, 추천 시스템, 텍스트 분석 등 여러 분야에서 LLM 적용 사례 탐색 - 실제 서비스 구축:
백엔드 API와 통합된 LLM 기반 애플리케이션 개발
사용자 피드백을 통한 개선 및 성능 최적화
추가 학습 방법
최신 논문 및 컨퍼런스 자료(NeurIPS, ICML, ACL 등) 탐독
GitHub 오픈소스 프로젝트 참여 및 커뮤니티 활동
기술 블로그, 온라인 커뮤니티 (Reddit, Stack Overflow)에서 실무 정보 수집
정리
생각보다 그럴듯하게 커리큘럼이 나와서 우선 하라는데로 따라가보면 될 것 같다. 일단 STEM CookBook, 수학자와 함께하는 인공지능 수학 with 파이썬와 밑바닥 부터 시작하는 딥러닝으로 시작을 해보자. 어느 단계까지 할 수 있을진 모르겠지만 가능하면 블로그에 정리를 해보면서 요 시리즈를 이어가볼 생각이다.
