[ AI&ML_Eng : [AI + ML + DL] + [DA+DS] ] 기초,기본 개념 목차.

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목 차
Phase 1: Python 기본 문법 + 자료구조 + 심화개념
Phase 2: Numpy 기본 문법, 자료 다루기
Phase 3: Pandas 기본 문법, 자료 다루기
Phase 4: SQL/DB 기본 문법, 심화 문법 및 개념
Phase 5: ML 기초 및 기본 개념
Phase 6: 딥러닝 기초 및 기본 개념
Phase 7: 비전 기초 및 기본 개념
Phase 8: NLP 기초 및 기본 개념
Phase 9: 시계열 기초 및 기본 개념
Phase 10: GIS 기초 + 공간 분석 기본 개념

Phase 1: Python 기본 문법 + 자료구조 + 심화개념
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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1 | Python 기초: 변수, 자료형, 연산자 | 간단 계산기 만들기 | Python Docs |
2 | 조건문, 반복문 | 숫자 맞추기 게임 | YouTube: Python Tutorial |
3 | 함수 정의, 매개변수, 반환값 | BMI 계산 함수 작성 | Real Python: Functions |
4 | 심화: 함수 고급(가변 인자, lambda), 예외 처리 | 예외 처리 포함 계산기 | Python Docs: Functions |
5 | 리스트, 튜플, 딕셔너리, 세트 | 연락처 관리 프로그램 | YouTube 자료구조 튜토리얼 |
6 | 클래스 기초: 생성자, 메서드 | 사람 클래스(Person) 만들기 | Python OOP Tutorial |
7 | 심화: 상속, 메서드 오버라이딩 | 동물 상속 예제 | Real Python: OOP |

Phase 2: Numpy 기본 문법, 자료 다루기
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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8 | Numpy 배열 생성, indexing, slicing | 1D/2D 배열 연습 | Numpy Docs |
9 | 배열 연산, 브로드캐스팅 | 행렬 덧셈, 스칼라 곱 | YouTube Numpy Tutorial |
10 | 통계 함수: mean, std, sum | 임의 데이터 분석 | Kaggle Iris 데이터 활용 |
11 | 난수 생성, 조건 연산, 마스킹 | 난수 배열 필터링 | Numpy Tutorial |
12 | 심화: 선형대수 (행렬 곱, 역행렬, 전치) | 작은 행렬 계산 | Numpy Linear Algebra |
13 | 배열 결합, 분할 | concat, split 연습 | Numpy Docs |
14 | 미니 실습: Iris 데이터 Numpy 기반 통계 | 평균, 분산, 최대/최소 | Kaggle Iris Dataset |

Phase 3: Pandas 기본 문법, 자료 다루기
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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15 | Series, DataFrame 생성, 데이터 불러오기 | CSV/Excel 불러오기 | Pandas Docs |
16 | 데이터 선택, 필터링, 정렬 | 조건 필터링, 정렬 실습 | YouTube Pandas Tutorial |
17 | 결측치 처리, 데이터 타입 변환 | fillna, dropna | Kaggle Titanic |
18 | 그룹화: groupby, pivot_table | 매출 합계/평균 계산 | Kaggle Superstore |
19 | 데이터 합치기: concat, merge | 여러 DataFrame 결합 | Pandas Docs |
20 | 심화: MultiIndex, 시계열 기본 | 날짜 인덱스 활용 | Pandas Time Series |
21 | 미니 실습: 전처리 + 기초 분석 | Superstore 데이터 분석 | GitHub 기록 |

Phase 4: SQL/DB 기본 문법, 심화 문법 및 개념
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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22 | DB 기초, ERD, 테이블 구조 | 샘플 ERD 설계 | MySQL Tutorial |
23 | SELECT, WHERE, ORDER BY | 데이터 조회, 조건 필터링 | Kaggle Sample DB |
24 | JOIN, GROUP BY, HAVING | 주문-고객 JOIN 실습 | SQL YouTube |
25 | 서브쿼리, 윈도우 함수 | 랭킹, 누적 합 | PyMySQL Docs |
26 | Python + SQL 연동 | Pandas read_sql 실습 | SQLAlchemy Docs |
27 | 심화: 인덱스, 정규화, 트랜잭션, ACID | DB 최적화 실습 | MySQL Docs |
28 | 미니 실습: DB 기반 데이터 분석 | CSV → DB → Pandas | GitHub 기록 |

Phase 5: ML 기초 및 기본 개념
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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29 | ML 개념: 지도/비지도 학습 | 개념 이해 + 시각화 | Scikit-learn Docs |
30 | 회귀: Linear Regression | Diabetes dataset | Kaggle Diabetes |
31 | 분류: Logistic Regression, Decision Tree | Iris dataset | Kaggle Iris |
32 | 앙상블: RandomForest, XGBoost | 모델 비교 | XGBoost Docs |
33 | 모델 평가 지표 | Confusion Matrix, ROC, F1 | YouTube ML Eval |
34 | Feature Engineering | 범주형 변수 인코딩, Scaling | Kaggle 예제 |
35 | 미니 실습: 소규모 ML 프로젝트 | 지도학습 모델 평가 | GitHub 기록 |

Phase 6: 딥러닝 기초 및 기본 개념
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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36 | 신경망 구조: 뉴런, Forward, Backpropagation | 간단 NN 손글씨 숫자 예측 | DeepLearning.ai, YouTube |
37 | 활성화 함수( Sigmoid, ReLU, Softmax ) | 시각화 및 비교 | YouTube DL Tutorial |
38 | 손실함수, Optimizer | MSE, CrossEntropy, SGD | PyTorch Docs |
39 | PyTorch/TensorFlow 기본 구조 | Tensor, Tensor 연산, 기초 모델 | PyTorch/TensorFlow Docs |
40 | MLP 실습 | MNIST 분류 (MLP 모델) | Kaggle MNIST |
41 | 심화: Dropout, BatchNorm | MLP 성능 향상 실습 | PyTorch Docs |
42 | 미니 실습 정리 | 학습곡선 시각화, Accuracy 평가 | GitHub 기록 |

Phase 7: 비전 기초 및 기본 개념
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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43 | CNN 구조 이해: Convolution, Pooling, Padding | 간단 CNN 구현 | YouTube CNN Tutorial |
44 | CNN 학습 실습 | Fashion-MNIST 이미지 분류 | Kaggle Fashion-MNIST |
45 | 이미지 전처리: Resize, Normalize, Augmentation | OpenCV/PIL 적용 | OpenCV Docs |
46 | Transfer Learning 개념 | Pretrained 모델 활용 (ResNet50) | PyTorch TL Tutorial |
47 | Transfer Learning 실습 | 작은 데이터셋 Fine-tuning | Kaggle Chest X-ray Sample |
48 | Grad-CAM/Visual Explanation | CNN 예측 시각화 | PyTorch Grad-CAM Tutorial |
49 | Vision AI 심화 실습 | 폐렴/작물 질병 예제, Accuracy 평가 | GitHub 기록 |

Phase 8: NLP 기초 및 기본 개념
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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43 | 토큰화, 불용어 제거 | 간단 텍스트 전처리 | YouTube NLP Tutorial |
44 | Bag of Words, TF-IDF | 뉴스 기사 벡터화 | Scikit-learn Docs |
45 | Word Embedding (Word2Vec, GloVe) | 단어 벡터 시각화 | Gensim Docs |
46 | Transformer 구조 이해 | BERT, GPT 개념 | HuggingFace Blog |
47 | HuggingFace Transformers 설치 | 예제 모델 로딩 | HuggingFace Docs |
48 | Fine-tuning BERT | 소규모 텍스트 분류 | Kaggle PubMed |
49 | 미니 실습: 텍스트 전처리 + 분류 | GitHub 기록 | |

Phase 9: 시계열 기초 및 기본 개념
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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50 | 시계열 개념: 트렌드, 계절성 | 시각화 | YouTube Time Series |
51 | 이동평균, 지수평활법 | Pandas 실습 | Kaggle Retail Sales |
52 | AR, MA, ARMA, ARIMA | Python statsmodels | Statsmodels Docs |
53 | Prophet 라이브러리 | 예측 실습 | Prophet Docs |
54 | 결측치/이상치 처리 | 데이터 전처리 | Kaggle 예제 |
55 | 시계열 평가 지표 | RMSE, MAE 계산 | YouTube |
56 | 미니 실습: 시계열 예측 | GitHub 기록 | |

Phase 10: GIS 기초 + 공간 분석 기본 개념
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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57 | GIS 개념: 좌표계, 레이어 | QGIS/GeoPandas 실습 | GeoPandas Docs |
58 | 벡터 데이터 | Shapefile 불러오기 | Kaggle GIS Dataset |
59 | 래스터 데이터 | Rasterio 실습 | Rasterio Docs |
60 | GIS 시각화 | Folium 지도 시각화 | YouTube GIS Tutorial |
61 | 공간 조인, 버퍼링, 클리핑 | 실습 | Kaggle GIS |
62 | 좌표계 변환, 데이터 정합 | 실습 | Kaggle 예제 |
63 | 미니 실습: 스마트팜 GIS 분석 | GitHub 기록 | |
Day | 학습 목표 | 실습 예제 | 참고자료 |
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64 | 공간 분석: 패턴, 분포 | 지도 시각화 | YouTube Spatial Analysis |
65 | 공간 통계: Moran’s I, 공간 상관 | Python 실습 | PySAL Docs |
66 | KNN 공간 분석 | 실습 적용 | Kaggle GIS |
67 | 공간 회귀/예측 | Python 예제 | Kaggle SmartFarm |
68 | 디지털 트윈 기초 | 사례 조사 + 시각화 | YouTube Digital Twin |
69 | GIS + IoT 센서 연동 | 간단 시뮬레이션 | Kaggle SmartFarm |
70 | 미니 실습: 디지털 트윈 기반 공간 분석 | GitHub 기록 | |
