AI loadmap
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자료구조, 알고리즘, 프로그래밍 언어, 데이터베이스 등 컴퓨터 과학의 기초에 대한 확실한 이해가 있어야 한다. 컴퓨터 과학 강좌
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프로그래밍 언어 학습: Python, R, Java와 같은 프로그래밍 언어는 AI 애플리케이션에서
일반적으로 사용 -
통계 및 수학 학습: 머신러닝과 AI에서는 확률, 통계, 선형대수학, 미적분 등을 이해하는 것이 필수적이기 때문에 이러한 개념을 잘 파악하는 것이 중요하다.
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기계 학습 개념에 익숙해지세요: 지도 및 비지도 학습, 신경망, 의사 결정 트리, 무작위 포레스트 및 기타 기계 학습 모델에 대해 배우세요.
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실제 데이터 세트로 연습: 실제 데이터 세트를 사용하고 모델을 구축하여 실제 경험을 쌓습니다. 케글 등 온라인 대회에 참가해 머신러닝 문제를 해결하는 실전 경험을 쌓을 수 있다.
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AI의 특정 분야 전문화 : AI는 넓은 분야이기 때문에 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로봇공학 등 특정 분야 전문화가 취업에 유리하다.
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AI 커뮤니티에 참여하기: 깃허브, 스택 오버플로, 데이터 사이언스 센트럴과 같은 온라인 AI 커뮤니티에 참여하면 현장의 다른 사람들로부터 배우고 최신 트렌드와 기술을 최신 상태로 유지하는 데 도움이 될 것이다.
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고등 교육을 추구합니다: AI나 관련 분야의 석·박사 과정을 밟으면 해당 분야에 대한 이해가 깊어지고, 취업 시장에서 경쟁력을 높일 수 있다.
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프로젝트 포트폴리오 구축: 인공지능에 대한 지식과 기술을 보여주는 프로젝트 포트폴리오를 구축하십시오. 여기에는 챗봇 구축, 이미지 인식 모델 개발 또는 추천 시스템 구축과 같은 프로젝트가 포함될 수 있다.
