인공지능 배우기 순서 완전 정리｜비전공자도 따라가는 AI 공부 로드맵

인공지능을 배우려는 사람이 늘어나면서 “AI 공부 어디서부터 시작해야 하나요?”라는 질문도 계속 늘고 있습니다. 검색해보면 수학부터, 코딩부터, 딥러닝부터 하라는 말이 제각각이라 오히려 시작하기 더 어려워졌다는 분들도 많습니다. 그래서 비전공자·입문자 기준으로 실제로 가장 많이 선택하는 인공지능 학습 순서를 정리했습니다.

인공지능 공부의 첫 단계는 개념 이해입니다. 이 단계에서는 코드를 짜거나 수식을 이해하려고 애쓸 필요가 없습니다. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 어떤 차이가 있는지, 요즘 많이 쓰이는 생성형 AI가 왜 주목받는지만 파악하면 충분합니다. 이 단계에서 큰 흐름을 잡아두면 이후 학습에서 길을 잃지 않습니다.

개념을 이해했다면 최소한의 도구를 익히는 단계로 넘어갑니다. 대부분의 AI 학습은 파이썬을 기반으로 이루어지지만, 처음부터 문법을 깊게 파고들 필요는 없습니다. 변수, 반복문, 함수 정도만 이해해도 기본적인 AI 예제를 실행하는 데는 문제가 없습니다. 이 단계의 목표는 “잘하는 것”이 아니라 “넘어갈 수 있는 수준”입니다.

다음은 머신러닝 단계입니다. 여기서부터 본격적으로 데이터와 모델 개념이 등장합니다. 분류와 회귀, 지도학습과 비지도학습 같은 기본 개념을 이해하고 간단한 실습을 병행하는 것이 좋습니다. 많은 입문자들이 이 단계에서 어려움을 느끼지만, 모든 알고리즘을 외울 필요는 없습니다. 작동 원리와 쓰임새를 이해하는 것이 핵심입니다.

머신러닝 이후에는 딥러닝과 신경망 개념을 접하게 됩니다. 이 단계에서는 인공지능이 어떻게 학습하는지, 데이터가 많아질수록 성능이 왜 좋아지는지를 이해하는 데 집중하면 됩니다. CNN, RNN 같은 용어가 나오지만 구조를 암기하기보다는 어떤 문제에 쓰이는지 정도만 알아두는 것이 현실적입니다.

최근에는 생성형 AI와 대형 언어 모델 활용 단계가 매우 중요해졌습니다. ChatGPT와 같은 도구를 단순히 사용하는 수준을 넘어, 원하는 결과를 얻기 위한 프롬프트 작성법과 실제 업무·공부에 적용하는 방법을 익히는 단계입니다. 이 과정은 코딩 지식이 없어도 바로 효과를 체감할 수 있어 입문자에게 특히 추천됩니다.

아래 표는 인공지능 공부 단계를 한눈에 정리한 표입니다.

 

마지막으로 가장 중요한 단계는 방향 설정입니다. 인공지능을 개발자로 활용할 것인지, 데이터 분석에 쓸 것인지, 아니면 업무 자동화 도구로 활용할 것인지에 따라 이후 공부 방향은 완전히 달라집니다. 모든 것을 다 하려고 하기보다 하나의 목적을 정하고 거기서부터 깊이를 더하는 방식이 가장 오래 갑니다.

인공지능 공부는 속도보다 방향이 중요합니다. 처음부터 완벽하게 이해하려고 하기보다, 단계별로 넘어가며 계속 경험을 쌓는 것이 결국 가장 빠른 길입니다.