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드디어 10단계에 걸친 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 시리즈의 마지막 단계에 이르렀습니다. 우리는 첫 단계에서 AI와 ML의 핵심 개념을 시작으로, AI의 역사와 주요 분야, 머신러닝의 다양한 학습 방식과 알고리즘, 그리고 두 기술의 관계를 벤 다이어그램을 통해 시각적으로 이해했습니다. 또한, 핵심적인 차이점을 분석하고 실생활에서의 다채로운 활용 사례를 살펴보았으며, 머신러닝의 혁신적인 하위 분야인 딥러닝에 대해서도 깊이 있게 논의했습니다. 마지막으로, AI와 ML의 미래 전망을 예측하고, 이 분야에 입문하기 위한 학습 로드맵까지 제시했습니다.  인공지능(AI)과 머신러닝(ML)에 대한 핵심 지식 요약본 시리즈를 통해 우리는 다음과 같은 핵심적인 내용을 이해할 수 있었습니다.인공지능(AI): 인간의 ..

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)⑧에서는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 미래 전망에 대해 살펴보았습니다. 이제 마지막을 향해가는 이번 단계에서는 AI와 ML 분야에 관심을 가지고 학습을 시작하고 싶어 하는 분들을 위해 체계적인 학습 로드맵과 유용한 학습 자료들을 소개하고자 합니다. 이 가이드라인을 통해 여러분도 AI 및 ML 전문가의 꿈을 향해 나아갈 수 있을 것입니다.  AI와 ML 학습을 위한 필수 기초 지식AI와 ML 분야를 학습하기 위해서는 몇 가지 기본적인 지식이 필요합니다. 프로그래밍 언어파이썬(Python)은 AI 및 ML 분야에서 가장 널리 사용되는 언어문법이 간결하고 다양한 라이브러리(예: NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)를 제..