2025년 AI와 머신러닝 처음 시작하는 방법: 현실적인 가이드

요즘 AI 배우는 거, 진짜 다르다

2025년 현재, AI는 말 그대로 하루가 다르게 변하고 있어요. 그래서 예전처럼 책만 파고든다고 되는 게 아니에요. 만약 지금 제 경험과 지식을 그대로 가진 채 처음부터 다시 배운다면? 훨씬 더 감성적이고, 창의적이고, 현실적으로 접근할 것 같아요.

이 글은 그냥 딱딱한 가이드가 아니에요. 함께 부딪히고, 고민하고, 진짜 '내 것'으로 만드는 여정을 같이 걸어보자는 이야기입니다. "AI, 나도 한번 해볼까?" 하고 생각한 적 있다면, 부담 갖지 말고 편하게 따라와요.

• AI 변화 속도에 맞춘 새로운 학습 접근이 필요함
• 감성적이고 창의적인 방식으로 AI를 배우는 여정 제안
• 편하게 따라오며 직접 경험하는 학습 방식 강조

 

Step 0: 엔지니어처럼 생각하는 법부터 배우자

 

---

 

Step 0: 엔지니어처럼 생각하는 법부터 배우자

제일 먼저 해야 할 건? 바로 엔지니어처럼 생각하는 거예요.

그냥 외우기만 하면 소용없어요. 문제를 깊이 이해하고, 꼬이고 꼬인 상황에서도 어떻게든 풀어내는 힘이 필요해요. 이 과정은 결국 문제 해결력을 키우는 훈련이거든요.

한 번 이 사고방식이 몸에 배면, 나중에 어떤 기술이 새로 나와도 겁나지 않을 거예요.

• 단순 암기보다 문제 해결 중심 사고방식 습득
• 기술 변화에도 흔들리지 않는 기반 마련

 

---

 

Step 1: 파이썬, 무조건 손에 익히자

요즘 노코드 툴 엄청 많죠. 하지만 솔직히, 진짜 제대로 AI 다루고 싶다면 Python은 무조건 해야 해요.

저라면 이렇게 배울 거예요:

• Python 기본 다지기: 문법 배우는 것도 좋지만, 일단 손으로 많이 써봐야 해요.
• 작은 프로젝트부터: 웹사이트 긁어오는 거(scraping)나 자동화 스크립트 같은 거요. 어렵지 않아요.
• 라이브러리 친구 만들기: NumPy, Matplotlib, Pandas 같은 기본 툴들이랑 친해지기.
• API랑 놀아보기: 간단한 API 만들어서 호출하는 경험도 꼭 해보세요.

 

이론은 나중에. 일단 손으로 만들면서 배우는 게 제일 빠릅니다.

(참고로, 이 방법은 취업용 스펙 쌓기가 아니라 진짜 실력을 키우는 방법이에요.)

 

---

 

중간 쉬어가기: Simply Learn 코스 추천하는 이유

혼자 하기 막막하면 Simply Learn 같은 부트캠프도 좋은 선택이에요. 유명 대학이랑 기업들이 만든 커리큘럼이라 커리어 체인지 할 때 도움 많이 되더라고요.

수강후기 보면 인생이 바뀌었다는 얘기도 많아요. 궁금하면 설명란 링크 살짝 눌러봐요.

• 체계적이고 실습 중심인 부트캠프 소개
• 커리어 전환 사례와 성공 스토리 공유

 

---

 

Step 2: 데이터랑 친해지기

AI의 심장은 데이터에요. 데이터 없으면 아무것도 못 해요.

초반에 제가 집중할 건 이거예요:

• SQL 기초 배우기: SELECT, JOIN 같은 거요. 겁먹지 말아요. 생각보다 쉽습니다.
• Pandas 심화: 엑셀보다 훨씬 강력한 데이터 다루기 툴이에요.
• 데이터 시각화: 데이터가 무슨 얘기하는지 읽을 줄 알아야 해요.

 

데이터를 다룰 줄 알아야 진짜 AI를 다룬다고 말할 수 있어요.

 

---

 

Step 3: 이론은 됐고, 바로 AI 모델 써보기

"이거 다 배워야 하나?" 고민하다가 시간 다 보내지 말아요.

요즘은 OpenAI API 같은 걸로 진짜 금방 뭔가 만들 수 있어요. 제가 한다면 이렇게 할 겁니다:

• AI API 바로 써보기: GPT 모델이랑 놀아보세요.
• LangChain, LangGraph 만지작거리기: 간단한 AI 에이전트 만드는 것도 재밌어요.
• 벡터 데이터베이스 살펴보기: 어렵지 않아요. 그냥 정보 잘 저장하는 창고라 생각하면 됩니다.
• Streamlit으로 UI 만들어보기: 앱 만드는 거, 진짜 별거 아니에요. 딱 한두 시간 투자하면 됩니다.

 

눈으로 결과 보는 게 제일 큰 동기부여가 되거든요.

 

---

 

Step 4: 머신러닝 기본기, 이제야 챙기기

초반엔 무조건 실습 위주로 갔다가, 어느 정도 손에 익으면 이때부터 기본기를 다져야 해요.

• 회귀, 분류, 클러스터링 배우기: 이름은 거창한데, 기본 원리는 간단해요.
• Scikit-Learn으로 연습하기: 직접 모델 돌려봐야 진짜 내 것이 됩니다.
• 신경망 기초 이해: 딥러닝 입문은 여기서부터.
• PyTorch, TensorFlow로 장난쳐보기: 어렵게 생각 말고, 장난감처럼 가지고 놀다 보면 감 잡혀요.

 

옛 기술이라 무시할 수 있냐고요? 절대요. 아직도 다 써요.

 

---

 

Step 5: 이제야 LLM과 AI 에이전트 깊게 들어가기

기본기 다진 다음엔, 드디어 사람들이 요즘 엄청 말하는 LLM(대형 언어 모델) 세계로 다이빙하는 거죠.

• GPT 구조 이해하기: 블랙박스처럼 느껴질 수 있는데, 막상 뜯어보면 그렇게 복잡하지 않아요.
• 어디까지 가능한지 파악하기: LLM도 만능은 아니라는 걸 알아야 합니다.
• 노코드 툴 활용: Crew AI, Langflow 같은 거 써보면 "아 이런 것도 되는구나" 싶어요.
• MCP 서버 익히기: 모델 직접 굴려보는 것도 신선한 경험이에요.
• AI 코드 에디터 써보기: Cursor AI, Replit 등 써보면 코딩이 훨씬 편해져요.

 

이때쯤 되면, 진짜 만들고 싶은 거 마음껏 만들 수 있을 거예요.

 

---

 

Step 6: 무조건! 프로젝트 많이 해보기

 

Step 6: 무조건! 프로젝트 많이 해보기

솔직히 말해서, 프로젝트 안 하면 절대 실력 안 늘어요.

• 업무 자동화: 내가 직접 만든 봇으로 업무 줄여본 적 있는데, 세상 그렇게 뿌듯할 수가 없더라고요.
• 진짜 문제 해결: 가족이나 친구 문제 해결해주면서 배우는 게 제일 빨라요.
• 모르는 거 덤벼보기: 잘 몰라도 무조건 도전하세요. 그래야 성장해요.

 

프로젝트 하나 끝낼 때마다 내 안에 새로운 '나'가 만들어지는 느낌, 꼭 경험해보세요.