최근 몇 년 사이 인공지능(AI)은 더 이상 전문가들만의 영역이 아니라, 일반인에게도 꼭 필요한 기본 소양으로 자리 잡고 있다. ChatGPT 같은 생성형 AI부터 이미지 생성 도구, 자동 번역, 추천 알고리즘 등 이미 우리 일상에 깊숙이 들어와 있기 때문이다. 하지만 막상 AI를 배우려면 어디서부터 시작해야 할지 막막한 것이 사실이다. 수학이 어렵고, 영어 자료가 많고, 너무 전문적인 개념이 많아서 처음부터 포기해 버리는 경우도 많다.
이 글에서는 인공지능을 처음 접하는 사람들을 위한 실질적인 공부법과 수준별 추천 자료를 정리해 본다. 단순히 기술을 이해하는 수준을 넘어서, 실습을 통해 스스로 AI를 구현하거나 활용할 수 있도록 단계별 접근 방식을 제시한다.
인공지능 공부의 첫걸음: 용어와 개념부터 이해하자
AI 공부를 시작할 때 가장 먼저 부딪히는 장벽은 생소한 용어들이다. 머신러닝, 딥러닝, 신경망, 자연어 처리(NLP), 강화학습 등 처음 보는 단어들이 쏟아져 나온다. 이 용어들을 무작정 외우기보다, 각 용어가 어떤 맥락에서 사용되는지 이해하는 것이 중요하다.
가장 기본적인 개념은 다음과 같다.
- AI(Artificial Intelligence): 인간의 사고 능력을 모방하는 기술 전반
- Machine Learning(기계학습): 데이터를 통해 스스로 학습하는 알고리즘
- Deep Learning(심층학습): 인간의 뇌 구조를 본뜬 인공신경망을 사용한 머신러닝의 일종
- NLP(Natural Language Processing): 인간 언어를 이해하고 생성하는 기술
- Computer Vision(컴퓨터 비전): 이미지나 영상을 인식하고 분석하는 기술
- Reinforcement Learning(강화학습): 보상 기반으로 최적의 행동을 학습하는 방식
이 기본 개념을 정리하기 좋은 입문 자료는 다음과 같다.
- 유튜브: [Tech with Tim], [3 Blue1 Brown - Neural Networks 시리즈]
- 블로그: 티스토리, 브런치에서 ‘AI 입문’ 검색
- 책: 『인공지능 비전공자를 위한 쉬운 설명』, 『처음 배우는 머신러닝』
- 온라인 강의: Coursera – Andrew Ng 교수의 Machine Learning 강의 (자막 포함)
이 시점에서 중요한 것은 이해하려는 자세다. 수학과 프로그래밍에 자신이 없더라도, AI가 왜 필요한지, 어떤 방식으로 작동하는지만 파악해도 다음 단계로 나아가는 데 전혀 지장이 없다. 기초 개념은 AI 뉴스나 블로그를 구독하면서 자연스럽게 익혀도 된다.
그리고 용어 정리는 단순히 암기하는 것이 아니라, 비유적 사고를 활용하면 이해가 쉬워진다. 예를 들어, 머신러닝은 요리 레시피를 학습하는 과정, 딥러닝은 셰프의 경험이 쌓여 감각적으로 요리하는 과정으로 비유할 수 있다. 이런 방식으로 실생활 개념에 연결해 보면 훨씬 오래 기억에 남고, 관련 기술을 이해하는 데도 도움이 된다.
초보자라면 처음부터 완벽히 이해하려고 애쓰기보다는, "이 용어가 어디에 쓰이는 기술인가?"라는 질문으로 접근하는 것이 좋다. 하나씩 연결고리를 만들다 보면 AI의 전체 흐름이 자연스럽게 머릿속에 그려지게 된다.
이론보다 실습: 직접 만들어보면서 배우는 인공지능
AI는 개념만 이해한다고 끝나는 학문이 아니다. 반드시 실습 중심으로 배워야 한다. 특히 프로그래밍 경험이 없는 초보자라도 최근에는 코딩 없이도 AI 실습을 할 수 있는 다양한 도구들이 많아졌다. 이들을 적극 활용하면 진입 장벽을 크게 낮출 수 있다.
가장 먼저 도전해 볼 만한 실습은 노코드 기반 AI 플랫폼을 이용하는 것이다. 대표적으로 다음과 같은 툴이 있다.
- Teachable Machine (by Google): 웹캠으로 얼굴 표정을 학습시켜 분류하는 머신러닝 실습
- Google AutoML: 데이터를 업로드하면 자동으로 머신러닝 모델을 생성해 주는 도구
- Runway ML: AI로 영상 편집, 이미지 생성, 음성 변환을 할 수 있는 도구
- Kaholo: AI 기반 자동화 프로세스를 시각적으로 구성할 수 있음
그다음 단계로는 파이썬(Python)을 활용한 머신러닝 실습이 있다. 파이썬은 문법이 간단하고 AI 라이브러리가 잘 구축되어 있어 AI 분야의 대표 언어로 통한다. 초보자도 구글 코랩(Google Colab)이나 Jupyter Notebook을 이용하면 별도 프로그램 설치 없이 웹브라우저만으로 실습이 가능하다.
입문용 파이썬 실습 자료 추천:
- 『Do it! 첫 파이썬』
- 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』
- 『파이썬으로 배우는 머신러닝 cook book』
- 인프런, 패스트캠퍼스, 생활코딩 등 국내 강의 플랫폼
처음에는 데이터를 불러오고, 정제하고, 간단한 분류 모델을 만들어 보는 것으로 시작하면 된다. 예를 들어, 손글씨 숫자(MNIST) 데이터를 분류하거나, 타이타닉 생존자 예측 모델을 만들어 보는 것이 좋다. 이 실습은 머신러닝의 전반적 구조를 자연스럽게 익힐 수 있도록 구성되어 있다.
중요한 건 '나만의 프로젝트'를 만드는 것이다. 관심 있는 주제를 정하고 AI를 적용해 보는 과정에서 가장 많이 배운다. 예를 들어, 자신이 자주 쓰는 단어를 분석해 보거나, 유튜브 영상 썸네일을 자동 분류하는 모델을 만들어보는 식이다. 작더라도 직접 해보는 프로젝트는 이론 100번보다 강력하다.
꾸준한 학습 루틴: AI 공부를 생활 속에 녹이는 방법
AI는 단기간에 마스터할 수 있는 기술이 아니다. 분야가 넓고, 개념도 많으며, 기술 변화도 빠르다. 따라서 중요한 것은 꾸준한 루틴을 만드는 것이다. 하루에 10분이라도 꾸준히 AI 관련 콘텐츠를 접하는 습관을 들이면 자연스럽게 익숙해질 수 있다.
첫 번째 루틴은 뉴스/기사 구독이다. 대표적으로 다음 채널을 구독해 보자.
- MIT Technology Review (AI 섹션)
- 한국전자통신연구원(ETRI) 뉴스레터
- 네이버 뉴스 - 인공지능 필터
- ZDNet Korea, 블로터 등 기술 중심 언론
두 번째는 블로그 정독이다. 기술 블로그 중 꾸준히 인공지능 관련 정보를 제공하는 채널이 많다. 특히 티스토리, 브런치, Medium에서는 AI 실습기, 프로젝트 사례, 입문자 가이드 등이 자주 올라온다. 관련 키워드는 ‘AI 입문’, ‘파이썬 머신러닝’, ‘딥러닝 예제’ 등이다.
세 번째는 학습 커뮤니티 참여다. 네이버 카페, 구글 디벨로퍼 그룹, 페이스북 AI 스터디 그룹 등에 가입해 관련 질문과 정보를 주고받는 것도 매우 유익하다. 자신과 비슷한 수준의 사람들이 어떤 내용을 공부하고 어떤 문제에 부딪히는지 공유하다 보면 훨씬 빠르게 실력이 향상된다.
마지막으로 추천하는 방법은 기록을 남기는 학습이다. 공부한 내용을 블로그에 정리하거나, 간단한 노션 페이지에 기록하는 습관을 들이면 지식이 더 오래 남고, 다음 학습에 큰 도움이 된다. 나중에는 자신이 참고했던 자료보다 더 도움이 되는 '내 자료'가 생기게 된다.
AI 학습은 양보다 ‘지속성’이 중요하다. 매일 새로운 개념을 공부하겠다는 목표보다, ‘매일 AI 관련 내용을 15분 읽는다’는 루틴을 만드는 것이 장기적으로 더 효과적이다. 이 루틴이 쌓이면 어느 순간, AI가 더 이상 낯설거나 어렵지 않은, 익숙한 도구로 다가오게 될 것이다.