AI Fundamentals

AI/딥러닝 기초 학습을 위한 Obsidian Vault입니다. 수학, 프로그래밍, 머신러닝 개념을 단계별로 정리했습니다.

특징

• 수학 이론과 Python/PyTorch 실습 코드를 함께 제공
• 정의 → 예제 → 실습 → 연습문제 순서로 구성
• Obsidian 링크로 관련 개념 연결
• 한국어 작성 (영문 용어 병기)

사전 준비

이 저장소는 기본적인 Python 지식을 가정합니다. Python을 처음 시작한다면 다음 리소스를 추천합니다:

• Python 기초: Real Python 또는 Python 공식 튜토리얼
• NumPy: NumPy Quickstart
• 환경 설정: Anaconda 또는 venv로 가상환경 구성

저장소 구조

ai_fundamentals/
├── 0. AI 분류 체계.md         # AI 전체 개념 지도
├── AI 기초 개요.md            # 학습 로드맵 (시작은 여기서!)
├── Math/                      # 수학 기초
│   ├── Linear Algebra/        # 선형대수
│   ├── Calculus/              # 미적분
│   ├── Probability/           # 확률과 통계
│   ├── Optimization/          # 최적화 이론
│   └── ...
├── MLDL Basic/                # ML/DL 기초 개념 및 구현
├── PyTorch/                   # PyTorch 실습 노트
├── TensorFlow/                # TensorFlow 실습 노트
└── CLAUDE.md                  # 노트 작성 가이드라인

학습 시작하기

1. AI 전체 지형도 파악

0. AI 분류 체계.md 에서 AI의 전체 개념 지도를 확인하세요.

• Rule-Based AI, Machine Learning, Deep Learning의 관계
• 학습 패러다임 (지도/비지도/강화 등)
• 실무 문제 해결 접근법

2. 학습 로드맵 따라가기

AI 기초 개요.md 에서 단계별 학습 경로를 확인하세요.

• 9단계로 구성된 학습 로드맵
• 각 단계별 핵심 질문과 필수 개념
• 학습 전략 및 실습 가이드

설치 및 사용

Obsidian으로 보기 (권장)

1. Obsidian 설치
2. 저장소 클론

   git clone https://github.com/yourusername/ai_fundamentals.git

3. Obsidian에서 "Open folder as vault" → ai_fundamentals 폴더 선택
4. AI 기초 개요.md에서 학습 시작

다른 방법

• GitHub: 웹에서 각 파일 탐색
• 로컬 에디터: VS Code, Typora 등 Markdown 에디터 사용

노트 구조

각 노트는 다음 구조로 작성됩니다:

1. TL;DR: 핵심 요약 (3-5줄)
2. 핵심 개념: 정의, 정리, 직관적 설명
3. 수학적 전개: 증명 및 유도 (필요시)
4. 예제: 손으로 풀 수 있는 작은 예제
5. 실습 예제: 실행 가능한 Python/PyTorch 코드
6. 연습 문제: 난이도별 3-5개
7. 참고 자료: 교과서, 논문, 강의 링크
8. 다음 학습 경로: 관련 노트 링크

기여

오류 수정이나 개선 제안은 이슈나 PR로 남겨주세요.

작성 원칙

• 한국어 작성 (영문 용어 병기)
• 수식 뒤 기호 설명
• 실행 가능한 코드 제공
• 관련 노트와 링크 연결

자세한 작성 가이드라인은 CLAUDE.md를 참고하세요.

라이선스

이 프로젝트는 교육 목적으로 자유롭게 사용 가능합니다.

문의

• 이슈 등록: GitHub Issues
• 개선 제안: Pull Request 환영

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Last updated: 2025-11-04