AI를 처음 배우려는 사람이라면 가장 먼저 마주하는 고민이 있다. 바로 "무엇부터 설치해야 할까?"라는 질문이다. 인터넷에는 다양한 개발 도구와 설치 방법이 소개되어 있지만, 정보가 너무 많아 오히려 혼란스러울 수 있다.

필자도 처음에는 파이썬, 코드 편집기, 라이브러리, 가상환경 등 낯선 용어를 한꺼번에 접하면서 어디서부터 시작해야 할지 막막했던 기억이 있다. 하지만 실제로 AI 입문에 필요한 개발환경은 생각보다 복잡하지 않다.

이번 글에서는 AI 학습을 시작하는 데 필요한 기본 개발환경과 각 도구의 역할을 쉽게 설명해 보겠다.

파이썬 설치부터 시작하기

AI 개발의 첫 단계는 파이썬을 설치하는 것이다.

공식 홈페이지인 python.org에서는 운영체제에 맞는 최신 버전을 내려받을 수 있다. 설치 과정은 비교적 간단하며, 대부분 안내에 따라 진행하면 어렵지 않다.

다만 AI 라이브러리는 특정 버전에서 더 안정적으로 동작하는 경우가 있으므로, 최신 버전만 고집하기보다는 사용하는 라이브러리의 권장 버전도 함께 확인하는 습관이 도움이 된다.

설치가 완료되면 터미널이나 명령 프롬프트에서 다음과 같은 명령으로 정상 설치 여부를 확인할 수 있다.

python --version

또는 환경에 따라 다음 명령을 사용할 수도 있다.

python3 --version

버전 정보가 표시된다면 기본 설치는 완료된 것이다.

어떤 코드 편집기를 선택하면 좋을까?

파이썬은 메모장으로도 작성할 수 있지만, 실제 개발에서는 코드 편집기를 사용하는 것이 훨씬 효율적이다.

입문자가 많이 사용하는 편집기는 다음과 같다.

Visual Studio Code

가장 널리 사용되는 무료 코드 편집기 가운데 하나다.

  • 다양한 확장 기능 제공
  • 파이썬 실행 지원
  • 자동 완성 기능
  • 오류 표시 기능
  • Git 연동

AI 개발뿐 아니라 웹 개발이나 일반 프로그램 개발에도 활용할 수 있어 활용 범위가 넓다.

PyCharm

파이썬 개발에 특화된 IDE다.

기능이 풍부하지만 처음 사용하는 사람에게는 다소 복잡하게 느껴질 수 있다. 그래도 프로젝트 규모가 커질수록 편리한 기능을 많이 제공한다.

가상환경을 사용하는 이유

AI 프로젝트를 진행하다 보면 서로 다른 버전의 라이브러리가 필요한 경우가 생긴다.

예를 들어 한 프로젝트는 TensorFlow 최신 버전을 사용하고, 다른 프로젝트는 이전 버전을 요구할 수도 있다.

이때 가상환경(Virtual Environment)을 사용하면 프로젝트별로 독립적인 개발환경을 만들 수 있다.

대표적인 도구는 다음과 같다.

  • venv
  • virtualenv
  • Conda

가상환경을 사용하면 라이브러리 충돌을 줄이고 프로젝트를 보다 안정적으로 관리할 수 있다.

처음에는 조금 번거롭게 느껴질 수 있지만, 여러 프로젝트를 경험할수록 그 필요성을 자연스럽게 이해하게 된다.

AI 라이브러리 설치하기

파이썬에는 필요한 기능을 직접 구현하지 않아도 되는 다양한 라이브러리가 있다.

라이브러리는 일반적으로 pip를 이용해 설치한다.

예를 들어 NumPy를 설치하려면 다음과 같이 입력한다.

pip install numpy

Pandas는 다음과 같다.

pip install pandas

Scikit-learn 역시 같은 방식으로 설치할 수 있다.

pip install scikit-learn

필요한 라이브러리를 하나씩 설치하면서 실습을 진행하면 된다.

Google Colab도 좋은 선택이다

프로그램 설치가 부담스럽다면 Google Colab을 활용하는 것도 좋은 방법이다.

Google Colab은 웹 브라우저에서 실행되는 파이썬 개발환경으로, 별도의 설치 없이 바로 코드를 작성하고 실행할 수 있다.

장점은 다음과 같다.

  • 설치 과정이 거의 없다.
  • 인터넷만 있으면 사용할 수 있다.
  • 기본적인 AI 라이브러리가 이미 준비되어 있다.
  • 무료 GPU를 사용할 수 있는 경우도 있다.
  • 노트북 형태로 결과를 정리하기 쉽다.

입문 단계에서는 Colab만으로도 다양한 실습을 진행할 수 있다.

프로젝트 폴더를 정리하는 습관

처음에는 파일이 몇 개 없기 때문에 폴더 구조를 크게 신경 쓰지 않는 경우가 많다.

하지만 프로젝트가 커질수록 정리 습관이 중요해진다.

예를 들어 다음과 같이 구분하면 관리하기 쉽다.

project
│
├── data
├── notebook
├── model
├── image
├── result
└── main.py

이처럼 데이터를 저장하는 위치와 코드 파일을 구분하면 나중에 프로젝트를 다시 열어도 구조를 쉽게 이해할 수 있다.

개발환경보다 중요한 것은 꾸준한 실습

좋은 컴퓨터나 최신 프로그램이 반드시 좋은 결과를 만드는 것은 아니다.

오히려 AI를 배우는 초기에는 작은 예제를 반복해서 실행해 보는 경험이 훨씬 중요하다.

필자도 처음에는 복잡한 환경을 구성하려고 시간을 많이 사용했지만, 실제 실력은 간단한 데이터를 직접 다뤄 보면서 더 빠르게 늘었다.

개발환경은 학습을 돕는 도구일 뿐이며, 꾸준히 코드를 작성하고 결과를 확인하는 과정이 무엇보다 중요하다.

마무리

AI를 위한 파이썬 개발환경은 처음에는 복잡하게 보일 수 있지만, 핵심 요소는 크게 다섯 가지다. 파이썬 설치, 코드 편집기 선택, 가상환경 구성, 라이브러리 설치, 그리고 실습 환경 마련이다.

처음부터 모든 도구를 완벽하게 익히려 하기보다 하나씩 사용해 보면서 익숙해지는 것이 효과적이다. 개발환경이 준비되었다면 이제 본격적으로 데이터를 다루는 방법을 배울 차례다.

다음 글에서는 AI에서 NumPy가 중요한 이유와 기본 활용법을 알아보겠다.

FAQ

Q1. AI 공부는 Google Colab만 사용해도 되나요?

입문 단계에서는 충분하다. 대부분의 기본 실습과 간단한 머신러닝 예제를 실행할 수 있으며, 별도의 설치가 필요 없어 시작하기 쉽다.

Q2. Visual Studio Code와 PyCharm 중 어떤 것이 더 좋나요?

처음 시작한다면 Visual Studio Code가 가볍고 사용하기 쉬운 편이다. 프로젝트가 커지거나 다양한 기능이 필요해지면 PyCharm도 좋은 선택이 될 수 있다.

Q3. 가상환경은 꼭 사용해야 하나요?

간단한 학습에서는 필수는 아니지만, 여러 프로젝트를 진행하거나 다양한 라이브러리를 사용할 계획이라면 가상환경을 사용하는 습관이 프로젝트 관리와 오류 예방에 큰 도움이 된다.