2025 년 3 월에 수강 할 수있는 최고의 무료 AI 교육 과정

AI : 여기에 있습니다. 거기에 있습니다. 2025 년의 모든 곳에있는 것처럼 보입니다. 얼마나 유비쿼터스입니까? Tech.co의 자체 연구 에 따르면 AI를 사용한 기업의 58%가“경쟁사의 압력”을 이유로 인용했습니다.

물론, 그것은 AI가 진정으로 실패하기에는 너무 큽니다. 그러나 우리는 AI 거품이 붕괴되기를 기다릴 수 없습니다. 해고의 파도 에 의해 지속적으로 노동 시장이 악화되면서 수백만 명의 화이트 칼라 노동자들이 자신의 직업을 유지하거나 더 나은 것을 찾는 방법을 궁금해하고 있습니다.

대답은 숙련 될 수 있습니다. 생성 AI를 둘러싼 몇 가지 기술을 얻는 데 관심이 있다면 더 이상 보지 마십시오. 여기에서 우리는 AI 도구를 프롬프트, 연구 또는 워크 플로에 통합하는 것과 같은 재능과 관련하여 우위를 점할 수있는 최고의 무료 온라인 과정을 마무리했습니다. 최소한, 강의 시리즈를 듣는 데 몇 시간을 보내면 불안한 미래의 미래를 떠올리게됩니다.

IBM : 데이터 과학 전문 증명서

⏰ 길이 : 120 시간

IBM은이 가이드에서 가장 긴 코스를 제공하며,이 시리즈는 학생들이 데이터 과학자로서의 경력을 준비하는 것을 목표로했습니다. 그것은 함께 묶인 코스 전체가 함께 온라인으로 제공되기 때문입니다.

이러한 과정에는“데이터 과학이란 무엇입니까?”,“데이터 과학을위한 도구”,“데이터 과학 방법론”,“파이썬을 통한 데이터 분석”및“Python을 사용한 데이터 분석”이 포함됩니다. 총 12 개의 코스를 얻을 수 있으며, 대부분의 시계는 각각 10 시간 이상입니다.

이 시리즈는 인공 지능에만 국한된 것이 아니라 개념에 많은 시간을 할애합니다. 몇 가지 AI 특정 과정에는 "Python을 통한 머신 러닝"과 "Generative AI : Empate Your Data Science Career"라는 기존 데이터 과학자 Vocation을 향상시키는 것에 대한 명시 적으로 명시 적으로 포함됩니다.

물론, 그것은 큰 시간과 에너지 투자입니다. 그러나 왜 학습에 대한 단편적인 접근 방식을 취하는가? 귀하의 관심사에 자연스럽게 적합하다면 IBM의 과정은 완전히 새로운 방향으로 경력을 쌓을 수 있습니다.

Coursera에서 전체 시리즈 또는 관심있는 개별 코스에 가입하십시오.

UW : 기계 학습 전문화

⏰ 길이 : 80 시간

워싱턴 대학교의 기계 학습 과정은 기본에서 핵심 머신 러닝 기초를 마스터하는 것까지 당신을 데려 갈 수 있습니다. 회귀, 분류 및 클러스터링 및 검색을 포함한 주제뿐만 아니라 개념에 대한 실질적인 이해를 얻는 데 필요한 사례 연구를 다룰 것입니다.

과정 자체에 따르면 "크고 복잡한 데이터 세트를 분석하고 시간이 지남에 따라 적응하고 개선하는 시스템을 만들고 데이터를 예측할 수있는 지능형 응용 프로그램을 구축하는 법을 배웁니다." IBM 과정과 마찬가지로 선택한 프로그래밍 언어는 일반 목적 옵션 파이썬입니다.

컴퓨터 프로그래밍에 대한 약간의 경험이 필요하지만,이 프로그램을 시작하려면 컴퓨터 프로그래밍에 대한 경험이 필요하지만, 데이터로부터 학습함으로써 스스로 적응하는 컴퓨터 시스템 용어 인 기계 학습에 익숙해지기 시작하는 좋은 방법입니다. 일주일에 약 10 시간의 속도로 완료하는 데 2 ​​개월이 걸립니다.

Coursera에서 여기에서 확인하십시오.

Adelaidex : 학생들을위한 윤리 AI

⏰ 길이 : 8 시간

아마도 당신은 완전히 새로운 경력을 시작하거나 컴퓨터 언어 유창성을 개발하려고하지 않을 수도 있습니다. 이 옵션을 사용해보십시오. 일주일 또는 2 주에 걸쳐 저녁에 처리 할 수있는 짧은 코스를 사용해보십시오. AI 사용의 윤리적 질문에 대한 가이드이며 8 시간 만 소요되며 끝내기 시작합니다.

이러한 질문에는 생성 AI에 의해 생성 된 잘못된 또는 편향된 정보를 사용한 결과가 포함되지만 AI의 사용을 인용하고 AI의 잠재적 인 AI 개발을 인용하는 옳고 그른 방법도 포함합니다.

또한 AI 생성시기를 결정하는 능력 ( AI 이미지를 스스로 감지하는 방법 에 대한 몇 가지 팁이 있음)과 일반적인 용어뿐만 아니라 다양한 정책의 사용 프로토콜의 차이를 식별하는 방법과 같은 관련 소프트 기술을 선택합니다.

저작권 도난에서 기후 변화 영향에 이르기까지 AI 윤리의 도전에 대해 훨씬 더 많은 잉크가 쏟아졌지만이 과정은 간단한 목표를 달성합니다. 완료되면 편견이없고 정확하며 투명한 AI 컨텐츠를 생산할 수 있어야합니다. 이것은 edx.org에서 사용할 수 있으므로 온라인 학습 웹 사이트로 가서 오늘 시작하십시오.

HP : Generative AI Mastery : 게임 개발 혁명

⏰ 길이 : 15 시간

때로는 뇌가 실제로 정보를 유지하기에 충분히 배우기 전에 재미있는 주제가 필요합니다. 이 게임 개발 과정에 들어가서 생성 AI가 게임 산업을 변화시키는 방식에 대한 통찰력을 제공합니다.

물론 실제 게임 개발이 모두 재미 있지는 않습니다. 여기서, 당신은 이야기, 컨셉 아트, 텍스처링, 모델링 및 애니메이션을 포함한 영역에 대한 AI의 영향을 살펴볼 것입니다. AI는 이러한 주제 내에서 시각적과 스토리를 구축하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 알아내는 데 15 시간이 걸립니다.

이 과정은 Unreal Engine 5 및 Unity 3D의 기본 사항을 소개합니다.“Unity 3D를위한 Basic C# 스크립팅”을 포함한 주제와 AI 중심의 모든 모습은 캐릭터 모델링에서 음악 제작에 이르기까지 모든 것을 다루고 있습니다. 지금 edx.org에서 확인하십시오.

CodeAcademy : 코딩에 AI를 사용하는 방법을 배우십시오

⏰ 길이 : 1 시간

우리는 몇 달 동안의 경력 모양 으로이 목록을 열었습니다. 이제 반대의 에너지 투자를 고려하십시오. 여기에 한 번의 점심 시간 동안 완료 할 수있는 과정이 있습니다. Tech.co HQ에서 범위가 없다고 말하지 마십시오.

이 Codeacademy 과정은 AI 교차점과 코딩에 대한 가장 기본적인 가이드를 제공합니다. 물론 AI는 기능 코드 스 니펫과 구문을 만들 수 있습니다. 그러나 어떤 작업을 처리 할 수 ​​있는지, 어떤 작업을 처리 할 수 ​​있는지, 어떤 작업이 인간의 손길이 필요한지 알고 있습니까? 필요한 결과를 얻기 위해 프롬프트를 작성하는 방법은 어떻습니까? AI 도구는 시간 삭제 일 수 있지만,이를 사용하는 방법을 아는 것은 코드를 직접 작성하는 것만 큼 큰 어려움이됩니다.

이 빠른 무료 과정은“BASH 명령, 정규 표현식 및 데이터베이스 쿼리 생성뿐만 아니라 클래스 및 단위 테스트를 생성하여 코드 품질 및 신뢰성 및 리팩토링 코드를 보장하여 읽기 성과 유지 가능성을 향상시킵니다.”

완료되면 지식을 테스트 할 프로젝트와 두 개의 퀴즈가 있습니다. Codeacademy에서 확인하십시오.

ai와 함께 그립니다

현대 기술 환경을 이해하려고한다면 AI 코스 의이 횡령이 도움이 될 수 있기를 바랍니다. 자신의 소규모 사업을 소유하거나 관리하는 경우, 마지막으로 살펴볼 가치가있는 마지막 안내서가 있습니다. 자신의 AI 정책을 생각하고 만드는 방법에 대한 새로운 설명자, 직원이 사용할 수있는 AI 모델을 결정하는 비즈니스 별 지침, 어떤 유형의 데이터를 입력하는지.

일부 회사는 AI를 완전히 금지하고 다른 회사는 특정 모델을 허용합니다. 그러나 많은 사람들이 그 수준의 세부 사항에서 AI에 대해 전혀 생각하지 않았습니다. 기술이 직장에 미치는 영향 에 대한 Tech.co의 2025 년 보고서에 따르면, 비즈니스의 35%가 직원 챗봇 사용을 전혀 규제하지 않습니다.

AI 사용의 윤리적 영향과 사이버 보안 위험 과 업계의 많은 잠재적 응용 분야에 대해 기숙해하는 시간을 보냅니다. 그런 다음 회사가 AI 함정을 떠나기 전에 AI 정책을 발행했는지 확인하십시오.