올해 10월에 시작할 수 있는 최고의 무료 AI 교육 과정

최신 기술이 출시될 때 누구도 뒤처지고 싶어하지 않습니다. 특히 직업 안정성이 여기에 달려 있다면 더욱 그렇습니다. AI와의 거래가 무엇인지 배우는 것을 피할 수 없는 많은 사무직 또는 블루 칼라 근로자 중 한 명이라면 올바른 위치에 오셨습니다.

나쁜 소식은 AI가 사라지지 않는다는 것이다. 이 기술이 너무 과장된 것은 틀림없습니다. 아직 업계 전체를 파괴하는 것을 본 적은 없습니다. 하지만 대부분의 비즈니스 리더가 가까운 미래에 직원들에게 기술이 어떻게 작동하는지 이해하도록 요구할 것이라는 점은 부인할 수 없습니다.

좋은 소식이요? 인터넷 덕분에 ChatGPT 와 같은 AI 봇을 사용하는 방법을 빠르게 익힐 때 선택할 수 있는 무료 비디오 강의가 많이 있습니다. 실제로 실제 수준에서 생성 AI와 상호 작용하는 코딩 프로그램의 핵심을 탐구하는 과정을 통해 더욱 심층적으로 학습할 수도 있습니다.

여기에서는 2024년 10월에 알아야 할 최신 AI 교육 과정과 해당 과정에서 다루는 내용 및 완료하는 데 걸리는 시간에 대한 설명을 제시합니다.

Microsoft: 교육에서 인공 지능의 책임 있는 사용

길이: ~3시간

Microsoft는 OpenAI, 프랑스 AI Mistral 및 자체 내부 대형 언어 모델인 MAI-1 과의 베팅 헤징 거래에 수백만 달러를 투자한 AI 강자입니다. 즉, 이 회사는 업계에서 가장 큰 회사 중 하나이며 확실히 컴퓨팅 분야에서 가장 오랫동안 성공을 거둔 회사입니다.

또한 이 회사는 비즈니스 및 교육 소프트웨어 플랫폼 제품군과 관련된 모든 것을 다루는 다양한 무료 온라인 코스를 제공합니다. LLM의 경우 당연히 다양한 교육 과정이 있으며 이번에는 K-12 교육자를 대상으로 하는 교육 과정을 강조하겠습니다.

학습 모듈 컬렉션은 시청자에게 Microsoft의 "책임 있는 AI 프레임워크"를 안내하여 "공정성, 신뢰성 및 안전, 개인 정보 보호 및 보안, 포괄성, 투명성, 책임 및 실제 사용"을 포함하여 AI 개발 및 응용과 관련된 윤리의 기본 사항을 가르칩니다. .”

전체 과정은 단 3시간만 소요되므로 이 목록에서 가장 간단한 과정 중 하나입니다. 지금 Microsoft Learn 포털로 이동하여 로그인하고 등록하여 확인할 수 있습니다.

NVIDIA: AI 인프라 및 운영 기초

길이: 9시간

NVIDIA는 Microsoft만큼 오랫동안 존재하지는 않았지만 AI의 성공으로 인해 높은 평가를 받고 미디어의 사랑을 받는 위치에 올랐습니다. 이제 이 과정을 통해 AI 운영의 기본 개념을 직접 배울 수 있습니다.

'AI 인프라 및 운영 기초'는 초보자를 위해 설계되었으며 매주 3시간씩 완료하는 데 3주가 ​​걸립니다. 이 과정에서는 기계 학습, 딥 러닝, 훈련 및 추론, 딥 러닝 프레임워크, AI 소프트웨어 스택, AI 기술 발전에서 GPU의 역할 등의 개념을 다룹니다. 교육 세션에서는 사용자에게 다양한 유형의 데이터 센터에 AI 워크로드를 배포하는 방법을 이해할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.

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Google: 누구나 사용할 수 있는 Google AI

길이: 12시간

또 다른 입문 과정인 이 강의 계획은 AI란 무엇인가?라는 절대적인 기본 지식이 필요한 사람들을 위한 훌륭한 출발점이 됩니다. AI가 아닌 것은 무엇입니까 ? 왜 이와 같은 기사에서는 "딥 러닝"이나 "머신 러닝"과 같은 개념을 계속해서 언급하는 걸까요?

현재 AI 환경을 이해하고 나면 AI 프로그래밍의 이점부터 신경망 내 순방향 및 역방향 전파의 기본 사항까지 더 복잡한 개념을 접하게 될 것입니다. 이 과정에서는 생성적 AI 모델이 훈련에 사용할 수 있는 데이터에 종종 내장되어 있는 오류와 편향으로 인해 완전히 정확하지는 않다는 점을 강조합니다. 법률 브리핑 이나 사실 확인과 같은 부적절한 상황에서 ChatGPT를 사용하는 많은 사람들에게는 이것이 항상 명확하지 않습니다.

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LinkedIn 학습: 데이터 분석 및 데이터 과학을 위한 생성 AI에 대한 전체 가이드

길이: 11시간

데이터 과학자들이 주목합니다! Dan Sullivan 강사가 이 중급 과정을 진행합니다. 이 과정은 생성 AI가 특히 한 가지 진로에 미치는 영향, 즉 데이터 분석을 다루는 것입니다.

이 과정에서는 일반적인 데이터 관리도 다루며, 데이터 분석 성공의 '세 가지 기둥'인 '문제 해결 기술, 통계 및 기계 학습에 대한 이해, 데이터 관리 절차에 대한 실무 경험'을 다루는 데 중점을 둡니다.

해당 지식을 갖추면 예측 모델링, 기계 학습, 결과 해석 및 보고를 다루는 모듈을 통해 데이터와 LLM의 교차점에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

LinkedIn을 통해 모두 이용 가능합니다. 기술적으로는 무료는 아니지만 플랫폼에는 한 달 동안 넉넉한 무료 평가판이 제공되므로 오늘 가입하면 11시간 과정을 이수할 시간이 충분합니다.

Lund University: AI, 비즈니스 및 미래의 업무

길이: 11시간

솔직하게 말하자면, AI에 대해 배우는 대부분의 사람들은 실제로 직장에서 자격을 강화하고 최신 유행 기술에 대해 몇 가지를 배우면서 직업 안정성을 강화하려고 노력하고 있습니다. 직장의 미래에 초점을 맞춘 이 과정을 통해 그들에게 가장 좋은 서비스를 제공할 수 있습니다.

이 Lund University 교육 과정을 통해 AI 도구가 더 나은 정보를 제공하여 더 나은 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 되는지, AI가 직장에서 프로세스를 자동화하는 방법, 업계 내에서 AI의 “함정을 피”할 수 있는 방법을 배우게 됩니다.

완료하고 나면 LinkedIn에 자랑할 수 있는 공유 가능한 인증서도 받게 됩니다. 간단히 말해서, 이 과정은 AI가 자신의 산업 및 경력과 어떻게 관련되는지의 맥락에서만 AI에 대해 알아야 하는 사람들에게 완벽한 출발점이 됩니다.

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AI 도구를 활용해 롤링하기

생성적 AI는 외부인에게는 위협적으로 보일 수 있지만 최신 모델은 획기적인 기술을 나타냅니다. 신기술의 장점은 초보자와 전문가 모두에게 새롭기 때문에 상대적으로 공평한 기반을 마련할 수 있다는 것입니다.

자격증 한두 개를 취득하고 나면(그 중 일부는 오후에만 소요됩니다.) 전문가가 아닌 것처럼 느껴질 수도 있지만 진정으로 대부분의 사람들보다 앞서게 될 것입니다. 새로운 기술을 사용하여 다음 임금 인상을 협상 하거나 완전 원격 일자리 검색을 시작할 수 있습니다.