2024년 6월에 수강할 수 있는 최고의 무료 AI 교육 과정

인공지능 과대 광고 주기는 충분히 오랫동안 지속되었습니다. 이제 몇 년 동안 모든 비즈니스 산업에 동시에 영향을 미치고 있는 최신 기술 동향에 대해 한두 가지를 배울 때가 될 수도 있습니다.

그러나 당신이 보통 사람이라면, 말처럼 쉽지는 않습니다. AI를 알아내는 것, 또는 적어도 그것이 무엇이든 직무 내에서 AI를 사용하는 방법을 알아내는 것은 엄청난 작업이 될 수 있습니다. 그래서 우리는 확인해 볼 만한 최고의 AI 교육 과정을 모아봤습니다.

우리는 과거에 최고의 필수 AI 강좌를 다루었지만, 필요한 시간과 습득하게 될 지식 유형에 따라 선택할 수 있는 옵션이 많이 있습니다. 2024년 6월에 알아야 할 최고의 강좌는 다음과 같습니다.

IBM: 모두를 위한 생성 AI

⏰ 길이: 4~8시간

IBM은 기술 분야의 큰 브랜드이므로 기본적인 설명 과정은 AI의 작동 방식, 제공해야 하는 애플리케이션, 시도할 수 있는 사용 사례를 진지하게 파악하려는 모든 사람에게 좋은 출발점이 됩니다. 을 위한.

이 과정은 자기 주도형 교육 세션이지만 제작자는 일주일에 1~2시간만 작업하면 약 4주 정도 소요될 것으로 예상합니다. 기계 학습, 딥 러닝, 신경망을 포함한 AI 용어를 다룹니다. 초기 기술에 대해 알기 위해 윤리적 문제를 다룹니다. AI 세계 내 경력에 대한 최고 전문가의 조언도 함께 제공됩니다.

시작하려면 edX로 가서 완전 무료 강좌에 등록하세요. 완료하면 배지도 받을 수 있으며, Deutsch, Español, Français, Português 등 다양한 언어로 자막이 제공됩니다.

비즈니스 사용자를 위한 AI 소개

⏰ 길이 : 약 2시간

비즈니스 사례에 AI를 사용하는 방법을 완전히 익히는 가장 빠른 방법을 찾고 계십니까? Microsoft 365 비즈니스 제품군을 사용하고 있다면 이 빠른 2시간 과정을 살펴보세요. 이는 깊은 STEM 배경 지식이 없는 모든 사람이 인공 지능의 이점을 이해할 수 있는 접근 가능한 방법입니다.

이 과정은 Microsoft Power Platform을 학습하고 해당 기술을 사용하여 AI 기반 데이터 통찰력을 활용하는 보고서 및 대시보드를 작성하는 방법을 구체적으로 설명합니다. AI를 광범위하게 적용하는 것과는 거리가 멀지만 Microsoft 플랫폼은 비즈니스 세계에서 큰 비중을 차지하므로 기술을 활용하고 AI 노하우로 모든 사람에게 깊은 인상을 남길 수 있는 기회가 많을 것입니다. 무엇보다도, 완료하는 데 오후만 걸릴 것입니다.

지금 바로 Microsoft 웹사이트에서 강좌와 기타 강좌를 확인하실 수 있습니다.

Stanford: 기계 학습 전문 분야

⏰ 길이: 80시간

이 시리즈에서는 스탠포드 대학의 Andrew Ng로부터 세 가지 과정을 통해 기계 학습의 모든 내용을 배우게 됩니다. 2012년 처음 출시된 강좌의 업데이트 버전으로, 이후 총 480만 명 이상의 시청자로부터 5점 만점에 4.9점을 받았을 만큼 적극 추천되고 있습니다.

이는 학생들이 "AI에 뛰어들거나 기계 학습 분야에서 경력을 쌓도록" 돕거나 적어도 해당 프로세스를 시작하도록 돕는 경로로 청구됩니다. 지도 및 비지도 학습뿐만 아니라 "모델 평가 및 조정, 성능 향상을 위한 데이터 중심 접근 방식 사용"과 같은 기계 학습 혁신 모범 사례를 갖춘 최신 기계 학습에 대해 더 잘 이해할 수 있습니다.

일주일에 10시간을 수강하는 사람들의 경우 약 2개월 정도 소요되며 대부분의 무료 온라인 강좌와 마찬가지로 자신의 속도에 맞춰 공부할 수 있습니다. 지금 Coursera 웹사이트에서 확인해 보세요.

HarvardX: CS50의 Python을 통한 인공 지능 소개

⏰ 길이: 70~210시간

AI의 기본 사항을 배우는 것은 훌륭하지만 때로는 훨씬 더 구체적인 교육 과정으로 뛰어드는 것이 유익할 때도 있습니다. 이미 이해하고 있는 코딩 분야 내에서 AI 관련 직무로 직접 변환할 수 있는 실행 가능한 기술을 배우게 됩니다.

Python을 알고 계시다면 이 강좌가 도움이 될 것입니다. 해당 프로그래밍 언어 내에서 기계 학습을 다루게 되며 7주 동안 주당 10~30시간 동안 이 과정은 쉽지 않을 것입니다. 그러나 그래프 검색 알고리즘, 적대적 검색, 논리적 추론, 확률 이론, 베이지안 네트워크, 마르코프 모델 등을 포함하는 개념의 세탁 목록에 대한 지식을 갖게 될 것입니다.

교육 과정에 등록하거나 세부 사항에 대해 자세히 알아보려면 edX를 방문하세요.

LinkedIn: 생성 AI 도구를 사용하여 연구하고 글을 쓰는 방법

⏰ 길이: 5시간

연구와 글쓰기를 촉진하는 것은 ChatGPT와 같은 많은 생성 AI 봇이 할 수 있다고 주장하는 전문가입니다. 실제로는 응답에 대한 깨끗하고 잘 구성된 답변을 얻기 위해 즉각적인 엔지니어링과 결과 조정의 함정을 파악해야 하기 때문에 그렇게 쉽지 않습니다.

LinkedIn은 LinkedIn 학습 웹사이트에서 이용할 수 있는 소셜 플랫폼의 최고 10대 강좌 목록에서 상위 1위를 차지한 강좌를 통해 도움을 드리고자 합니다. Dave Birss가 진행하는 이 과정에서는 프롬프트를 통해 생성 AI 봇과 상호 작용하는 방법을 사용자에게 안내합니다. 기술적 지식의 수렁에 빠지는 것을 방지하면서 흥미로운 사실을 배우게 될 것입니다. AI와 상호작용할 때 “제발”이라고 말하면 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 것을 알고 계셨나요?

한 달 무료 평가판에 등록하면 무료로 제공되는 LinkedIn에서 전체 과정을 확인하세요.

AI 학습에 뛰어들기

적어도 현재로서는 AI 기술이 유용한 도구이며 이에 대해 몇 가지만 배우면 대부분의 작업자보다 쉽게 ​​앞서 나갈 수 있습니다. 경력의 변화를 기대하고 있거나 지금 구직 중이거나 다음 연례 검토가 시작될 때 참고할 내용을 갖고 싶다면 위에 나열된 과정 중 하나보다 훨씬 더 나쁜 것을 할 수 있습니다.

하지만 더 빠른 소식을 원하신다면 저희가 도와드리겠습니다. 최고의 프롬프트를 작성하는 방법, 어떤 GPT 봇이 실제로 도움이 되는지 , 심지어 AI를 사용하여 이력서 템플릿을 만드는 방법에 대한 더 빠른 팁을 알아보려면 여기 Tech.co에서 이전 AI 보도를 확인하세요.

AI의 단점을 잊지 마십시오. 환각 가능성 과 그에 수반될 수 있는 사이버 보안 위험 또는 법적 문제를 항상 경계해야 합니다. AI는 새로운 뜨거운 트렌드일지 모르지만 완벽한 기술과는 거리가 멀습니다.