지금보다 챗GPT와 같은 생성형 AI에 대해 배울 수 있는 더 좋은 시간은 없습니다. 많은 사람들이 이 분야에 관심이 있지만, 제대로 사용하기 위해서는 더 많은 지식이 필요합니다. Harvard, IBM, DeepLearning.AI 등과 같은 신뢰할 수 있는 기관의 무료 강좌 5가지를 소개합니다.
※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: 5 FREE Courses on AI and ChatGPT to Take You From 0-100
- URL: https://www.kdnuggets.com/5-free-courses-on-ai-and-chatgpt-to-take-you-from-0-100
1. 파이썬을 이용한 AI 입문 ㅡ Harvard
이 과정은 7주 동안 진행되는 자기 주도 학습 과정으로, 인공지능을 위해 Python에서 머신 러닝을 사용하는 방법을 배웁니다. 이 과정에서는 최신 인공 지능의 다양한 개념과 알고리즘에 대해 배우게 됩니다. 필기 인식 및 기계 번역과 같은 실제 사용 사례를 살펴봅니다.
이론을 배우는 것뿐만 아니라 프로젝트를 직접 실습할 수 있는 기회도 주어지며, 이를 통해 이론 기반 지식을 머신러닝과 AI의 다양한 측면에 적용하고 자신의 Python 프로그램에 통합하는 방법을 익힐 수 있습니다.
과정을 마치면 머신러닝에 사용되는 라이브러리와 인공 지능의 원리에 대한 방대한 지식을 습득하여 자신만의 지능형 시스템을 구축할 수 있게 됩니다.
2. 모두를 위한 AI: 기본 사항 마스터하기 ㅡ IBM
AI는 어디에나 있고 모두가 이에 대해 이야기하고 있습니다. 인공지능에 대해 잘 모르신다면 이 과정이 적합합니다. 이 과정에서는 인공지능의 기본을 익히고 머신러닝, 딥러닝, 신경망과 같은 주요 개념과 애플리케이션을 이해합니다.
현재 매우 인기 있는 주제인 인공지능을 둘러싼 윤리적 문제에 대해서도 자세히 알아볼 수 있습니다. 이 과정을 통해 얻은 지식을 바탕으로 인공지능 분야에서 새로운 커리어를 시작하는 데 필요한 전문가의 조언도 받을 수 있습니다.
3. 데이터 및 AI 기초 ㅡ Linux
Linux는 운영 체제이며, 이 과정을 통해 인공 지능의 기본 사항과 Linux 재단 AI 및 데이터 프로젝트 생태계에 대한 개요를 배울 수 있습니다. 이 과정은 10주 과정의 자기 주도 학습으로, 전문적 배경과 기술 지식 수준에 관계없이 AI에 관심이 있는 모든 사람에게 적합합니다.
이 과정을 통해 새로운 데이터 및 AI 기술을 지속적으로 개발하기 위한 오픈 소스 도구와 관련된 Linux Foundation AI 및 데이터 에코시스템에 입문할 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 이 과정은 금융, 제조 등 다양한 업계에 종사하는 모든 사람에게 유익합니다.
4. 대규모 언어 모델 미세 조정 ㅡ DeepLearing.AI
여러분 중 일부는 이미 AI 및 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 좋은 지식을 가지고 있을 수 있으며, 자신의 기술을 완성하거나 새로운 것을 배우고 싶을 수도 있습니다. DeepLearning.AI와 함께하는 이 강좌에서는 1시간 동안 LLM 미세 조정의 기본을 살펴봅니다.
미세 조정이 프롬프트 엔지니어링과 어떻게 다른지, 언제 두 가지를 모두 사용해야 하는지, 실제 데이터 세트를 사용하여 실제 경험을 쌓고 이러한 도구와 기술을 자신의 프로젝트에 어떻게 적용할 수 있는지 배우게 됩니다.
Python 언어에 익숙하고 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크와 미세 조정의 응용에 대해 잘 이해하고 있다면 이 과정이 적합합니다.
5. 인공지능 프로젝트
기술 세계에는 새로운 기술을 배우고 개발할 수 있는 훌륭한 리소스가 많이 있습니다. 하지만 기억해야 할 중요한 점은 이러한 기술을 프로젝트의 형태로 실제 시나리오에 적용해야 한다는 것입니다.
이 과정은 학습자가 문제에 대한 인공 지능의 솔루션과 모델을 구현하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 인공 신경망, 시계열 예측, 챗봇 등에 대해 배우게 됩니다.
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