몇 년 동안 모든 비즈니스 산업에 동시에 영향을 미치고 있는 최신 AI 기술 트렌드에 대해 한두 가지를 배울 때일 수 있습니다.
그러나 평범한 사람이라면 말처럼 쉽지 않습니다. AI를 파악하는 것, 또는 적어도 그것이 무엇이든 간에 직무 역할 내에서 AI를 사용하는 방법을 알아내는 것은 압도적인 작업이 될 수 있습니다. 그래서 확인해야 할 최고의 AI 교육 과정을 모았습니다.
우리는 과거에 최고의 필수 AI 과정을 다루었지만 필요한 시간과 얻을 수 있는 지식 유형에 따라 선택할 수 있는 옵션이 많이 있습니다. 다음은 2024년 6월에 알아야 할 최고의 코스입니다.
IBM: 모두를 위한 생성형 AI
⏰소요 시간: 4-8시간
IBM은 기술 분야에서 큰 브랜드이므로 기본 설명 과정은 AI의 작동 방식, 제공해야 하는 애플리케이션 및 사용해 볼 수 있는 사용 사례를 진지하게 파악하는 모든 사람에게 좋은 출발점이 됩니다.
이 과정은 자기 주도형 교육 세션이지만 제작자는 주당 1-2시간만 작업하면 약 4주가 소요될 것으로 예상합니다. 기계 학습, 딥 러닝 및 신경망을 포함한 AI 용어를 다룹니다. 초기 기술에 대해 알아야 할 윤리적 문제를 다룹니다. 또한 AI 세계에서의 경력에 대한 최고의 전문가의 조언이 함께 제공됩니다.
시작하려면 edX로 이동하여 완전 무료 과정에 등록하십시오. 완료하면 배지도 받게 되며 Deutsch, Español, Français, Português 등을 포함한 다양한 언어로 자막이 제공됩니다.
비즈니스 사용자를 위한 AI 소개
⏰소요 시간 : 약 2 시간
비즈니스 사례에 AI를 사용하는 방법을 완전히 빠르게 파악할 수 있는 가장 빠른 방법을 찾고 계신가요? Microsoft 365 비즈니스 제품군을 사용하는 경우 이 빠른 2시간 과정을 살펴보세요. STEM에 대한 깊은 배경 지식이 없는 모든 사람이 인공 지능의 이점을 이해할 수 있는 접근 가능한 방법입니다.
이 과정은 Microsoft Power Platform을 학습하고 기술을 사용하여 AI 기반 데이터 인사이트를 활용하는 보고서 및 대시보드를 만드는 방법을 학습하는 데 특화되어 있습니다. AI의 광범위한 응용 프로그램과는 거리가 멀지만 Microsoft 플랫폼은 비즈니스 세계에서 크게 나타나므로 기술을 발휘하고 AI 노하우로 모든 사람에게 깊은 인상을 남길 수 있는 많은 기회를 갖게 될 것입니다. 무엇보다도, 완료하는 데 오후 밖에 걸리지 않습니다.
오늘 Microsoft 웹 사이트에서 직접 과정과 기타 과정을 확인할 수 있습니다.
Stanford: 기계 학습 전문화
⏰ 소요 시간: 80시간
이 시리즈를 통해 Stanford University의 Andrew Ng로부터 기계 학습의 모든 것을 다루는 세 가지 과정을 통해 배우게 됩니다. 2012년에 처음 출시된 코스의 업데이트 버전으로, 그 이후로 총 480만 명 이상의 시청자로부터 5점 만점에 4.9점을 받았기 때문에 적극 추천합니다.
이는 학생들이 "AI에 뛰어들거나 기계 학습 분야에서 경력을 쌓을 수 있도록" 돕거나 최소한 해당 프로세스를 시작할 수 있도록 돕는 경로로 청구됩니다. 지도 및 비지도 학습과 같은 최신 기계 학습과 "모델 평가 및 조정, 성능 개선을 위한 데이터 중심 접근 방식 등"과 같은 기계 학습 혁신 모범 사례를 더 잘 이해할 수 있습니다.
일주일에 10시간을 수강하는 사람들을 위해 약 2개월 동안 진행되며 대부분의 무료 온라인 과정과 마찬가지로 자신의 진도에 맞춰 공부할 수 있습니다. 지금 Coursera 웹사이트에서 확인하세요.
HarvardX: CS50의 Python을 사용한 인공 지능 소개
⏰ 소요 시간: 70-210시간
AI의 기초를 배우는 것도 좋지만, 때로는 훨씬 더 구체적인 교육 과정으로 뛰어드는 것이 좋습니다: 이미 이해하고 있는 코딩 분야에서 AI 관련 직책으로 직접 전환할 수 있는 실행 가능한 기술을 배우게 됩니다.
Python을 알고 있다면 이 과정이 적합할 수 있습니다. 해당 프로그래밍 언어 내에서 기계 학습을 다루며 주당 10-30시간 동안 7주 동안 이 과정은 쉽지 않을 것입니다. 그러나 그래프 검색 알고리즘, 적대적 검색, 논리적 추론, 확률 이론, 베이지안 네트워크, Markov 모델 등을 포함하는 개념 목록에 대한 지식을 얻을 수 있습니다.
K-MOOC에서 강좌에 등록하거나 자세한 내용을 알아보자.
LinkedIn: 생성형 AI 도구를 사용하여 연구하고 작성하는 방법
⏰ 소요 시간 : 5 시간
연구와 글쓰기를 강화하는 것은 ChatGPT와 같은 많은 생성형 AI 봇이 할 수 있다고 주장하는 장점입니다. 실제로 프롬프트 엔지니어링의 함정을 파악하고 결과를 조정하여 실제로 깨끗하고 잘 구성된 답변을 얻어야 하기 때문에 쉽지 않습니다.
LinkedIn은 LinkedIn Learning 웹사이트에서 사용할 수 있는 소셜 플랫폼의 최고의 코스 상위 10개 목록의 맨 위에 오른 과정을 통해 도움을 드리기 위해 여기에 있습니다. 데이브 버스(Dave Birss)가 이끄는 이 과정은 프롬프트를 통해 생성형 AI 봇과 상호 작용하는 방법을 사용자에게 안내합니다. 기술 지식에 얽매이지 않고 흥미로운 사실을 배우게 될 것입니다. AI와 상호 작용할 때 "제발"이라고 말하면 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까?
LinkedIn에서 한 달 동안 무료 평가판에 등록하기만 하면 무료로 사용할 수 있는 전체 과정을 확인하세요.
AI 학습에 뛰어들기
적어도 현재로서는 AI 기술이 유용한 도구이며, 이에 대해 몇 가지 사항을 배우면 대부분의 근로자보다 쉽게 앞서 나갈 수 있습니다. 경력 변화를 기대하고 있거나, 지금 구직 중이거나, 다음 연례 검토가 진행될 때 지적할 것이 있다면 위에 나열된 과정 중 하나보다 훨씬 더 나쁠 수 있습니다.
그러나 더 빠른 따라잡기를 원하신다면 저희가 도와드리겠습니다. Tech.co 에서 이전 AI 커버리지를 확인하여 최고의 프롬프트를 작성하는 방법, 실제로 도움이 되는 GPT 봇 또는 AI로 이력서 템플릿을 만드는 방법에 대한 더 빠른 팁을 알아보세요.
AI의 단점을 잊지 마십시오: 환각의 가능성과 이에 수반될 수 있는 사이버 보안 위험 또는 법적 문제에 항상 주의해야 합니다. AI는 새로운 트렌드로 떠오르고 있지만 완벽한 기술과는 거리가 멉니다.
이상의 기사는 2024년 6월 6일 Tech.co에 게재된 “Best Free AI Training Courses You Can Take in June 2024”제목의 기사 내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : Best Free AI Training Courses You Can Take in June 2024 (tech.co)
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