2024년 AI 지식을 개발하는 데 도움이 되는 최고의 AI 코스

인공지능(AI)은 이전에는 사람의 개입이 필요했던 작업과 프로세스를 수행할 수 있는 인간 지능을 시뮬레이션한 것입니다.

AI는 읽고, 쓰고, 만들고, 분석하고, 사용자와 채팅할 수 있습니다.

AI를 처음 접하는 분들을 위해 AI에 대해 자세히 설명합니다.

인공 지능에는 머신 러닝 및 빅 데이터와 같은 브랜치가 포함됩니다. 머신 러닝 은 명시적인 (직접) 프로그래밍 없이도 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 성능을 개선할 수 있게 해줍니다.

한편, 빅 데이터는 AI 시스템이 패턴과 인사이트를 찾기 위해 검사하는 대규모 정보 집합을 말합니다.

또한 같은 브랜치에서 확장된 것이 강형 AI와 약형 AI입니다. 강인한 AI는 인간과 같은 인지가 가능하고, 약한 AI는 인간의 입력으로 특정 작업을 수행하도록 설계되었습니다.

AI의 발전은 따라잡기 어려워 보일 수 있습니다. 하지만 걱정하지 마세요. 이러한 개념을 이해하는 데 도움이 되는 인공지능 전용 강좌가 있으니까요.

이 글에서는 인공지능과 그 다양한 응용 분야에 대해 배울 수 있는 10가지 강좌를 소개합니다.

2024년에 수강할 만한 AI 강좌 ## AI 강좌

인공지능(AI) 강좌는 인공지능과 그 응용, 윤리적 고려 사항, 진로 조언에 대한 심도 있는 지식을 전달합니다.

아래에서 초급자, 중급자, 전문가를 위한 2024년 최고의 AI 강좌를 엄선했습니다.

1. 인공지능 입문

출처: ResearchGate The 인공 지능 소개 인공지능 소개 이 과정은 자기 주도형으로 진행되며 AI의 기본, 응용, 사회적 영향 등 AI에 대한 상세한 개요를 제공합니다. 이 과정은 머신러닝, 딥러닝, 신경망과 같은 용어에 대해 쉬운 언어로 교육합니다.

또한 AI의 실제 사용 사례와 인공지능이 의료부터 금융까지 다양한 산업을 어떻게 재편하는지 살펴볼 수 있습니다. 알고리즘의 편향성, 프라이버시 문제, 고용에 미치는 영향 등 AI의 윤리적 우려에 대해서도 배울 수 있습니다.

이 과정에서는 AI 분야에서 커리어를 시작하는 방법에 대한 조언도 얻을 수 있습니다. 이 과정을 마치면 인공지능과 그 개념, 그리고 인공지능이 미래에 어떤 의미가 있는지 더 잘 이해하게 될 것입니다.

주요 요점

• 다음에 대한 분석을 완료합니다AI 용어, 개념 및 애플리케이션
• 머신러닝과 신경망에 대한 알기 쉬운 설명
• 산업 전반에 걸친 인공 지능의 실제 사용 사례
• AI 애호가를 위한 전문가 중심의 커리어 조언
• 윤리적 고려 사항과 AI의 영향에 대한 탐구

누구를 위한 서비스인가요?

• IT 및 마케팅 전문가

• 다음과 같은 반복적인 작업에 AI를 사용하려는 AI 강사 및 교육자레슨 플랜

  코스 세부 정보

• 평가: 4.7 (12,000개 이상의 리뷰)
• 코스 레벨: 초급
• 기간: 8 시간
• 가격: 무료 등록

2. IBM 응용 AI 전문가 자격증

출처: Credly The IBM Applied AI 전문가 인증서 과정에서는 코드 한 줄 작성하지 않고도 웹사이트를 위한 AI 챗봇과 가상 비서를 만드는 방법을 알려줍니다.

이 인공지능 과정은 기본적인 프롬프트 엔지니어링에 대한 소개로 시작하여 코딩을 최소화하거나 전혀 하지 않고 IBM 왓슨 AI 서비스, API 및 Python을 사용하여 AI 솔루션을 구축하는 방법을 심층적으로 다룹니다.

또한 실습을 통해 Python, OpenCV, Watson을 사용하여 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 클라우드에서 맞춤형 이미지 분류 모델을 구축하고 배포하는 방법도 알려드립니다.

이 과정은 학습과 경력 발전에 관한 과정입니다. AI 분야의 선도적 권위자인 IBM이 직접 제공하는 전문가 수준의 교육을 통해 수강생은 개인화된 AI 도구 학습 속도와 요구 사항에 따라 학습 경험을 향상시킬 수 있습니다.

과정이 끝나면 이력서에 대한 개인화된 피드백, 대화형 도구 및 모의 인터뷰와 같은 커리어 리소스에 독점적으로 액세스할 수 있으며, Coursera의 구직 가이드를 통해 실질적인 커리어 지원을 받을 수 있습니다.

키 테이크어웨이

• 제너레이티브 AI의 소개 및 적용 사례
• 코딩 없이 AI 기반 챗봇 구축하기
• Python과 Flask로 AI 애플리케이션 개발하기
• 컴퓨터 비전 기술 숙달하기
• 왓슨 API로 AI 앱 구축하기

대상은 누구인가요?

• 학생
• 개발자
• IT 전문가
• 기술 컨설턴트
• AI 애호가

과정 세부 정보

• 평가: 4.6 (6,500+ 리뷰)
• 레벨: 초급
• 시간: 주 10시간으로 3 개월
• 가격: $ 32.75 / 월

3. 머신 러닝 전문

이미지 출처: _이미지 출처 Medium머신 러닝 전문화 는 DeepLearning.AI와 스탠포드 온라인이 협력하여 만든 3개의 과정으로 구성된 전문화 프로그램입니다.

이 과정에서는 NumPy와 sci-kit-learn을 사용한 예측 학습 모델 생성부터 TensorFlow를 사용한 신경망 훈련까지 최신 머신 러닝에 대한 폭넓은 소개를 제공합니다. 또한 이 과정에서는 의사 결정 트리와 앙상블 방법도 다룹니다.

단, 이 과정을 수강하려면 기본적인 코딩 능력이 필요합니다. 전문화 프로그램은 세 가지 과정으로 나뉩니다:

• 과정 1: 지도 머신 러닝: 회귀와 분류
• 코스 2: 고급 학습 알고리즘
• 코스 3: 비지도 학습, 추천, 강화 학습

이 전문 과정을 마치면 실제 시나리오에서 바로 구현할 수 있는 실용적인 기술을 습득하여 핵심 머신러닝 개념과 기술을 깊이 있게 이해할 수 있습니다.

주요 요점

• NumPy와 sci-kit-learn으로 예측 모델을 구축하는 방법 이해하기
• TensorFlow(딥 러닝에 널리 사용되는 도구)로 데이터 분류를 위한 신경망 구축 및 훈련하기
• 의사 결정 트리 및 앙상블 방법 사용 방법 배우기
• ML 개발 최고의 실행 방식 및 기법 살펴보기

누구를 위한 서비스인가요?

• 데이터 과학 또는 머신 러닝을 공부하는 학생
• 머신 러닝 기술을 향상시키고자 하는 전문가
• 예측 모델링 및 데이터 분석에 관심이 있는 개인

과정 세부 정보

• 평가: 4.9 (19,000 개 이상의 리뷰)
• 레벨: 초급
• 기간 : 주 9 시간 3 개월
• 가격: $ 32.75 / 월

4. 딥 러닝 전문화

출처: KZHU.AI 다음에서 고급 신경망을 구축하고 훈련하는 방법을 배우게 됩니다 딥 러닝 전문화 딥 러닝 전문화 . 이 과정은 더 나은 성능을 위해 필요한 설정을 조정하고 이러한 기술을 실제 상황에 적용하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

이 과정에서는 반복 신경망(RNN), 자연어 처리(NLP), 단어 임베딩을 가르쳐 텍스트 데이터로 효과적으로 작업할 수 있도록 합니다.

그런 다음 명명된 엔티티 인식(NER) 및 질문 답변과 같은 작업에 HuggingFace 토큰라이저와 트랜스포머 모델을 사용하는 등의 고급 기술을 심층적으로 살펴봅니다.

TensorFlow를 사용하여 모델의 정확도를 개선하는 방법도 알아보세요. 이 인공 지능(AI) 과정은 풍부한 실습 경험을 통해 딥 러닝을 확실하게 이해할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 요점

• 고급 인공 신경망 구축 및 훈련
• 딥 러닝 기술의 실제 적용
• NLP 및 단어 임베딩을 포함한 텍스트 데이터로 작업하기
• HuggingFace 토큰화 및 트랜스포머 모델 활용하기
• TensorFlow로 모델 정확도 향상하기

대상은 누구인가요?

• 이 과정은 중급 수준의 Python 기술과 선형 대수 및 ML에 대한 기본적인 이해가 있는 딥 러닝 애호가를 위한 과정입니다

코스 세부 정보

• 평가: 4.9 (132,000+ 리뷰)
• 수준: 중급
• 기간: 주 12 시간 3 개월
• 가격: $ 32.75/월

5. 데이터 과학, AI 및 개발을 위한 Python

출처: GitHub IBM의 숙련된 데이터 과학자인 Joseph Santarcangelo가 강의하는 이 과정을 통해 다음을 마스터할 수 있습니다 Python(데이터 과학 및 소프트웨어 개발의 선도적인 언어) .

이 과정에서는 변수, 데이터 구조, 함수 등 모든 Python 프로젝트에 필수적인 기본 프로그래밍 개념을 설명합니다. 또한 API와 Beautiful Soup과 같은 도구를 사용한 웹 스크래핑 기술에 대해서도 배우게 됩니다.

또한 이 과정에서는 20개 이상의 평가와 퀴즈를 통해 수강생이 인지 학습 이론을 익힐 수 있습니다. 이 과정을 마치면 Pandas와 NumPy와 같은 필수 데이터 조작 및 분석 도구인 Python 라이브러리를 능숙하게 활용할 수 있게 됩니다.

주요 요점

• 데이터 과학 및 인공 지능(AI)을 위한 Python 기본 사항 마스터하기
• Beautiful Soup으로 웹 스크래핑 기술 살펴보기
• 데이터 조작을 위해 Pandas와 NumPy를 사용하는 방법
• Jupyter 노트북을 사용하여 코드 개발 학습하기
• Python 프로그래밍 논리 변수, 데이터 구조, 브랜치, 루프, 함수, 오브젝트 및 클래스 적용하기

누구를 위한 것인가요?

• 컴퓨터 과학에 관심이 있는 초보자
• 데이터 과학 분야에서 일하고 필수적인 인공 지능 기술을 배우려는 사람들
• 데이터 작업을 위해 파이썬을 배우고 싶은 개발자

코스 세부 정보

• 평가: 4.6 (34,800+ 리뷰)
• 레벨: 초급
• 기간: 약 26 시간
• 가격: 무료 등록

6. IBM AI 엔지니어링 전문가 자격증

출처: Credly The iBM AI 엔지니어링 전문가 자격증_ _IBM AI 엔지니어링 전문가 자격증 이 과정은 머신러닝과 딥러닝의 기본을 이해하는 데 도움이 됩니다. 확장 가능한 처리를 위해 Apache Spark에서 머신 러닝 알고리즘과 파이프라인을 배포하는 방법을 배우게 됩니다.

또한 Keras, PyTorch, TensorFlow와 같은 인기 있는 프레임워크와 딥러닝 모델 및 신경망을 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 배우게 됩니다. 이 과정을 통해 AI 엔지니어링에 필요한 모든 필수 기술을 갖추게 될 것입니다.

주요 요점

• 머신 러닝 및 딥 러닝 기본 사항 이해
• Apache Spark에서 머신 러닝 알고리즘 배포하기
• Keras, PyTorch, TensorFlow로 딥 러닝 모델 구축하기
• AI 엔지니어링을 위한 필수 기술

대상은 누구인가요?

• 인공 지능(AI) 및 ML에 관심이 있는 분, 특히 이제 막 시작했거나 더 잘하고 싶은 분을 위한 책입니다

과정 세부 정보

• 평가: 4.5 (5,500 개 이상의 리뷰)
• 레벨: 중급
• 기간 : 주 9 시간 3 개월
• 가격: $ 32.75 / 월

7. AI 제품 관리 전문화

출처: 아드하르 왈리아의 개인 블로그 The aI 제품 관리 전문화 인공지능 제품 관리 전문성 과정은 3강으로 구성된 시리즈입니다. 이 과정은 머신러닝이 어떻게 작동하는지 소개한 다음, ML을 사용하여 문제를 해결하는 방법을 자세히 살펴봅니다.

AI 석사 연구 책임자인 Jon Reifschneider가 진행하는 이 과정은 프라이버시를 우선시하고 윤리적 기준을 준수하는 AI 제품을 개발하기 위해 인간 중심의 설계 원칙을 적용하는 데 중점을 둡니다.

전체 과정은 세 개의 미니 코스로 나뉩니다:

• 코스 1: 제품 관리자를 위한 머신러닝 기초
• 코스 2: 머신 러닝 프로젝트 관리하기
• 코스 3: AI의 인적 요소

이 전문 과정을 마치면 업계 표준 데이터 과학 프로세스와 최고의 실행 방식을 사용하여 선도적인 머신 러닝 프로젝트에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

주요 요점

• 실제 문제에 대한 머신 러닝 솔루션 식별
• 업계 표준 데이터 과학 프로세스에 대한 인사이트
• AI 프로젝트의 프라이버시 및 윤리적 위험 완화
• AI 제품 개발에 인간 중심 설계 원칙 적용

누구를 위한 서비스인가요?

• 제품 관리자
• 비즈니스 전문가
• 경영진
• IT 전문가

과정 세부 정보

• 평가: 4.7 (300+ 리뷰)
• 레벨: 초급
• 기간 : 주 4 시간 3 개월
• 가격: $26.07/월

8. Google 데이터 분석 전문가 자격증

출처: 링크드인 이 과정을 통해 다음과 같은 필수 분석 기술을 습득할 수 있습니다 데이터 정리, 분석 및 시각화 스프레드시트, SQL, R 프로그래밍, Tableau와 같은 인기 있는 도구를 사용합니다.

분석을 위해 데이터를 효율적으로 정리 및 구성하고 대시보드와 프레젠테이션을 사용하여 결과를 시각화하는 방법을 배우게 됩니다.

포트폴리오로 준비된 프로젝트를 통해 잠재적 고용주에게 실력을 입증하고 고용주가 인정하는 Google 인증서를 취득하여 데이터 분석가, 주니어 데이터 분석가 또는 준 데이터 분석가와 같은 수요가 많은 직책에 지원할 수 있는 자격을 얻을 수 있습니다.

주요 요점

• 데이터 분석가가 업무에 사용하는 관행과 프로세스 이해
• 데이터 정리, 분석, 시각화와 같은 핵심 분석 기술과 SQL, R 프로그래밍, Tableau 등과 같은 도구 학습 및 숙달
• 대시보드 및 일반적으로 사용되는 시각화 도구(예: Tableau)에서 데이터 결과를 시각화하고 표현하는 방법 학습

누구를 위한 교육인가요?

• 데이터 분석가 또는 주니어 데이터 분석가와 같은 역할로 전환하려는 개인
• 데이터 분석을 위한 SQL, R 및 Tableau와 같은 도구를 마스터하는 데 관심이 있는 사람

교육 과정 세부 정보

• 평가: 4.8 (13 만 개 이상의 리뷰)
• 수준: 초급
• 기간 : 주 15 시간 3 개월
• 가격: $9.36/월

9. 모두를 위한 AI 파운데이션 전문화

출처: 링크드인 The 모두를 위한 AI 파운데이션 전문화 이 과정은 AI에 대한 배경 지식이 거의 또는 전혀 없는 개인을 위한 자기 주도형 과정입니다. 이 과정은 AI와 그 응용 분야, 그리고 머신러닝, 딥러닝, 신경망과 같은 핵심 용어에 대한 탄탄한 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다.

IBM 왓슨 AI 서비스에 대한 실무 경험을 통해 다양한 목적에 맞는 가상 비서를 만들 수 있습니다. 과정을 마치면 코딩 없이도 웹 사이트에서 AI 챗봇을 성공적으로 개발하고 구현할 수 있습니다.

주요 요점

• AI 개념과 애플리케이션에 대한 확실한 이해
• 제너레이티브 AI의 실제 적용 사례 살펴보기
• 학습 및 실습프롬프트 엔지니어링 생성 AI 모델의 기술
• 프로그래밍 한 줄 없이 AI 기반 챗봇 구축하기

누구를 위한 서비스인가요?

• 기술 전문 지식은 없지만 AI에 대한 호기심이 있고 프로그래밍 기술 없이도 AI의 응용 분야를 탐색하고 싶은 모든 사람

과정 세부 정보

• 평가: 4.7 (2400+ 리뷰)
• 레벨: 초급
• 기간 : 주 3 시간 3 개월
• 가격: $ 32.75 / 월

10. 비즈니스 전문화를 위한 AI

출처: 링크드인 The 비즈니스 전문화를 위한 인공지능(AI For Business Specialization) 펜실베니아 대학교의 이 과정은 AI와 머신러닝의 기초와 비즈니스의 다양한 애플리케이션에 이 기술을 사용하는 방법을 교육합니다.

이 과정에서는 AI의 윤리와 위험, AI 사용을 위한 공정한 거버넌스 프레임워크 설계, 머신러닝 기반 HR 기능 내 인력 관리와 같은 주제를 폭넓게 다룹니다.

이 과정을 마치면 펜실베니아 대학교에서 제공하는 경력 인증서를 취득하고 비즈니스 세계에서 성공할 수 있는 귀중한 도구를 갖추게 됩니다.

주요 요점

• 비즈니스를 위한 AI 및 머신러닝의 기초 학습
• 마케팅 및 금융 분야의 AI 사용 사례 살펴보기
• AI, ML 및 빅 데이터를 위한 배포 전략 개발하기
• 윤리, 위험 및aI의 거버넌스 프레임워크* 머신러닝 기반 HR 기능을 위한 관리 전략 살펴보기

누구를 위한 것인가요?

• 비즈니스 경영진
• 다양한 산업 분야의 관리자
• HR 전문가
• 데이터 분석가

과정 세부 정보

• 평가: 4.8 (400+ 리뷰)
• 레벨: 초급
• 기간 : 주 3 시간 3 개월
• 가격: $ 52.80 / 월

경력 성장을위한 ## 기타 AI 도구

AI에서 기술을 확장함에 따라 다양한 AI 도구 는 커리어 기회를 크게 향상시킬 수 있습니다. 고려할 만한 도구 중 하나는 ClickUp Brain입니다. ClickUp Brain 는 작업, 문서, 사람, 회사의 지식을 AI로 연결하는 세계 최초의 신경망입니다. 조직의 모든 사람이 더 쉽게 소통하고, 함께 일하고, 필요한 정보를 찾을 수 있도록 설계되었습니다.

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ClickUp Brain이 프로젝트 관리에서 비즈니스를 지원하는 방법은 다음과 같습니다:

• AI 지식 관리자: ClickUp에 연결된 모든 작업에서 컨텍스트에 기반한 즉각적이고 정확한 답변을 얻으세요
• AI프로젝트 관리자 프로젝트 매니저: 프로젝트 요약, 진행 상황 업데이트, 작업 항목, 하위 작업 계획 및 데이터 자동 채우기 자동화
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또한 ClickUp은 100개 이상의 내장 AI 도구를 제공하여 작업을 간소화하고 자동화합니다. 지금 바로 ClickUp Brain을 사용해 보세요!

자주 묻는 질문

**1. 어떤 코스가 AI에 가장 적합한가요?

학습 목표, 배경, 선호도에 따라 가장 적합한 코스가 달라집니다. 각 과정은 고유한 콘텐츠를 제공하며 AI의 다양한 측면에 중점을 둡니다.

예를 들어, AI를 처음 접하고 폭넓은 입문 과정을 원한다면 모두를 위한 AI 기초 전문 과정 또는 비즈니스 전문 과정이 적합합니다.

마찬가지로 딥 러닝에 관심이 있다면 딥 러닝 전문화를 선택하는 것이 좋습니다. 하지만 다시 말하지만, 자신에게 가장 적합한 과정을 선택할 때는 자신의 관심사, 전문성 수준, 원하는 결과를 고려해야 합니다.

**2. AI 공부는 어떻게 시작할 수 있나요?

온라인 강좌는 인공지능을 배우는 가장 좋은 방법입니다. 어떤 온라인 강좌가 자신에게 가장 적합한지 조사하고 이해하세요. 자신의 예산에 맞는 것을 확인하고 이상적인 프로그램을 직접 선택하세요.

Python 또는 R로 코딩을 연습하고 AI 커뮤니티에 참여하여 지원을 받으세요. 프로젝트에 참여하여 AI 기술을 적용하고 자연어 처리와 같은 전문 분야를 탐구하세요.

**3. AI란 무엇이며, AI 교육 과정에서는 무엇을 다루나요?

인공지능(AI)은 컴퓨터 시스템에서 인간의 지능을 사용합니다. AI 과정은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리를 다룹니다.

AI 과정은 데이터로부터 학습하고, 인간의 언어를 이해하고, 의사 결정을 내릴 수 있는 AI 시스템을 만드는 방법을 교육합니다. AI 과정을 수강하면 AI 분야에서 경력을 쌓을 수 있는 귀중한 기술을 습득하고 다양한 산업 분야의 프로젝트에 참여할 준비를 할 수 있습니다.