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AI 공부? 이걸로 완결! 유용한 강의 사이트 모음

ALL AI 편집팀 · 작성 · 조회 7

AI 공부?  이걸로 완결! 유용한 강의 사이트 모음
핵심 요약

“레벨별 추천 로드맵 10선”** 요즘 ‘AI 공부해야 한다’는 말은 넘쳐나는데 정작 어디서 어떻게 시작해야 할지 가 제일 어렵죠. 그래서 이번엔 “초보 → 실무 → 심화” 흐름으로 딱 필요한 강의만 골라 새롭게 정리해봤어요. 전부 무료니까 부담 없이 바로 시작해도 됩니다!

🌟 **AI 공부, 어떻게 시작할지 막막하다면?

“레벨별 추천 로드맵 10선”**

요즘 ‘AI 공부해야 한다’는 말은 넘쳐나는데

정작 어디서 어떻게 시작해야 할지가 제일 어렵죠.

그래서 이번엔 “초보 → 실무 → 심화” 흐름으로

딱 필요한 강의만 골라 새롭게 정리해봤어요.

전부 무료니까 부담 없이 바로 시작해도 됩니다!

🟢 STEP 1. 방향부터 잡기 — ‘AI가 뭔지’부터

(가장 가볍고, 가장 이해 잘 되는 단계)

✅ Microsoft Learn – Copilot & 생성형 AI 기초

📍 https://learn.microsoft.com/

  1. 업무 중심의 설명이라 이해가 빠름
  2. LLM, Copilot 흐름을 “큰 그림”으로 정리할 때 좋아요

✅ Nvidia – Generative AI Explained

📍 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-07+V1

  1. 코딩 없이 ‘생성형 AI 구조’만 쏙 이해
  2. AI 초심자가 시작하기 가장 편함

🔵 STEP 2. 기본기 갖추기 — ‘기초 체력 만들기’

✅ Google ML Crash Course

📍 https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

  1. 머신러닝 핵심 개념을 시각적으로 이해
  2. ML이 처음이라면 이걸로 감 잡기 최고

✅ Kaggle Learn

📍 https://www.kaggle.com/learn

  1. 브라우저에서 바로 Python/분석/ML 실습 가능
  2. 코딩 처음 하는 사람도 진입 쉬움

✅ IBM Data Science (Coursera 청강 무료)

📍 https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science

  1. Python + 데이터 분석 + 시각화 입문
  2. 실무 중심 학습이라 ‘기초 체력’ 잡는 데 최적

🔴 STEP 3. 실전으로 넘어가기 — ‘직접 만들어보기’

✅ ChatGPT Prompt Engineering (OpenAI × Andrew Ng)

📍 https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/

  1. 약 90분짜리 단기 완성
  2. AI에게 “일 잘 시키는 법”을 배우는 핵심 코스

✅ HuggingFace Learn

📍 https://huggingface.co/learn

  1. Transformer, LLM 구조, 토큰 흐름을 실전적으로 체득
  2. 요즘 AI 개발 실무는 거의 여기서 시작한다고 보면 됨

✅ IBM AI Engineering (Coursera 청강 무료)

📍 https://www.coursera.org/professional-certificates/ai-engineer

  1. ML → DL → MLOps까지 이어지는 실전형 커리큘럼
  2. 커리어 전환하려는 사람에게 특히 강추

🟣 STEP 4. 깊게 파고들기 — ‘이론까지 챙기기’

✅ MIT OCW – AI & ML Courses

📍 https://ocw.mit.edu/

  1. 대학 정규 과목을 그대로 공개
  2. 난이도는 높지만, 원리까지 알고 싶은 사람에게 압도적

🎯 3줄 요약 추천 가이드

  1. 완전 처음 → Microsoft Learn, Nvidia
  2. 기초 탄탄하게 → Google MLCC + Kaggle
  3. 실전 능력 → Prompt Engineering + HuggingFace
  4. 엔지니어 목표 → IBM AI Engineering
  5. 이론 깊게 → MIT OCW


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