LinkedIn의 무료 AI 강좌를 통해 어떻게 더 나은 Python 개발자가 될 수 있었나요?

신용카드가 없나요? 괜찮아요. LinkedIn이 250개의 AI 강좌를 무료로 제공하는 것은 개발자, 채용 담당자, 지원 전문가, 회계사 등에게 드문 기회입니다. 여기에 내 직접적인 경험이 있습니다.

이제 거의 모든 사람이 생성 AI가 기술 산업에 미치는 영향을 알고 있습니다. GenAI는 진정한 이점과 생산성 향상을 가져왔습니다. 그러나 ChatGPT Plus에 로그인하여 DALL-E 3에 모든 주의 초상화를 생성하도록 요청하는 것은 매우 쉽습니다. 조금 지루하더라도 방법을 알고 있다면 AI를 사용하여 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

이것이 바로 학습 리소스가 필요한 곳입니다. 지난 몇 달 동안 저는 무료이면서도 좋은 코스웨어 제품을 집중 조명해 왔습니다. 물론, 수많은 사람들이 평범한 것부터 훌륭한 것까지 다양한 훈련에 대한 대가로 당신의 돈을 가져가려고 노력하고 있습니다. 하지만 저는 여러분이 힘들게 얻은 Benjamins를 지불하도록 격려하기보다는 정말 뛰어난 무료 코스웨어 제품을 소개하고 있습니다.

LinkedIn Learning은 최초의 온라인 코스웨어 제공업체 중 하나입니다. 거의 30년 전 Lynda Weinman이 시작한 이 사이트는 2015년 LinkedIn에 인수될 때까지 Lynda.com으로 알려졌습니다. 저는 초창기부터 이 서비스의 구독자였으며 지금은 LinkedIn의 동문으로 구독하고 있습니다. 내 대학원. LinkedIn Learning의 강좌는 거의 모두 견고하며 교사는 명확하고 친절합니다.

일반적으로 월 단위로 결제하는 경우 서비스 비용은 $39/월이며, 선불로 결제하는 경우 월 $19.95입니다. 년도. 팀 계획도 있습니다. 그러나 오늘부터 LinkedIn은 한 달 동안 250개의 AI 강좌를 공개하므로 누구나 무료로 학습할 수 있습니다.

LinkedIn의 일반 무료 평가판과 다른 점

이 특별한 30일 프로그램은 여러 가지 중요한 면에서 LinkedIn의 30일 무료 평가판과 다릅니다.

LinkedIn에 등록할 필요는 없습니다.
신용카드는 필요하지 않습니다.
무료 LinkedIn Learning 평가판 시간을 이미 사용한 경우에도 이 강좌를 수강할 수 있으며, 이 강좌를 수강한 후 별도의 30일 기간으로 무료 LinkedIn Learning 평가판에 등록할 수 있습니다.

이 제안에 대해 LinkedIn에 큰 감사를 표해야 합니다. 일반적으로 회사는 향후 홍보를 위해 메일링 리스트를 수집하는 방법으로 사용자에게 무료 loss-leader를 제공합니다. LinkedIn은 그런 일을 하지 않습니다. 완전히 익명을 유지하고 개인 정보를 포기하지 않고 나중에 팔리지 않으려면 그렇게 할 수 있습니다!

이는 제가 원래 또 다른 마케팅 계획이라고 생각했던 것에서 완전한 좋은 작업으로 바뀌었습니다. 앞으로 30일 동안 최대한 많은 강좌를 수강하는 것은 여러분에게 달려 있습니다. 하지만 충분한 수면을 포기할 수 있다면 무료로 많은 것을 배울 수 있습니다.

내가 수강한 수업들

이 글에서는 제가 생각하기에 가장 흥미롭다고 생각되는 강좌 14개를 집중 조명했습니다. 제가 가장 좋아하는 책은(저자가 동료이기 때문에 부분적이긴 하지만) Pam Baker가 쓴 헬프 데스크를 위한 ChatGPT 팁입니다. 노련한 기술 저널리스트인 Pam은 ChatGPT for Dummies의 저자이기도 합니다. 그녀는 자신의 물건을 알고 있습니다.

저는 풀코스를 수강했습니다. 약 한 시간 반 동안 그녀는 챗봇이 헬프 데스크에 이상적으로 적합한 이유뿐만 아니라 API를 사용하여 두 기술을 통합하는 방법도 설명합니다. 그녀는 고객에게 셀프 서비스 도움말 솔루션을 배포하려는 경우 매우 중요한 환각을 방지하는 방법에 대해 중요하고 심층적으로 설명합니다. 그리고 실시간으로 ChatGPT를 사용하는 헬프 데스크 상담원의 장단점을 포함하여 다양한 헬프 데스크 시나리오를 살펴봅니다.

나는 또한 이전에 나에게 알려지지 않았던 훌륭한 강사인 Frederick Nwanganga 교수가 진행하는 2시간짜리 Machine Learning with Python: Foundations 과정을 수강했습니다. LinkedIn에 넘겨야 해요. 그들은 가르치는 방법을 아는 사람들을 선택합니다.

이번 과정에서 특히 머신러닝을 위한 데이터를 수집하고 준비하는 방법에 대해 많은 것을 배웠습니다. 또한 Python 프로그래밍 지식, 특히 Python에서 기계 학습 모델을 구축하는 방법에 대한 지식을 확장할 수 있었습니다. 단 2시간 만에 친근하고 종합적인 브레인 덤프를 얻은 듯한 기분이 들었습니다.

그 밖에도 유용한 강좌가 많이 있습니다. 카테고리별로 분류하고 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

일반 AI 활용 능력

이 두 가지는 AI 전반에 대한 이해를 높이기 위해 전문가라면 누구나 수강할 수 있는 과정입니다.

제너레이티브 AI를 비즈니스 전략에 통합
별 4.7개(평점 97개)
이 과정에서 Chris McKay는 다음에 대한 포괄적인 가이드를 제시합니다. 의사 결정자는 조직에서 생성 AI를 효과적으로 이해, 평가 및 구현합니다.

AI 시대의 경력 민첩성 및 탄력성 구축
별 4.8개(평가 244개)
이 과정에서 Chris Shipley는 다음을 조사합니다. AI 시대에 적응하고 성공하기 위해 경력을 어떻게 재구성할 수 있는지 알아보세요. Chris는 AI 기술과 그것이 업무에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 이러한 기술에 적극적으로 적응하는 방법, "미래를 보장하는 직업 사고방식"을 개발하는 기술을 소개합니다.

채용, 재무, 지원 전문가를 위한 AI 과정

AI는 광범위한 전문 분야에 적용될 수 있는 매우 특별한 기능을 가지고 있습니다. 저는 직업의 맥락에서 AI를 배울 수 있는 방법을 보여주기 위해 채용, 지원, 재정이라는 세 가지를 선택했습니다.

생성 AI, 채용 및 인재 확보
별 4.7개(평점 1,281개)
Glen Cathey와 함께 변화를 주도하는 요인을 탐색하세요. 채용 및 인재 확보의 세계와 생성 AI 및 자동화가 공간 전체에 파급되면서 미래에 어떤 일이 일어날 가능성이 있는지 살펴보겠습니다. Glen은 채용 관리자 또는 채용 담당자로서 이 복잡하고 끊임없이 진화하는 공간을 탐색하는 방법에 대한 조언과 함께 가능한 공급업체 솔루션 평가, 새로운 최첨단 도구 통합 등에 대한 팁을 제공합니다.

재무 및 회계에서 생성적 AI 활용
별 4.7개(평가 349개)
이 과정은 재무 및 회계에서 생성적 AI에 대한 포괄적인 탐구를 제공합니다. 강사 Glenn Hopper는 재무 예측 및 분석에 중점을 두고 생성 AI의 기본 개념, 모델, 윤리적 고려 사항 및 실제 적용을 다룹니다.

헬프 데스크를 위한 ChatGPT 팁
별 4.5개(평가 47개)
이 과정에서 Pam Baker는 ChatGPT 사용부터 전략 계획, 프롬프트 지원에 이르기까지 모든 내용을 다룹니다. 엔지니어링, 에이전트 스크립팅, 자조 저장소 및 문제 해결뿐만 아니라 데스크 관리자에게 도움이 되는 기타 관심 주제까지 포함합니다.

기술 전문가 및 고급 사용자용

저는 AI 기반 비즈니스 투자를 구축하거나 수정하기 위해 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 작업해야 하는 전문가를 위한 이 5개 과정 세트를 선택했습니다. 전제 조건으로 심각한 괴짜 신용이 필요합니다.

생성 AI: 대규모 언어 모델 소개
별 4.7개(평가 1,274개)
이 과정에서는 Jonathan Fernandes가 안내합니다. OpenAI가 GPT-3을 처음 출시한 이후 개발된 주요 LLM과 각 LLM의 주요 기여를 소개합니다.

웹 개발자를 위한 ChatGPT
별 4.7개(평가 362개)
Sandy Ludosky와 함께 웹 개발자를 위한 ChatGPT를 소개하세요. ChatGPT 작동 방식의 기본 사항과 이를 사용하여 코드를 생성하는 방법을 살펴보세요. ChatGPT UI와 대화하여 JavaScript 및 ReactJS를 사용하여 완전히 실현된 웹 애플리케이션을 만드는 방법을 알아보세요.

나만의 GPT 구축
(평가가 없는 새로운 기능입니다)
데이터 과학자 Alina Zhang이 세 가지 맞춤형 GPT를 만드는 과정에 동참하세요. Alina는 신속한 엔지니어링, 일련의 사고, 몇 번의 학습, 사용자 의도 감지를 위한 Pentagram 프레임워크를 포함한 혁신적인 기술을 탐구합니다. 그녀는 또한 신속한 주입 공격으로부터 보호하기 위한 전략을 제공합니다.

조직에서 생성적 AI 사용 보안
별 4.8개(평가 85개)
이 과정은 진화하는 환경에서 탐색할 수 있는 지식과 기술을 갖추도록 해줍니다. AI 보안을 통해 생성 AI를 자신있게 활용하는 동시에 위험을 완화하고 민감한 정보를 보호하며 조직의 디지털 복원력을 강화할 수 있습니다.

Azure OpenAI: 생성적 AI 모델 및 사용 방법
별 4.8개(평가 217개)
이 과정에서는 Sammy Deprez가 Azure OpenAI 서비스와 GPT 모델, 임베딩 모델, 코덱스 모델, DALL-E 모델 등 사용 가능한 모델을 자세히 살펴봅니다.

Python 코더를 위한 AI 과정

Python은 AI 개발자들 사이에서 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. 여기에서는 Python 지식을 AI와 통합하는 데 도움이 될 수 있는 4가지 과정을 살펴보겠습니다. LinkedIn의 엔지니어링 부사장이자 데이터 및 AI 책임자인 Ya Xu에 따르면, "AI 개발에 일반적으로 사용되는 주요 프로그래밍 언어인 Python, Java, SQL에 대한 기술은 LinkedIn에서 가장 인기 있는 상위 5개 기술 중 하나입니다. 미국의 기술적인 측면."

Python 개발자를 위한 생성적 AI
별 4.7개(평가 22개)
Sandy Ludosky와 함께 생성적 AI를 사용하여 창작하는 방법을 알아보세요. OpenAI API를 포함한 차세대 Python 애플리케이션을 사용하면 애플리케이션 내에서 직접 AI 보조 챗봇을 구축하고 사용자 정의할 수 있습니다.

Python을 사용한 기계 학습: 기초
별 4.7개(평가 4,060개)
이 과정에서는 노틀담 대학교 분석 부교수 Frederick Nwanganga가 기계 학습을 소개합니다. 접근하기 쉬운 방식으로 Python을 통해 기계 학습을 시작하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다.

SQL Server 기계 학습 서비스: Python
별 4.8개(평가 494개)
Adam Wilbert가 고성능 Python을 사용하는 방법을 보여줍니다. 라이브러리 및 Machine Learning Services 추가 기능을 SQL Server 내부에서 직접 사용하여 통계 분석을 간소화하고, 산점도 및 막대형 차트와 같은 그래픽을 생성하고, 표 형식 데이터를 처리합니다.

Python에서 신경망 훈련
별 4.6개(평가 219개)
Eduardo Corpeño가 진행하는 이 과정은 Python에서 신경망의 내부 작동 방식을 가르치며 학습자에게 기회를 제공합니다. Python을 사용하여 처음부터 자신의 신경망을 구축하고 훈련하는 데 필요한 알고리즘 제작과 단계를 활용합니다.

더 많은 무료 AI 교육

이 기사는 제가 진행 중인 무료 AI 교육 스포트라이트 시리즈의 최신 기사입니다. 여기에 네 가지가 더 있습니다:

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한 주말 동안 OpenAI의 개발자를 위한 무료 AI 강좌를 수강했습니다.
Amazon의 무료 AI 강좌를 들으며 즐거운 주말을 보냈습니다

저는 AI가 게임 체인저가 되고 있다고 확신합니다. 그러나 한계와 주의 사항이 있습니다. 무료 코스웨어가 제공되는 동안 이 풍부한 혜택을 활용하십시오.

이러한 교육 프로그램을 수강했거나 사용한 적이 있습니까? 무엇을 배웠나요? LinkedIn Learning 강좌 수강을 고려 중이신가요? 어떤 것이 가장 관심이 있나요? 아래 댓글을 통해 알려주세요.

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