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주말에 개발자를 위한 이 무료 AI 강좌를 수강했는데 강력히 추천합니다.

OpenAI 및 DeepLearning의 13개 무료 AI 강좌는 초급부터 중급까지 다양하며 무료라고 말씀드렸나요?

생성 AI가 세계를 폭풍으로 몰아넣었다는 것은 의심의 여지가 없습니다. ChatGPT와 같은 도구에는 신뢰성과 정확성 문제가 있지만 AI 챗봇은 많은 직원에게 상당한 생산성 이점을 제공할 수도 있습니다.

생성 AI를 도구로 사용하여 얻을 수 있는 이점 외에도 생성 AI 분야에서 기술을 개발하여 고용 상황을 개선할 수 있는 기회도 있습니다.

비록 큰돈을 벌겠다는 약속으로 큰 돈을 청구할 수 있는 많은 과정, 학위 프로그램, 마이크로 학위(기록상 학위가 아님) 및 부트 캠프가 있지만 그것이 당신이 취할 수 있는 유일한 방향은 아닙니다. 기술 범위를 확장하는 데 도움이 되는 무료 리소스도 많이 있습니다.

예를 들어 OpenAI(ChatGPT를 만드는 회사)와 DeepLearning(교육 제공업체)에서 제공하는 13개의 무료 단기 강좌 모음이 있습니다. DeepLearning은 더 긴 코스를 판매하지만 여기서 집중 조명할 13개 코스는 시작하기에 좋은 곳이며 완전히 무료입니다.

저는 등록하고 첫 번째 과정인 "개발자를 위한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링"을 수강했습니다. 이 동영상은 각각 약 10분 분량의 짧은 동영상 9개와 연습 문제, 과정에서 배운 코드를 시험해보고 그 기능을 확인할 수 있는 테스트 벤치로 구성되어 있습니다.

나는 그 과정을 즐겼고 많은 것을 얻었습니다. ChatGPT를 코드에 연결하는 방법과 기존 프로그래머가 코딩 키트 가방에 생성 AI 프롬프트를 포함하는 방법을 이해하는 데 도움이 되었습니다. 나는 주말 동안 그것을 했고, 많은 것을 배웠고, 아무것도 쓰지 않았습니다.

그보다 나아지지는 않습니다.

초보자 과정

강좌 제공 사항은 "초급" 또는 "중급"으로 표시됩니다. 초보자는 기술 경험이 아닌 AI 개발 경험을 의미한다는 점을 명심하세요. 이러한 "초급" 수준 강좌의 내용을 실제로 이해하려면 상당히 좋은 프로그래밍 배경 지식이 필요합니다.

  • 개발자를 위한 ChatGPT 프롬프트 엔지니어링: 채팅 상자 이상의 기능을 제공합니다. API 액세스를 사용하여 LLM을 자신의 애플리케이션에 활용하고 맞춤형 챗봇을 구축하는 방법을 알아보세요.
  • ChatGPT API를 사용한 시스템 구축: LLM 사용 수준을 높이세요. 복잡한 작업을 세분화하고, 워크플로를 자동화하고, LLM 호출을 연결하고, 더 나은 결과를 얻는 방법을 알아보세요.
  • LLM 애플리케이션 개발을 위한 LangChain: LLM을 즉시 사용할 수 있는 프레임워크를 알아보세요. LangChain을 사용하여 LLM을 새로운 환경으로 호출하는 방법을 알아보세요.
  • LangChain: 데이터와 채팅: LangChain을 사용하여 개인 데이터 및 문서와 인터페이스할 수 있는 챗봇을 만듭니다.
  • 의미 검색 기능을 갖춘 대규모 언어 모델: LLM을 사용하여 검색 기능을 향상하고 결과를 요약하는 방법을 알아보세요.
  • Gradio를 사용하여 생성적 AI 애플리케이션 구축: 기계 학습 애플리케이션을 빠르게 만들고 시연해 보세요. Hugging Face Spaces에서 여러분의 앱을 전 세계와 공유해 보세요.
  • 대규모 언어 모델과 프로그래밍 결합: LLM이 코드를 개선, 디버깅, 이해 및 문서화하는 데 도움이 되도록 효과적으로 유도하는 방법을 알아보세요.
  • 텍스트 임베딩 이해 및 적용: 텍스트 임베딩을 사용하여 애플리케이션 개발 프로세스를 가속화하는 방법을 알아보세요.
  • 비즈니스 사상가가 Semantic Kernel을 사용하여 AI 플러그인 구축을 시작할 수 있는 방법: Microsoft의 오픈 소스 조정자인 Semantic Kernel에 대해 알아보고 LLM을 사용하여 비즈니스 애플리케이션을 개발하세요.

중급 과정

다음 코스 세트는 "중급"으로 간주됩니다. 위의 9개 과정을 먼저 완료한 후 다음 세트를 수강하는 것이 좋습니다. 모두 무료이므로 맛있는 것을 배우는 데 걸리는 시간만 비용이 든다는 점을 기억하세요.

  • LangChain의 기능, 도구 및 에이전트: 개발자 도구로서 LLM의 새로운 기능을 배우고 적용합니다.
  • 대규모 언어 모델 미세 조정: LLM을 몇 분 안에 미세 조정하고 자신의 데이터를 사용하도록 전문화하는 방법을 알아보세요.
  • 가중치 및 편향을 사용하여 생성적 AI 모델 평가 및 디버깅: ML 워크플로에서 관리, 버전 관리, 디버깅 및 실험을 위한 MLOps 도구를 알아보세요.
  • 확산 모델 작동 방식: 확산 모델을 처음부터 배우고 구축합니다.

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AI는 뜨겁다, 뜨겁다, 뜨겁다. 따라서 기업과 심지어 오랜 역사를 지닌 교육 기관도 AI 분야의 경력이 여러분의 삶을 변화시킬 것이라고 확신시키기 위해 최선을 다할 것입니다. 그리고 그들은 여러분이 그러한 변화를 이루도록 도울 사람들입니다.

그 중 일부 프로그램은 매우 훌륭합니다. 저는 UC Berkeley 확장 캠퍼스에서 6년 동안 학위-학점 프로그래밍 과정을 가르쳤으며 16년 이상 이 대학교에서 자문위원으로 활동했습니다. 많은 학생들이 이러한 유형의 정규 과정이 직업을 바꾸는 데 도움이 되었다고 말했습니다. 그러므로 나는 정규 과정과 유료 교육을 피하라는 것이 아닙니다.

그러나 무료 자료가 풍부하기 때문에 특히 예산이 부족하거나 상당한 재정적 투자 없이 이 분야를 시작하려는 경우 해당 리소스를 먼저 활용하는 것이 좋습니다.

어떻게 생각하나요? 이 강좌 중 하나를 수강할 예정인가요? 가져간 적 있나요? 너는 무엇을 배웠니? 아래 댓글을 통해 알려주세요.

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