인공지능(AI)은 챗봇부터 코드 생성기, 추천 시스템, 자동화 도구에 이르기까지 모든 것을 구동하며 현대 소프트웨어 개발의 핵심이 되었습니다.
큰 비용 부담 없이 기술을 향상시키려는 개발자들을 위해 온라인에는 수많은 무료 AI 강좌가 있습니다. 이 프로그램들은 신경망의 기초부터 프롬프트 엔지니어링, 대규모 언어 모델(LLM) 구축에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.
이 가이드는 AI를 처음 접하는 초보 개발자든, 고급 주제를 마스터하려는 숙련된 엔지니어든 모든 개발자가 고려해야 할 상위 20가지 무료 AI 강좌를 소개합니다.
이 무료 AI 강좌를 시작하기 전에 개발 스택을 올바르게 설정하세요. 이 목록에 있는 거의 모든 AI 강좌는 OpenAI, Anthropic, Hugging Face와 같은 모델의 API를 호출, 테스트 또는 통합하는 것을 포함합니다. 여러 도구를 저글링하는 대신, Apidog를 사용하세요. Apidog는 AI 관련 API를 한 곳에서 설계, 목업, 테스트, 디버그 및 문서화할 수 있는 올인원 API 플랫폼입니다. 모든 마찰을 제거하여 도구를 연결하는 대신 실제로 지능형 앱을 구축하는 데 집중할 수 있도록 합니다.
1. Elements of AI — 헬싱키 대학교 & MinnaLearn
- 수준: 초급
- 기간: 약 6주 (주당 5~10시간)
- 인증서: 무료
- 접근: Elements of AI 공식 사이트
전 세계적으로 인기 있는 이 강좌는 AI의 기본을 간단하고 이해하기 쉬운 언어로 소개합니다. 기술적 배경이 없는 사람들에게 이상적이며 AI가 *할 수 있는* 것과 *할 수 없는* 것에 중점을 둡니다.
수강 이유: 코딩 기반 AI 강좌로 넘어가기 전 완벽한 첫걸음입니다.
2. AI for Everyone — DeepLearning.AI / 앤드류 응 (Coursera)
- 수준: 초급
- 기간: 약 6시간
- 접근: Coursera의 AI for Everyone
AI 개척자 앤드류 응이 가르치는 이 강좌는 AI가 산업, 윤리, 팀 협업에 미치는 영향에 초점을 맞춥니다. 개발자들은 AI의 비즈니스 및 사회적 함의에 대한 큰 그림을 이해하게 될 것입니다.
전문가 팁: 무료로 접근하려면 "Audit" 옵션을 선택하세요.
3. Introduction to Generative AI — Google Cloud Skills Boost
- 수준: 초급
- 기간: 약 8시간
- 접근: Generative AI 소개 (Google Skill Badge)
프롬프트 디자인, 멀티모달 AI, 텍스트-이미지 도구에 대한 실용적인 소개입니다. 이 강좌를 이수한 개발자는 공식 Google 스킬 배지를 획득하여 생성형 AI 지식을 증명할 수 있습니다.
4. Machine Learning Crash Course — Google for Developers
수준: 초급–중급
기간: 약 15시간
접근: 머신러닝 Crash Course (Google)
가장 실용적인 무료 ML 강좌 중 하나입니다. 대화형 시각화 및 코딩 연습을 통해 TensorFlow의 기본을 배웁니다.
가장 적합한 대상: 간단한 ML 모델 코딩을 시작할 준비가 된 개발자.
5. CS50’s Introduction to Artificial Intelligence with Python — 하버드 대학교
수준: 중급
기간: 약 7주 (주당 10~30시간)
접근: 하버드 OpenCourseWare의 CS50 AI
탐색 알고리즘, 신경망, 강화 학습에 대한 Python 중심의 심층 탐구입니다. 최소 1년 이상의 Python 경험이 있는 개발자에게 이상적입니다.
특별한 이유: 세계 최고 수준의 교육 품질로 유명한 하버드의 CS50 팀이 가르칩니다.
6. ChatGPT Prompt Engineering for Developers — DeepLearning.AI + OpenAI
수준: 중급
기간: 약 1.5시간
접근: DeepLearning.AI의 ChatGPT Prompt Engineering
이 짧은 강좌는 개발자들이 효과적인 프롬프트 디자인을 사용하여 ChatGPT와 같은 LLM으로 더 스마트한 애플리케이션을 구축하는 방법을 가르칩니다.
직접 적용 가능: OpenAI API를 프로젝트에 통합하는 방법을 배웁니다.
7. Generative AI Full Course — freeCodeCamp
수준: 초급
기간: 30시간 이상
접근: YouTube의 Generative AI Full Course (freeCodeCamp)
Gemini Pro, OpenAI, Llama, LangChain 및 벡터 데이터베이스를 다루는 포괄적인 YouTube 기반 프로그램입니다. 완전히 자율 학습이며 100% 무료입니다.
이상적인 대상: 장문의 실용적인 비디오 학습을 원하는 개발자.
8. Introduction to Machine Learning with Azure — Microsoft (Udacity)
수준: 초급–중급
기간: 약 22시간
접근: Udacity의 Azure를 사용한 머신러닝 소개
ML 기본 개념과 Azure의 클라우드 기반 AI 도구를 결합하는 방법을 배웁니다. Microsoft의 ML 서비스를 사용하는 실습 랩이 포함됩니다.
9. Secure and Private AI — Udacity + Facebook AI
수준: 고급
기간: 약 120시간
접근: Udacity의 Secure and Private AI
프라이버시 보호 AI, 연합 학습, 차등 프라이버시에 관심 있는 개발자를 위한 고급 프로그램입니다.
선수 과목: PyTorch 및 머신러닝에 대한 친숙함.
10. Introduction to Deep Learning (MIT 6.S191)
수준: 고급
기간: 약 20시간
접근: MIT 6.S191 Introduction to Deep Learning
MIT의 대표적인 딥러닝 강좌는 신경망, 컴퓨터 비전, NLP를 탐구합니다. 강의 슬라이드, 랩, 오픈 소스 프로젝트가 포함됩니다.
11. AI Text Summarization with Hugging Face — LinkedIn Learning
수준: 고급
기간: 약 2시간
접근: LinkedIn Learning의 Hugging Face를 사용한 AI 텍스트 요약
Hugging Face Transformers를 사용하여 요약 모델을 구축하기 위한 빠르고 실용적인 강좌입니다.
팁: LinkedIn의 1개월 무료 체험을 사용하여 무료로 접근하세요.
12. AWS Machine Learning Foundations — AWS x Udacity
수준: 초급–중급
기간: 약 11시간
접근: Udacity의 AWS Machine Learning Foundations
ML 개념, SageMaker, DeepRacer 시뮬레이션을 다룹니다. 클라우드에 AI 모델을 배포하는 훌륭한 입문서입니다.
13. Artificial Intelligence for Robotics — 스탠포드 x Udacity
수준: 중급
기간: 8주 (주당 약 6시간)
세바스찬 스런(Sebastian Thrun)이 가르치는 이 강좌는 로봇 공학, SLAM, 확률적 추론을 탐구합니다.
선수 과목: Python + 수학 (선형 대수, 확률).
14. Open Source Models with Hugging Face — DeepLearning.AI
수준: 초급
기간: 약 2시간
접근: DeepLearning.AI의 Hugging Face를 사용한 오픈 소스 모델
멀티모달 애플리케이션을 위해 오픈 소스 AI 모델을 사용하는 방법을 개발자에게 가르칩니다. 선수 과목은 필요 없습니다.
15. Machine Learning Interview Preparation — Udacity
수준: 중급
기간: 약 4시간
실습 알고리즘 연습과 모의 질문으로 ML 직무 면접을 준비하세요.
16. AI Fluency: Framework & Foundations — Anthropic
수준: 초급
기간: 약 4시간
Claude AI 개발자들이 만든 윤리적 AI 활용 능력 강좌입니다. 책임감 있는 AI 사용과 인간과 기계 간의 협업을 가르칩니다.
17. Using OpenAI APIs with Python — Codecademy
수준: 초급
기간: 약 2시간
Python 또는 cURL을 사용하여 OpenAI에 API 호출을 하고, 응답을 파싱하고, AI 기능을 실제 애플리케이션에 통합하는 방법을 배웁니다.
포함: 무료 수료증.
18. Machine Learning I: Building LLMs — 스탠포드 온라인
수준: 초급–중급
기간: 약 2시간
사전 학습, 미세 조정(SFT), RLHF 기술을 사용하여 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델이 어떻게 훈련되는지에 대한 개요입니다.
완벽한 대상: LLM 아키텍처의 기본을 탐구하는 개발자.
19. AIoT Foundations — Udacity x Bosch
수준: 중급
기간: 2개월 (주당 6~10시간)
AI와 IoT를 결합하여 스마트하고 연결된 장치를 만듭니다. 엣지 AI 및 임베디드 시스템에 관심 있는 개발자에게 이상적입니다.
20. Machine Learning for Beginners — Microsoft (GitHub)
수준: 초급
기간: 12주 (자율 학습)
접근: 초보자를 위한 머신러닝 (Microsoft GitHub)
Jupyter 노트북과 실제 데이터셋을 사용하여 회귀, NLP, 시계열 예측을 다루는 구조화된 오픈 소스 강좌입니다.
보너스: Apidog로 AI & API 프로젝트 간소화하기
이 무료 AI 강좌들이 개발자들이 이론을 배우고 기초 기술을 쌓는 데 도움을 주지만, AI 기반 애플리케이션을 개발하려면 종종 여러 API, 인증 및 테스트 워크플로우를 관리해야 합니다.
바로 이 지점에서 Apidog가 등장합니다.
Apidog는 개발자가 API를 설계, 목업, 테스트, 디버그 및 문서화하는 방법을 간소화하는 올인원 API 개발 플랫폼입니다. OpenAI, Anthropic 또는 Hugging Face API와 같은 모델을 통합하는 AI 개발자에게 완벽합니다.
AI 개발자를 위한 Apidog의 주요 이점:
- 올인원 API 워크플로우: 사양 → 목업 → 테스트 → 문서 → 게시
- AI 기반 API 디자인: 시각적이고 지능적인 엔드포인트 생성
- 스마트 API 디버깅: 환경, 변수, 유효성 검사, 통찰력, 요청 기록
- 원클릭 API 목업: 추가 구성 없이 API 목업, 프론트엔드 및 병렬 개발을 몇 초 만에 차단 해제
- 자동화된 API 테스트: 어설션, 체인형 테스트 시나리오, 기능, 성능, CI/CD
- 전환 가능한 라이브 API 문서: 대화형, AI 기반, 액세스 제어(공개, 비밀번호, IP, 이메일, 맞춤 로그인)와 항상 동기화
- 안심할 수 있는 내장 협업: 댓글, 공유, 브랜칭, 검토, 병합, 역할
- 오프라인 공간: 에어갭 환경에서 안전하게 작업
- API 허브를 통한 배포: 공개 API 채택률 향상
- 원활한 마이그레이션: Postman 컬렉션을 몇 분 만에 가져오기
Apidog를 사용하면 개발자는 반복적인 설정 작업에 시간을 덜 쓰고 지능형 애플리케이션 구축에 더 집중할 수 있습니다.
마무리 생각
인공지능은 소프트웨어 개발 환경을 재편하고 있습니다. AI 챗봇을 구축하거나, 모델을 훈련하거나, 생성형 AI를 앱에 통합하는 것이 목표라면, 이 20가지 무료 AI 강좌는 시작하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.
Apidog와 같은 도구와 학습을 결합하여 API 워크플로우를 간소화하고 AI 기능을 더 빠르게 프로토타이핑하세요.
오늘 학습을 시작하고 다음 세대의 지능형 애플리케이션을 구축하세요.