비용을 들이지 않고 인공지능 기술을 습득하려는 사람들이 늘고 있습니다. 제대로 된 AI 무료 강의 사이트를 고르지 못하면 기초 문법만 겉핥기 식으로 익히다가 중도 포기하기 십상입니다. 막막한 독학 과정에서 길을 잃지 않으려면 플랫폼별 특징과 커리큘럼의 실효성을 정확히 파악하는 과정이 선행되어야 합니다.
비용 부담 없이 인공지능을 공부하려면 커리큘럼의 실습 비중과 수료증 발급 여부를 꼼꼼히 확인해야 합니다. 대표적인 플랫폼으로는 구글 클라우드 러닝, 미시간대학교의 Coursera 무료 청강, 그리고 모두의연구소가 있습니다. 본인의 학습 목적에 맞는 강의를 선택하면 독학만으로도 실무 역량을 충분히 기를 수 있습니다.
구글 클라우드 러닝과 캐글로 기초 다지기
머신러닝과 딥러닝의 기본기를 다질 때 가장 먼저 살펴봐야 할 곳은 구글이 제공하는 학습 플랫폼입니다. 구글 클라우드 러닝 센터는 인공지능 입문자를 위한 기초 세션을 무료로 개방하고 있습니다.
이론뿐만 아니라 실제 파이썬 코드를 브라우저 상에서 바로 실행하며 배우는 실습 환경이 잘 갖춰져 있다는 점이 가장 큰 강점입니다. 여기에 데이터 사이언스 플랫폼인 캐글의 마이크로 코스를 병행하면 효과적입니다.
Pandas, 데이터 시각화, 머신러닝 소개 등 핵심 숏폼 강의로 구성되어 있어 하루 30분씩 투자하는 직장인이나 학생에게 알맞습니다.
대학 수준의 이론을 채워주는 Coursera와 edX 청강 활용법
글로벌 명문대의 정통 AI 강의를 수강하고 싶다면 코세사와 에드엑스를 활용하는 것이 정답입니다. 두 플랫폼 모두 세계적인 석학들의 강의를 무료로 청강할 수 있는 제도를 운영하고 있습니다.
다만 수강 신청 시 결제 창이 뜬다고 해서 당황할 필요가 없습니다. 강의 상세 페이지에서 '청강하기(Audit)' 버튼을 누르면 비용 결제 없이 모든 동영상 강의와 읽기 자료를 열람할 수 있습니다.
스탠퍼드대학교의 앤드류 응 교수가 진행하는 머신러닝 특화 과정 등이 대표적입니다. 과제 제출이나 공식 수료증 발급이 반드시 필요한 경우가 아니라면 무료 청강만으로도 대학원 수준의 이론을 충분히 소화할 수 있습니다.
국내 오픈소스 기반 커뮤니티와 모두의연구소 살펴보기
해외 플랫폼의 영어 장벽이 높다면 국내 기반의 오픈소스 학습 커뮤니티를 이용하는 편이 낫습니다. 모두의연구소 등에서 운영하는 온라인 세션이나 오픈소스 프로젝트는 한국어로 소통하며 배울 수 있어 진입 장벽이 낮습니다.
특히 이론 공부에만 그치지 않고 실제 팀을 꾸려 미니 프로젝트를 수행하는 과정이 포함된 곳을 골라야 실력이 늡니다. 깃허브 활용법이나 최신 논문 리뷰 스터디가 활발하게 진행되는 커뮤니티를 선택하면 독학의 한계를 극복하는 데 큰 도움이 됩니다.
초보자가 독학할 때 반드시 피해야 할 실수
무료 강의를 들을 때 가장 흔하게 범하는 실수는 인프런이나 유튜브에 올라온 수많은 영상을 무작정 북마크만 해두는 것입니다. 강의를 시청하는 시간보다 직접 코드를 타이핑하고 에러를 해결하는 시간이 최소 2배 이상 많아야 합니다.
또한 텐서플로우와 파이토치 중 어떤 프레임워크를 먼저 배울지 고민하다가 시간을 낭비하기도 합니다. 입문 단계에서는 언어의 문법 자체에 집착하기보다 데이터 전처리와 모델 학습의 전체 파이프라인을 3번 이상 반복해서 직접 구현해보는 것이 훨씬 유익합니다.