[세계 최고의 생성형 AI 교육/훈련 프로그램] 현재 생성 AI 교육 프로그램 수는 수백개 이상
생성 AI 교육 프로그램 어디까지 왔나?
기사입력: 2024/02/12 [15:26] 최종편집:
ⓒ TOP시사뉴스
박민제
현재 생성 AI 교육 프로그램 수는 수백개 이상
현재 전 세계적으로 정확히 몇 개의 생성 AI 교육 프로그램이 운영되고 있는지 파악하는 것은 여러 가지 어려움이 있다.
첫째, 생성 AI 교육 프로그램은 다양한 형태로 제공된다. 대학교 과정, 온라인 과정, 부트캠프, 워크샵 등 다양한 형태가 있으며, 이는 정확한 수를 집계하기 어렵게 만든다.
둘째, 새로운 프로그램들이 지속적으로 등장하고 있으며, 기존 프로그램들이 종료되기도 한다. 이러한 변화는 정확한 수를 파악하는 것을 더욱 어렵게 만든다.
셋째, '생성 AI 교육 프로그램'의 정의가 명확하지 않다. 어떤 프로그램들은 생성 AI의 기본 개념만 다루는 반면, 다른 프로그램들은 특정 유형의 생성 모델 (예: GAN, VAE)에 대한 심층적인 교육을 제공한다. 이러한 차이는 정확한 수를 집계하는 것을 어렵게 만든다.
하지만, 현재 운영되고 있는 생성 AI 교육 프로그램의 수는 수백 개 이상으로 추정된다.
다음은 생성 AI 교육 프로그램을 찾을 수 있는 몇 가지 리소스다.
Coursera, Udacity, edX와 같은 온라인 학습 플랫폼: 이러한 플랫폼에서 다양한 수준의 생성 AI 교육 프로그램을 찾을 수 있다.
DeepLearning.AI, fast.ai와 같은 AI 교육 전문 기관: 이러한 기관은 종종 생성 AI를 포함한 다양한 주제에 대한 고품질의 교육 프로그램을 제공한다.
대학교 웹사이트: 많은 대학교들이 컴퓨터 과학, 전기 공학, 통계학과 같은 학과에서 생성 AI 과정을 제공한다.
Meetup, AI 네트워킹 그룹: 이러한 그룹은 종종 생성 AI 교육 프로그램 및 워크샵에 대한 정보를 제공한다.
또한, Google 검색을 사용하여 "생성 AI 교육 프로그램" 또는 "Generative AI training programs"을 검색하여 다양한 프로그램을 찾을 수 있다.
생성 AI 교육 프로그램을 선택할 때는 다음과 같은 요소들을 고려해야 한다.
목표: 생성 AI에 대해 기본적인 이해를 얻고 싶은가? 아니면 특정 유형의 생성 모델에 대한 심층적인 교육을 받고 싶은가?
배경: 컴퓨터 과학 또는 관련 분야에 대한 배경 지식이 있는가? 아니면 기본적인 개념부터 배우고 싶은가?
학습 스타일: 온라인 과정, 대면 수업, 워크샵 등 어떤 학습 방식이 가장 적합한가?
예산: 무료 프로그램을 찾고 있는가? 아니면 비용을 지불할 의사가 있는가?
Generative AI는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 같은 기술을 포함하여 텍스트, 이미지, 코드 등을 생성하는 머신러닝 모델을 포함하며, 빠른 발전을 이루고 있고 관심도 증가하고 있다. 2023년 4월 마지막 업데이트 기준으로, 다양한 기관, 조직, 온라인 플랫폼에서 Generative AI 분야에서의 기술과 지식을 습득할 수 있는 포괄적인 교육 및 훈련 프로그램을 제공하고 있다. 이러한 프로그램들은 이 첨단 분야에서 우수한 성과를 낼 수 있도록 학습자들에게 필요한 기술과 지식을 갖추도록 설계되었다. 아래는 전 세계적으로 제공되는 주요하고 높은 평가를 받는 Generative AI 교육 및 훈련 프로그램 목록이다:
1. Coursera
제공 프로그램: AI, Generative AI를 포함한 다양한 과정 및 전문 분야, 선도적인 대학 및 기업과의 파트너십을 통해 제공된다.
특징: 스탠퍼드 대학교, 구글, IBM과 같은 기관에서 제공하는 과정에 접근할 수 있다. 이론적 지식과 실용적 응용의 조합을 제공한다.
2. edX
제공 프로그램: MIT, 하버드, UC 버클리와 같은 대학에서 제공하는 AI 및 머신러닝 과정 및 MicroMasters 프로그램의 범위.
특징: AI 기초, Generative AI를 포함한 다양한 분야에 대한 포괄적인 과정을 제공하며, 이론과 실용적 기술에 초점을 맞춘다.
3. Udacity
제공 프로그램: AI 및 머신러닝에 대한 Nanodegree 프로그램, Generative AI 기술에 대한 특정 프로젝트 및 수업을 포함한다.
특징: 실제 응용 프로그램을 통한 프로젝트 기반 학습, 멘토로부터의 개인적인 피드백, 산업 리더와의 협력을 제공한다.
4. DeepLearning.AI
제공 프로그램: 딥러닝 및 AI에 대한 전문 과정, Generative Adversarial Networks (GANs) 전문화를 포함한다.
특징: 앤드류 응(Andrew Ng)에 의해 만들어진 이 플랫폼은 딥러닝, Generative 모델을 포함하여 실용적인 응용에 강조점을 둔 심층적인 튜토리얼을 제공한다.
5. MIT Professional Education
제공 프로그램: AI 및 머신러닝에 대한 단기 프로그램 및 온라인 과정, Generative 모델과 같은 고급 주제를 다룬다.
특징: MIT 교수진이 설계하고 가르치는 과정으로, 최신 연구 및 산업 응용에 초점을 맞춘다.
6. Stanford Online
제공 프로그램: 인공 지능 및 머신러닝 과정, Generative AI 모델에 대한 주제를 포함한다.
특징: 스탠퍼드 대학교에서 제공하는 고품질 과정으로, 기초 지식과 최신 AI 연구에 대한 통찰력을 제공한다.
7. NVIDIA Deep Learning Institute
제공 프로그램: AI, 딥러닝, 가속 컴퓨팅에 대한 워크숍 및 과정, GANs와 같은 Generative 모델에 대한 세션을 포함한다.
특징: NVIDIA의 최첨단 기술을 사용한 실습 훈련으로, AI 및 그래픽스에서의 실용적인 응용에 초점을 맞춘다.
8. Fast.ai
제공 프로그램: 코더를 위한 실용적인 딥러닝, Generative 모델에 대한 수업을 포함한다.
특징: 실용적이고 손에 잡히는 학습에 강조점을 두며, 학습자가 최신 AI 기술을 빠르게 습득할 수 있도록 한다.
9. OpenAI
제공 프로그램: 주로 연구 기관이지만, GPT와 같은 자체 Generative 모델과 관련된 세미나 및 튜토리얼을 간헐적으로 제공한다.
특징: AI 연구에서 선도적인 조직으로부터의 직접적인 통찰력을 제공하며, 최첨단 모델과 기술에 대한 접근성을 제공할 수 있다.
10. AI For Everyone by Andrew Ng on Coursera
제공 프로그램: AI와 그 응용, Generative AI를 포함하여 넓은 청중에게 AI를 소개하는 과정을 설명한다.
세계 최고의 생성형 AI 교육/훈련 프로그램
다음은 플랫폼과 대상 청중별로 분류된 세계 최고의 생성형 AI 교육/훈련 프로그램 목록.
대학교 과정:
"Generative Deep Learning" (스탠포드 대학교): Fei-Fei Li 교수가 강의하는 이 과정은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 기타 분야의 응용에 중점을 둔 생성 딥 러닝의 기본 개념과 기술을 다룬다. 머신 러닝과 딥 러닝에 대한 탄탄한 기반을 가진 사람들에게 좋은 선택이다.
"Generative Modeling" (매사추세츠 공과대학교 (MIT)): Antonio Torralba 교수가 강의하는 이 과정은 생성 모델링의 이론적 기반을 탐구하고 변분 오토인코더, 생성 적대 신경망 (GAN) 및 확산 모델을 포함한 다양한 생성 모델을 탐구합니다. 확률론과 통계에 대한 탄탄한 이해가 있는 사람들에게 적합하다.
"Deep Learning for Generative Modeling" (캘리포니아 대학교 버클리): Pieter Abbeel 교수가 강의하는 이 과정은 딥 러닝 기술을 사용한 생성 모델링에 대한 실용적인 소개를 제공한다. 오토인코더, GAN 및 변분 추론과 같은 주제를 다루며 직접 구현에 중점을 둔다. 딥 러닝에 대한 약간의 경험이 있는 사람들에게 좋은 선택이다.
온라인 과정:
"Generative AI for Everyone" (DeepLearning.AI): Yoshua Bengio가 강의하는 이 과정은 주요 개념, 기술 및 응용 분야를 다루며 생성 AI에 대한 포괄적인 소개를 제공한다. AI나 딥 러닝에 대한 사전 지식이 없는 초보자에게 적합하다.
"Introduction to Generative AI" (Google Cloud): 이 과정은 다양한 분야에서의 잠재적 응용 분야와 함께 생성 AI에 대한 개요를 제공한다. GAN, 변분 오토인코더 및 확산 모델과 같은 주제를 다루며 기본적인 머신 러닝 이해가 있는 초보자에게 적합하다.
"Fast.ai Practical Deep Learning for Coders" (fast.ai): Jeremy Howard와 Sylvain Gugger가 강의하는 이 과정은 생성 모델링을 포함한 딥 러닝 기본 사항과 고급 기술을 다룬다. 프로그래밍 경험이 있는 사람들에게 적합하며 실제 응용에 중점을 둔 프로젝트 기반 과정.
기타 리소스:
Generative Models Blog: Yannic Kilcher가 작성한 이 블로그는 생성 AI의 최신 연구와 발전을 다루며 이 분야의 최신 정보를 얻을 수 있는 귀중한 리소스.
The GAN Zoo: 이 웹사이트는 코드, 문서 및 사전 훈련된 모델과 함께 생성 적대 신경망 (GAN)의 큐레이션된 컬렉션입니다. 다양한 GAN 아키텍처를 탐색하고 실험하는 데 좋은 리소스.
Papers with Code: 이 웹사이트는 생성 AI에 대한 논문을 포함한 머신 러닝 논문과 코드를 위한 검색 엔진입니다. 귀하의 특정 관심 분야와 관련된 연구 논문과 코드를 찾는 데 도움이 되는 도구.
최종적으로 가장 적합한 생성형 AI 교육/훈련 프로그램은 개인의 목표, 배경 및 학습 스타일에 따라 다르다. 결정을 내릴 때 위에서 언급한 요소들을 고려하자.
Generative AI courses and training programs
Generative AI, encompassing technologies like GPT (Generative Pre-trained Transformer) and other machine learning models that generate text, images, code, and more, has seen rapid advancement and growing interest. As of my last update in April 2023, numerous institutions, organizations, and online platforms offer comprehensive teaching and training programs in generative AI. These programs are designed to equip learners with the skills and knowledge needed to excel in this cutting-edge field. Below is a list of some of the most notable and highly regarded generative AI teaching and training programs available globally:
1. Coursera
Programs Offered: Various courses and specializations in AI, including generative AI, offered in partnership with leading universities and companies.
Features: Access to courses from institutions like Stanford University and companies like Google and IBM. Offers a mix of theoretical knowledge and practical applications.
2. edX
Programs Offered: A range of courses and MicroMasters programs in AI and machine learning from universities such as MIT, Harvard, and UC Berkeley.
Features: Provides comprehensive courses on AI fundamentals, including aspects of generative AI, with a focus on both theory and practical skills.
3. Udacity
Programs Offered: Nanodegree programs in AI and machine learning, including specific projects and lessons on generative AI technologies.
Features: Project-based learning with real-world applications, personalized feedback from mentors, and collaboration with industry leaders.
4. DeepLearning.AI
Programs Offered: Specialized courses in deep learning and AI, including the Generative Adversarial Networks (GANs) Specialization.
Features: Created by Andrew Ng, this platform offers in-depth tutorials on deep learning, including generative models, with a strong emphasis on practical applications.
5. MIT Professional Education
Programs Offered: Short programs and online courses in AI and machine learning, covering advanced topics such as generative models.
Features: Courses designed and taught by MIT faculty, focusing on cutting-edge research and industry applications.
6. Stanford Online
Programs Offered: Courses in artificial intelligence and machine learning, including topics on generative AI models.
Features: High-quality courses from Stanford University, offering both foundational knowledge and insights into the latest AI research.
7. NVIDIA Deep Learning Institute
Programs Offered: Workshops and courses on AI, deep learning, and accelerated computing, including sessions on generative models like GANs.
Features: Hands-on training with NVIDIA’s cutting-edge technology, focusing on practical applications in AI and graphics.
8. Fast.ai
Programs Offered: Practical deep learning for coders, including lessons on generative models.
Features: Emphasizes practical, hands-on learning with a focus on quickly getting learners up to speed on the latest AI techniques.
9. OpenAI
Programs Offered: Although primarily a research organization, OpenAI occasionally offers seminars and tutorials, especially related to their own generative models like GPT.
Features: Direct insights from one of the leading organizations in AI research, with potential access to state-of-the-art models and techniques.
10. AI For Everyone by Andrew Ng on Coursera
Programs Offered: A course designed to demystify AI and introduce its applications, including generative AI, to a broad audience.
Features: Focuses on understanding AI's impact on society and various sectors, making it accessible for non-technical learners.
These programs vary in their focus, ranging from foundational courses in AI and machine learning to specialized training in generative models and applications. Whether you're a beginner looking to enter the field or a professional seeking to enhance your skills in generative AI, these programs offer valuable resources to meet your learning objectives. It's advisable to review the latest offerings and details of these programs, as new courses and updates are frequently introduced to keep pace with this rapidly evolving field.
Here are some of the best and most worthwhile generative AI teaching/training programs in the world, categorized by platform and target audience:
University Courses:
"Generative Deep Learning" by Stanford University: This course, taught by Professor Fei-Fei Li, covers the fundamental concepts and techniques of generative deep learning, with a focus on applications in computer vision, natural language processing, and other domains. It's a great option for those with a strong foundation in machine learning and deep learning.
"Generative Modeling" by Massachusetts Institute of Technology (MIT): This course, taught by Professor Antonio Torralba, delves into the theoretical underpinnings of generative modeling and explores various generative models, including variational autoencoders, generative adversarial networks (GANs), and diffusion models. It's suitable for those with a solid understanding of probability theory and statistics.
Generative Modeling by Massachusetts Institute of Technology (MIT)
"Deep Learning for Generative Modeling" by University of California, Berkeley: This course, taught by Professor Pieter Abbeel, provides a practical introduction to generative modeling using deep learning techniques. It covers topics such as autoencoders, GANs, and variational inference, with a focus on hands-on implementation. It's a good choice for those with some experience in deep learning.
Deep Learning for Generative Modeling by University of California, Berkeley
Online Courses:
"Generative AI for Everyone" by DeepLearning.AI: This course, taught by Yoshua Bengio, is a comprehensive introduction to generative AI, covering the key concepts, techniques, and applications. It's suitable for beginners with no prior knowledge of AI or deep learning.
"Introduction to Generative AI" by Google Cloud: This course provides an overview of generative AI and its potential applications in various fields. It covers topics such as GANs, variational autoencoders, and diffusion models, and is suitable for beginners with some basic understanding of machine learning.
"Fast.ai Practical Deep Learning for Coders" by fast.ai: This course, taught by Jeremy Howard and Sylvain Gugger, covers deep learning fundamentals and advanced techniques, including generative modeling. It's a project-based course that emphasizes practical application, and is suitable for those with some programming experience.
Generative Models Blog: This blog, written by Yannic Kilcher, covers the latest research and developments in generative AI, making it a valuable resource for staying up-to-date in the field.
The GAN Zoo: This website is a curated collection of generative adversarial networks (GANs), along with code, documentation, and pretrained models. It's a great resource for exploring and experimenting with different GAN architectures.
Papers with Code: This website is a search engine for machine learning papers and code, including papers on generative AI. It's a helpful tool for finding research papers and code relevant to your specific interests.
