돈 안 들이는 무료 AI 강의/교육 수강하기

유료강의만큼 또는 유료강의보다 질 좋은 무료 강의를 추천드리도록 하겠습니다.

Open AI, Google, Microsoft 같은 글로벌 빅테크 기업의 공식 강의부터 Stanford, Harvard, 서울대, 등 국내외 명문 대학 강좌, 그리고 실무자들이 바로 적용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링 과정까지 모두 정리해 보았습니다.

 

지금 제가 소개드리는 글은 단순히 나열한 형태가 아니라, 강의별 특징과 추천 대상을 짧고 임팩트 있게 정리했기 때문에 여러분들이 자신의 수준과 목적에 맞는 강의를 빠르게 고를 수 있도록 돕는 데 초점을 맞추었습니다!

 

비전공자라도 부담 없이 시작할 수 있는 입문 과정부터, 실습과 연구를 병행할 수 있는 심화 과정까지 단계별로 골라 들을 수 있습니다.

 

아래는 기술 수준, 특징, 추천 대상 등을 중심으로 간결하게 요약한 15개 무료/부분 무료 AI 강의 또는 플랫폼입니다.

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무료 AI 강의 & 플랫폼 정리

강의/플랫폼	주요 특징/장점	추천 대상
Open AI Academy	OpenAI 주관, 기초부터 중급까지: 프롬프트 엔지니어링, 책임감 있는 AI 사용, 실생활 적용 중심. 자율 학습형(on-demand) 컨텐츠 + 커뮤니티 연계 있음	AI 초보자, 실무자, 비개발자도 접근 가능
Introduction to AI by University of Helsinki (“Elements of AI”)	AI의 개념, 철학, 머신러닝 기본 원리 등을 비수학·비코딩 비중 높게 설명. 유럽에서 다수 언어로 번역됨	AI 전반 이해, 첫걸음 떼려는 사람
Learn Prompting	프롬프트 설계, LLM 운용, 고급 프롬프트 기법 등 실용 중심 강의. 오픈소스 스타일, 실습 많음	ChatGPT / LLM 활용 빈도 높은 사람, 개발자 + 비개발자 모두
Google 학습 카탈로그 (Google Learning Catalog / Google AI)	Google이 제공하는 AI 기초, AI 활용 사례 + 프롬프트 실습 등. 다양한 언어 옵션 / 사용자 인터페이스 친숙함 (※ 정확 강의명 “Google Prompting Essentials” 등 포함)	프롬프트 작성법 배우고 싶은 일반 사용자, 직장인
Microsoft’s AI for Beginners	Microsoft 주도로, AI의 기본 개념부터 실제 워크플로우, 도구 사용법 중심 강의. 실습 + 툴 연계 있음	코드 경험 적은 초보자, AI 기술을 업무에 접목시키려는 사람
NVIDIA Deep Learning Institute	GPU/딥러닝 하드웨어 중심 / 실습 위주 / 딥러닝 모델 구축 & 최적화 등 기술 깊이 높음	개발자, 연구자, 모델 최적화나 딥러닝 인프라 관심 있는 사람
AI For Everyone (Andrew Ng, DeepLearning.AI)	비기술자도 이해 가능한 내용: AI 용어, 프로젝트 진행 플로우, 조직 내 AI 전략, 윤리/사회적 이슈 등. 코딩 불필요	관리직, 기획자, 비개발자, AI 이해도가 필요한 모든 사람
Introduction to Generative AI Learning Path	생성형 AI의 작동 원리, 활용 사례, 프롬프트 활용 + 윤리적 고려 사항 포함. 실습 중심일 가능성 높음	콘텐츠 제작자, 마케터, 아이디어 창출을 위한 사용자
Stanford CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning	자연어 처리(NLP) 중심. 최신 연구 동향 반영. Pytorch를 통한 실습 + 과제 + 프로젝트 있음. 강의 자료 + 이전 연도 버전 무료 공개됨	NLP 전공자, 인공지능 연구 혹은 언어모델 심층 학습 원함
Harvard’s Data Science: Machine Learning	머신러닝 개념과 통계 기반 접근, 모델 평가, 응용 중심. 강의와 과제 포함 가능 (Coursera 혹은 EdX 형태)	기초 통계, 머신러닝 이론 + 실습 접점 둘 다 원하는 사람
ChatGPT Prompt Engineering for Developers	OpenAI API 사용, 실제 프롬프트 + 애플리케이션 설계, 프로그래밍 연계 실습 있음. 실용 중심	개발자, AI 응용 앱 만들고 싶은 사람
Coursera (Andrew Ng 머신러닝 / DeepLearning.AI 시리즈 등)	머신러닝, 딥러닝 전반: 수학·통계 기초 → 실제 코드 + 툴 사용. “청강(audit)” 가능해서 무료로 영상/읽기 자료 접근 가능. 인증서 필요하면 유료 혹은 지원 있음	기술 깊이 어느 정도 원하는 학습자, 실습 + 이론 모두 원하는 사람
서울대학교 ‘모두를 위한 AI강의’	한국어 강의, 국내 사례 포함, AI 기초 + 응용 중심 제공 가능성이 높음. 지역적 접근성 좋음.	한국 사용자, 한국 환경/데이터 사례 알고 싶은 사람
EBS ‘수학과 함께하는 AI기초’	수학 기초 + AI 기초 병행, AI를 이해하려면 수학적 사고가 중요하다는 관점 강조됨	수학 배경 쌓고 싶은 학생, AI 모델 내부 원리 이해하고 싶은 사람
K-MOOC / Boostcourse (국내 대학/네이버 기반 AI·딥러닝 커리큘럼)	국내 대학 강사들이 제작, 한국어 + 국내 교육 체계에 맞는 커리큘럼, 온라인 무료 강의 제공됨.	국내 대학 강사들이 제작, 한국어 + 국내 교육 체계에 맞는 커리큘럼, 온라인 무료 강의 제공됨.

 

끝으로

비전공자라면 AI For Everyoned이나 서울대 모두를 위한 AI 강의로 가볍게 시작해 보세요.

실무에서 바로 활용하고 싶다면 Learn Prompting이나 Chat GPT Prompt Engineering for Developer가 좋은 강의가 될 수 있습니다.

연구자나 개발자라면 Stanford CS224N이나 NVIDIA Deep Learning Institute 같은 심화 과정을 추천드립니다.

 

여러분의 필요에 맞는 강의를 선택하고 직접 들어보시길 바랍니다.

미래의 AI 활용 능력은 지금의 작은 선택에서 시작할 수 있습니다.