올해, 생성적 AI는 틈새 시장의 호기심에서 벗어나 기초적인 기술로 전환되었습니다. 이에 따라 Microsoft는 Microsoft Cloud Advocates가 제작한 18개 강의로 구성된 무료 온라인 강좌인 'Generative AI for Beginners' 를 출시했습니다. 비디오, 문서 가이드, 코드 예제를 중심으로 구성된 이 강좌는 학습자들에게 기초부터 책임 있는 AI, 신속한 엔지니어링, 에이전트, RAG(Responsible AI Ag) 및 미세 조정까지 안내합니다. 이 강좌는 매우 간결하고 실용적이며, 불필요한 내용이 없습니다. MOOC 강좌 중에서도 이처럼 방대한 내용을 명료하게 다루는 곳은 드뭅니다.
코스 내부: 실제 요구 사항에 맞춰 매핑된 18가지 수업
이 과정은 핵심 개념을 다루는 "학습" 모듈과 Python이나 TypeScript 코드를 다루는 "빌드" 모듈로 나뉜 18개의 수업으로 구성되어 있으며, 각 수업은 "계속 학습" 트랙으로 끝납니다. 콘텐츠에는 비디오, 작성된 README, 코드 노트북 및 추가 리소스가 포함되어 있습니다.
수업 주제는 다음과 같습니다.
- 생성 AI와 LLM 소개
- 다양한 LLM을 탐색하고 비교합니다.
- 생성적 AI를 책임감 있게 활용하기;
- 신속한 엔지니어링(기본 및 고급)
- 텍스트, 채팅, 이미지 생성 애플리케이션 구축
- 벡터 데이터베이스로 검색
- 로코드 AI 애플리케이션(Power Platform, Copilot)
- 함수 호출과 통합
- AI 애플리케이션을 위한 UX 디자인
- 애플리케이션 수명주기, LLMOps
- AI 애플리케이션 보안
- 검색 증강 생성(RAG) 및 벡터 DB
- 오픈소스 모델과 허깅페이스;
- AI 에이전트
- LLM 미세 조정
많은 영상이 함께 제공됩니다. 예를 들어, 1부에서는 LLM의 내부 작동 방식과 실제 사용 사례를 소개하고, 2부에서는 모델 비교 및 배포를 다루며, 17부에서는 AI 에이전트의 정의, 프레임워크, 그리고 실제적인 맥락을 심층적으로 다룹니다.
Microsoft가 개발자에게 생성 AI를 배우기를 원하는 이유
AI 리터러시는 기술 분야의 기본 기대치를 향해 나아가고 있습니다. 마이크로소프트의 AI 도입은 전략적으로 보입니다. 신규 사용자를 교육하는 동시에 Azure , Copilot , OpenAI 파트너십 등 마이크로소프트 생태계에 편입시키는 것입니다.
에듀테크(EdTech)의 성장은 전 세계적인 수요를 보여줍니다. HolonIQ는 디지털 기술이 주요 성장 동력이 되어 10년 안에 전 세계 에듀테크 지출이 4천억 달러를 초과할 것으로 전망합니다. 마이크로소프트의 이러한 노력은 이타적인 측면보다는 생태계 강화에 더 중점을 두고 있는 것으로 보입니다. Microsoft Learn을 통해 개발자들이 Azure 또는 OpenAI를 사용하는 방법을 교육하면 자사 도구로 자연스럽게 연결되는 파이프라인이 형성됩니다.
Google 과 NVIDIA 도 AI 가이드를 제공합니다. Google의 "누구나 사용할 수 있는 AI" 과정과 NVIDIA의 딥러닝 연구소가 그 예입니다. 하지만 Microsoft의 콘텐츠는 단순한 이론 학습이 아닌 Azure 및 실무 프로젝트와 긴밀하게 통합되어 있습니다.
실용적 이점: 초보자를 위한 Microsoft 생성 AI에서 개발자가 얻는 기술
학습자는 18개 수업에서 설명된 구체적인 기술을 습득합니다.
- 챗봇, 기본 LLM 앱, 이미지 도구 등의 프로토타입 구축
- 벡터 검색과 RAG를 애플리케이션에 통합합니다.
- 함수 호출을 사용하여 LLM을 외부 시스템에 연결합니다.
- Power Platform 및 Copilot을 사용하여 로우코드 애플리케이션 배포
- 안전하고 수명 주기를 인식하는 AI 솔루션을 설계합니다.
이는 GitHub 및 Microsoft Learn 공식 모듈의 지원을 받는 초보자를 위한 생성 AI 커리큘럼의 직접적인 결과입니다.
Microsoft가 학습을 자사 생태계에 연결하는 방식
Microsoft는 교육 과정 외에도 학습자가 Microsoft의 더 광범위한 생태계를 통해 프로젝트를 확장하도록 장려합니다. 예를 들어, Microsoft for Startups Founders Hub는 최대 15만 달러의 Azure 크레딧과 2,500달러의 OpenAI 크레딧을 제공합니다( 프로그램 세부 정보 ). 교육 과정 자체에는 포함되어 있지 않지만, 이러한 인센티브는 Microsoft 스택 내에서 교육부터 프로토타입 제작 및 확장까지 이어지는 경로를 제공합니다.
시장 상황
이러한 기술의 중요성은 더 넓은 개발자 커뮤니티를 통해 더욱 강화됩니다. GitHub의 Octoverse 2024 보고서에 따르면 생성 AI 태그가 지정된 공개 저장소가 전년 대비 98% 증가하여 전 세계적으로 15만 개에 육박하는 프로젝트가 생성 AI에 포함되었습니다. 이러한 급증은 생성 AI가 실험적인 수준에서 주류 개발자 활동으로 얼마나 빠르게 자리 잡았는지 보여줍니다.
현장의 목소리: 학습자 반응과 맥락
진지한 개발자들은 단순한 슬로건 그 이상을 원합니다. 그들은 운영 시스템을 구축하는 방법을 알려주는 교육 과정과 현대 모델이 실제로 어떻게 동작하는지에 맞는 프레임워크를 원합니다. 오늘날 가장 유용한 신호는 스택 안에서 살아가며 구체적인 지침을 공개적으로 발표하는 실무자들에게서 나옵니다.
- 앤드류 응(Andrew Ng)은 Coursera의 공동 창립자이자 DeepLearning.AI의 창립자입니다. 이론을 넘어 에이전트 워크플로 및 실행까지 아우르는 응용적이고 프로젝트 중심적인 학습에 집중합니다.
https://x.com/AndrewYNg/status/1882125891821822398 - 안드레이 카르파티(Andrej Karpathy), AI 연구자이자 전 테슬라 및 오픈AI 엔지니어. 교육 자료가 지식을 인코딩하는 방식을 재고하여 LLM 기반 추론 및 상호작용 패턴이 주변이 아닌 핵심에 위치하도록 촉구합니다. https://x.com/karpathy/status/1885026028428681698
이러한 직책들은 명확한 수요 곡선을 형성합니다. 즉각적인 효용을 위한 실무적인 에이전트적 실습과 AI 리터러시 교육 방식에 대한 심층적인 재설계가 결합된 형태입니다. 이러한 조합은 실무자들을 실제 제품 개발에 대비시킨다고 주장하는 모든 교육 과정의 기준을 제시합니다.
AI 교육의 경쟁 환경
Microsoft는 초보자를 위한 생성적 AI를 학습 과정이자 자사 생태계에 진입하는 출발점으로 제시했지만, AI 교육의 더 광범위한 분야는 이미 다양화되었습니다.
헬싱키 대학교는 MinnaLearn 과 함께 170개국 100만 명 이상에게 26개 언어로 제공되는 무료 강좌인 'AI의 요소(Elements of AI)'를 제작했습니다. 특정 플랫폼에 특화된 기술보다는 시빅(Civic) 적 소양과 접근 가능한 기본 지식에 중점을 둡니다.
제레미 하워드와 레이첼 토마스가 설립한 fast.ai는 2016년 ' 실용적인 딥러닝을 위한 코더 시리즈'를 통해 출범했습니다. 기관의 지원 없이도 코딩, 실험, 그리고 최신 모델 학습을 활용할 수 있도록 지원합니다.
Coursera의 공동 창립자 앤드류 응은 머신러닝과 딥러닝 강좌를 개설하여 전 세계 수백만 명의 학습자를 유치하며 온라인 AI 교육의 장을 열었습니다. 그의 업적은 대규모로 제공되는 대학식 커리큘럼의 지속력을 보여줍니다.
| 플랫폼/코스 | 특징적인 특징 |
| 초보자를 위한 Microsoft Generative AI | 에이전트, 검색, 수명 주기 인식에 대한 실용적인 수업 |
| AI의 요소 | 26개 언어로 번역, 대중 문해력에 초점을 맞춰 |
| 패스트.에이아이 | 직접 코딩 연습 및 모델 구축 |
| Coursera / Andrew Ng | 글로벌 도달 범위와 기관 신뢰도 |
마이크로소프트는 자사 인프라와 연계된 응용 교육 과정으로 사업을 전개하고 있습니다. Elements of AI는 접근성에 중점을 두고, fast.ai는 코딩 심도를 추구하며, Coursera는 학술 프레임워크를 지속적으로 확장하고 있습니다. 이 세 가지가 합쳐져 AI 교육이 보편화되면서 동시에 전략적으로 경쟁이 치열해지는 환경을 조성하고 있습니다.
학습에서 구축으로: 생성적 AI 교육을 위한 미래
초보자를 위한 생성적 AI는 교육을 인프라로 포지셔닝합니다. 학습자를 도구, 워크플로, 그리고 경력이 융합되는 정의된 생태계로 안내합니다. Microsoft는 기본 사항, 책임 있는 AI, 신속한 설계, 검색, 에이전트, 그리고 Azure와 OpenAI 내에서의 전체 워크플로로 이어지는 경로를 압축합니다. 그 결과, 이론에서 프로토타입으로 바로 연결되는 경로가 제공됩니다. 대안은 다른 논리를 드러냅니다. AI의 요소들은 대규모 접근성을 제공하고, Fast.AI는 코딩 분야를 훈련하며, Coursera는 학계와 글로벌 수요를 연결합니다.
각 트랙은 동일한 기준을 반영합니다. AI 유창성은 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 격차는 채널에 있습니다. 기업 프로그램은 기술을 가속화하는 동시에 플랫폼에 연결합니다. 독립 트랙은 중립성을 유지하지만 통합 스택과는 분리되어 있습니다. 이러한 결정은 차세대 실무자들이 어떻게 학습하고 누가 실무 조건을 정하는지를 결정합니다.
'AI를 처음부터 구축하기: Microsoft의 생성 AI 과정'이라는 게시물이 Metaverse Post 에 처음 게재되었습니다.
