Elements of AI

입문 과정은 6개 장으로 나뉜다. AI란 무엇인가, AI로 문제 풀기, 현실 속 AI, 머신러닝, 신경망, 그리고 AI의 영향. 전부 짧은 사례가 붙은 산문이고 영상 강의는 없다. 자기 속도로 읽고 이해가 안 된 문단으로 돌아갈 수 있다. 복잡한 수학도 코딩도 없다.

각 장 끝에는 연습 문제가 붙고, 답을 내면 그 자리에서 채점된다. 문제는 대부분 응용형이다. 어떤 문제에 어떤 탐색 전략이 맞는지, 신경망이 한 사례는 맞히고 다른 사례는 왜 틀리는지를 답한다. 모범 답안은 제출 뒤에 나오고, 학습의 상당 부분이 그때 일어난다.

연습 문제를 마치면 Elements of AI 수료증이 발급되어 링크드인 프로필이나 지원서에 붙일 수 있다. 증명하는 건 과정을 끝냈다는 사실뿐이다. 무료 강좌로는 공정한 거래다. 들인 시간을 보여주면서 학위로 오해받지도 않는다.

학술적 인정을 원하면 헬싱키대학교 오픈 유니버시티에 등록해 2 ECTS를 대학 학생 기록에 남길 수 있다. 수강 자체는 계속 무료다. 번거로운 건 행정이다. 과제를 마친 뒤 따로 등록해야 하고 학점 반영에 며칠이 걸린다.

Building AI는 시리즈 두 번째 강좌로 입문이 멈춘 지점에서 시작한다. 탐색, 확률 모델, 머신러닝 뒤에 있는 알고리즘을 훑고 작은 프로그램을 직접 짜게 한다. 시작 전에 파이썬 기초를 익혀두는 게 좋다. 사용자 입장에서 AI를 이해하는 게 목적이라면 1부로 충분하다.

강좌는 EU 모든 공용어와 일본어, 한국어 등 여러 언어로 번역됐다. 장 구성과 연습 문제, 수료증 구조가 언어마다 같아서 여러 나라에 흩어진 팀이 같은 과정을 들을 수 있다. 첫 화면의 국가 선택에서 번역판으로 넘어가면 되니, 모국어로 온라인 AI 학습을 시작하는 가장 간단한 길이다.