구글 공식 무료 AI 강의 10선: Cloud Skills Boost로 입문하는 생성형 AI와 LLM

구글 Cloud Skills Boost에서 수강료와 사전 지식 없이 바로 시작할 수 있는 공식 무료 AI 코스 10선. 생성형 AI 기초부터 LLM, 프롬프트 엔지니어링, 트랜스포머 아키텍처까지 핵심 학습 트랙과 바로가기 링크를 정리했습니다.

tau · 2026년 9월 24일

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구글 공식 무료 AI 강의 10선: Cloud Skills Boost로 입문하는 생성형 AI와 LLM

글로벌 테크 큐레이터 Al Tech World(@aitechworld195)가 별도의 수강료나 선수 지식 요구 없이 누구나 바로 수강할 수 있는 구글(Google) 공식 무료 생성형 AI 학습 코스 10선을 정리해 공개했습니다. Google Cloud Skills Boost 및 Google Skills 플랫폼을 통해 제공되는 이번 교육 과정은 생성형 AI 입문부터 대형 언어 모델(LLM), 책임감 있는 AI 윤리, Vertex AI 기반 프롬프트 엔지니어링, 확산 모델 기반 이미지 생성, 그리고 트랜스포머와 어텐션 메커니즘 등 최신 딥러닝 아키텍처에 이르기까지 단계별 학습 경로를 체계적으로 안내합니다.

구글 Cloud Skills Boost에서 제공하는 생성형 AI 및 대형 언어 모델 공식 무료 코스 학습 커리큘럼 콘셉트

이미지 출처: @aitechworld195 (X)

인공지능 기술이 급격히 대중화되면서 개발자와 실무자 모두에게 생성형 AI의 기본 원리와 활용 능력이 필수로 자리 잡았습니다. 구글이 제공하는 이번 커리큘럼은 별도의 유료 구독이나 사전 개발 지식 없이도 접근할 수 있도록 45분 내외의 집중 단기 코스부터 실습형 랩까지 다양하게 구성되어 있습니다. 각 코스의 핵심 주제와 공식 수강 경로를 세 가지 학습 트랙으로 나누어 정리했습니다.

기초 다지기: 생성형 AI, LLM, 책임감 있는 AI 윤리 입문

AI 학습을 처음 시작하는 입문자라면 개념 정의와 전반적인 생태계 조망을 제공하는 입문 트랙부터 시작하는 것이 권장됩니다. 이 트랙은 기초 이론과 사회적 책임을 균형 있게 다룹니다.

  • 1. Introduction to Generative AI (생성형 AI 입문): 생성형 인공지능이 무엇인지, 그리고 기존의 전통적인 머신러닝 방식과 어떤 차이점이 있는지를 45분 동안 명쾌하게 전달하는 단기 입문 코스입니다. 구글 생태계의 다양한 도구를 활용해 독자적인 AI 애플리케이션을 개발하는 첫걸음을 안내합니다.

  • 2. Introduction to Large Language Models (대형 언어 모델 입문): 현대 AI 혁신의 중심에 있는 거대 언어 모델(LLM)의 기본 작동 원리를 학습하는 45분 분량의 코스입니다. LLM이 실제로 어떤 비즈니스 및 소프트웨어 영역에서 유용한지, 그리고 프롬프트 기법과 미세 조정을 통해 모델의 출력을 개선하는 방법을 다룹니다.

  • 3. Introduction to Responsible AI (책임감 있는 AI 입문): 구글이 공정하고 신뢰할 수 있는 인공지능을 개발하기 위해 준수하는 '7대 AI 원칙(7 Principles of Ethical AI)'을 학습하는 강좌입니다. 편향 방지, 안전성 확보, 프라이버시 보호 등 윤리적 AI 시스템을 설계하고자 하는 모든 실무자에게 유용합니다.

실무와 응용: Vertex AI 프롬프트 디자인과 멀티모달 모델 실습

기본 개념을 익힌 후에는 실제 클라우드 환경에서 프롬프트를 설계하고, 이미지 생성 및 컴퓨터 비전 모델을 다루는 실무 응용 트랙으로 확장할 수 있습니다.

  • 4. Prompt Design in Vertex AI (Vertex AI 프롬프트 디자인): AI 모델로부터 최적의 결과물을 이끌어내는 프롬프트 엔지니어링의 정수를 배웁니다. 구글의 최신 엔터프라이즈 AI 플랫폼인 Vertex AI를 활용해 파라미터를 조절하고, 텍스트와 이미지 생성 지시문을 다듬는 실습 중심의 코스입니다.

  • 5. Introduction to Image Generation (이미지 생성 모델 입문): 텍스트 지시문으로부터 사실적인 이미지를 생성해내는 확산 모델(Diffusion Models)의 기초를 다룹니다. 물리학적 원리에서 영감을 얻은(physics-inspired) 이미지 생성 AI의 메커니즘을 쉽게 풀어냅니다.

  • 9. Create Image Captioning Models (이미지 캡셔닝 모델 제작): 사진이나 그림을 보고 그 내용을 자연어로 서술하는 비전-언어 모델(Vision-Language Model)의 구축 원리를 학습합니다. 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 연결하는 모델 학습 파이프라인의 기초를 체득할 수 있습니다.

  • 10. Introduction to Generative AI Studio (Generative AI Studio 입문): 구글의 사용자 친화적 도구인 Generative AI Studio를 활용해 프로토타입을 신속하게 제작하는 방법을 다룹니다. 코딩 부담을 덜면서 자신의 아이디어를 실제 작동하는 AI 프로젝트로 구체화하는 실전 데모를 제공합니다.

핵심 아키텍처 탐구: 인코더-디코더, 어텐션 메커니즘, 트랜스포머와 BERT

보다 깊이 있는 기술적 이해를 원하는 개발자와 엔지니어를 위해, 최신 언어 모델의 근간을 이루는 딥러닝 아키텍처 상세 강좌들이 마련되어 있습니다.

  • 6. Encoder-Decoder Architecture (인코더-디코더 아키텍처): 기계 번역과 문서 요약의 핵심 골격인 인코더-디코더 구조를 심층적으로 탐구합니다. 현대 자연어 처리의 주요 구성 요소를 이해하고 간단한 코드 예제를 통해 직접 텍스트 생성 파이프라인을 구축해 봅니다.

  • 7. Attention Mechanism (어텐션 메커니즘): 모델이 텍스트나 이미지의 방대한 정보 중 가장 중요한 부분에 집중하도록 만드는 어텐션 메커니즘의 원리를 45분 동안 집중적으로 소개합니다. 오늘날의 대형 언어 모델들이 문맥을 파악하는 핵심 비결을 파악할 수 있습니다.

  • 8. Transformer Models and BERT Model (트랜스포머 모델 및 BERT): 자연어 처리 생태계에 패러다임 전환을 가져온 트랜스포머(Transformer) 아키텍처와 양방향 문맥 이해 모델인 BERT의 구조를 상세히 학습합니다. 과정을 완료하면 프로필에 등록할 수 있는 공식 디지털 배지를 발급받을 수 있습니다.

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