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안녕하세요! WoodyCode입니다. 🚀
평소에 '나중에 공부해야지' 하고 북마크만 쌓아두는 편이라, 이번에 아예 싹 정리해 봤습니다.
2026년 기준, 전 세계 탑티어 기업들이 직접 운영하는 무료 AI 학습 사이트 모음입니다.
필요할 때 바로 꺼내 보려고 핵심 특징이랑 링크만 딱딱 정리했으니, 여러분도 슬쩍 저장해 두세요!
🛠️ 2026 빅테크 AI 무료 교육 맵 (개인 소장용)
| 기업 | 한 줄 요약 | 추천 포인트 | 바로가기 |
| Anthropic | 클로드(Claude) 전문 가이드 | 에이전트 설계 및 프롬프트 숙련도 향상 | 링크 |
| 범용 AI 리터러시의 정석 | 비전공자 기초부터 실무 인증제까지 | 링크 | |
| Meta | 오픈소스 AI의 성지 | Llama 4 기반 모델 활용 및 연구 자료 | 링크 |
| NVIDIA | 하드웨어 & 딥러닝 심화 | GPU 가속, CUDA, 엣지 컴퓨팅 실습 | 링크 |
| Microsoft | 클라우드 AI 서비스 활용 | Azure 기반 AI 서비스 구축 로드맵 | 링크 |
| OpenAI | GPT 시리즈의 모든 것 | ChatGPT 최신 기능 및 API 활용법 | 링크 |
| IBM | 기업용 AI & 윤리/보안 | 비즈니스 워크플로우 및 신뢰할 수 있는 AI | 링크 |
| AWS | 클라우드 아키텍처 연동 | 인프라 관점의 AI 배포 및 확장성 공부 | 링크 |
| DeepLearning.AI | 이론과 실습의 밸런스 | 앤드류 응 교수의 근본 있는 커리큘럼 | 링크 |
| Hugging Face | 오픈소스 모델 실전 활용 | 최신 라이브러리 및 파인튜닝 실습 | 링크 |
💡 상황별 공부 순서 (Checklist)
- 기초가 아예 없다면?
- ✅ Google → Anthropic (개념 잡기)
- 엔지니어링/구현이 목적이라면?
- ✅ DeepLearning.AI → Hugging Face (모델 이해와 실습)
- 클라우드 환경에 배포하고 싶다면?
- ✅ AWS 또는 Microsoft (인프라 매칭)
- 성능 끝판왕을 찍고 싶다면?
- ✅ NVIDIA (하드웨어 최적화)
🔗 저장용 링크 모음
- Anthropic: https://anthropic.skilljar.com
- Google: http://grow.google/ai
- Meta: https://ai.meta.com/resources/
- NVIDIA: https://developer.nvidia.com/cuda
- Microsoft: https://learn.microsoft.com/en-us/training/
- OpenAI: http://academy.openai.com
- IBM: http://skillsbuild.org
- AWS: http://skillbuilder.aws
- DeepLearningAI: http://deeplearning.ai
- Hugging Face: https://huggingface.co/learn
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