AI 학습 서비스 선택법 - 뭘로 공부해야 할까?
AI를 배워야겠다고 마음먹었습니다. 그런데 학습 플랫폼이 너무 많습니다. 유데미, 코세라, 인프런, 패스트캠퍼스, 생활코딩... 어디서 시작해야 할까요?
왜 플랫폼 선택이 중요한가
잘못된 플랫폼을 선택하면 시간과 돈을 낭비합니다. 수준에 안 맞는 강의를 듣거나, 영어로 된 강의를 힘들게 따라가거나, 완강하지 못하고 포기합니다.
한국소비자원 조사에 따르면 온라인 강의 완강률은 평균 15%입니다. 85%는 중도 포기합니다. 문제는 강의가 아니라 잘못된 선택입니다.
주요 AI 학습 플랫폼 비교
Coursera (코세라)
- 장점: 스탠퍼드, MIT 등 명문대 강의, 수료증 발급
- 단점: 영어 강의 대부분, 이론 중심
- 가격: 월 $49-79 (구독제)
- 추천: 영어 가능자, 학위/수료증 필요한 경우
Udemy (유데미)
- 장점: 저렴한 가격, 한국어 강의 다수, 실습 중심
- 단점: 강의 품질 편차 큰 편
- 가격: 강의당 1-3만원 (할인 시)
- 추천: 실무 스킬 중심 학습자
인프런
- 장점: 100% 한국어, 한국 실정에 맞는 내용
- 단점: 최신 AI 트렌드 반영 느림
- 가격: 강의당 2-10만원
- 추천: 한국어 필수, 코딩 입문자
패스트캠퍼스
- 장점: 체계적 커리큘럼, 실무 중심
- 단점: 가격 높음, 환불 정책 까다로움
- 가격: 패키지당 30-100만원
- 추천: 체계적 학습 원하는 경우
생활코딩 (무료)
- 장점: 완전 무료, 초보자 친화적
- 단점: AI 전문 강의 적음
- 가격: 무료
- 추천: 프로그래밍 기초부터 시작
edX
- 장점: MIT, Harvard 강의, MicroMasters 과정
- 단점: 영어, 가격 높음
- 가격: 무료-$300/과정
- 추천: 학술적 깊이 원하는 경우
선택 기준 1: 현재 수준
자신의 수준에 맞는 플랫폼을 선택하세요.
코딩 경험 전무: → 생활코딩 (무료) → 인프런 (입문 강의)
코딩 기초 있음: → 유데미 또는 인프런 (실습 강의)
개발자 전환 목표: → 패스트캠퍼스 (부트캠프 과정)
학술/연구 목적: → Coursera 또는 edX (대학 과정)
영어 가능 + 글로벌 커리어: → Coursera (수료증 중요)
선택 기준 2: 학습 목표
무엇을 배우고 싶은지에 따라 플랫폼이 달라집니다.
AI 도구 활용 (ChatGPT, Midjourney 등):
- 유데미: "ChatGPT 활용 마스터"
- 인프런: "비개발자를 위한 AI 활용"
- 유튜브 무료 강의도 충분
데이터 분석/머신러닝:
- Coursera: Andrew Ng의 ML 강의
- 패스트캠퍼스: 데이터 분석 올인원
- 유데미: Python 데이터 분석
딥러닝/AI 엔지니어:
- Coursera: Deep Learning Specialization
- edX: MIT AI 과정
- 패스트캠퍼스: AI 엔지니어 부트캠프
업무 자동화:
- 유데미: Python 자동화
- 인프런: 엑셀+파이썬 자동화
선택 기준 3: 시간과 예산
현실적인 시간과 예산을 고려하세요.
예산 0원:
- 생활코딩, 유튜브, Coursera 무료 강의
예산 3-5만원:
- 유데미 할인 강의 2-3개
예산 10-20만원:
- 인프런 로드맵 패키지
예산 50만원 이상:
- 패스트캠퍼스 올인원 패키지
시간 하루 30분:
- 유데미 단기 강의 (10-20시간 분량)
시간 하루 2-3시간:
- 패스트캠퍼스 부트캠프 (3-6개월)
선택 기준 4: 수료증 필요 여부
이력서에 쓸 거라면 수료증이 중요합니다.
수료증 가치 순위:
- Coursera Specialization: 기업에서 인정
- edX MicroMasters: 대학원 학점 인정
- 패스트캠퍼스 수료증: 국내 인지도
- 유데미/인프런 수료증: 참고용
주의: 무료 강의는 대부분 수료증 없음. 수료증 받으려면 유료 전환 필요.
선택 기준 5: 강의 스타일
학습 스타일에 맞는 플랫폼을 선택하세요.
이론 선호: → Coursera, edX (대학 강의 스타일)
실습 선호: → 유데미, 인프런 (코드 따라하기)
프로젝트 중심: → 패스트캠퍼스 (포트폴리오 제작)
짧고 간결한 설명: → 유데미 (10-20시간 완성)
긴 호흡의 학습: → Coursera (4-12주 과정)
실천 가이드
자신에게 맞는 플랫폼 찾는 법:
- 무료 체험 활용: 대부분 플랫폼이 맛보기 강의 제공
- 리뷰 필터링: 별점 4.5 이상, 수강생 1,000명 이상 강의
- 강사 확인: 실무 경력, 다른 강의 평가 체크
- 커리큘럼 검토: 목차 보고 내가 아는 부분 vs 모르는 부분 비율 확인
- 환불 정책 확인: 30일 환불 보장 여부
추천 로드맵
수준별 추천 경로:
입문자 (0-3개월):
- 생활코딩 Python 기초 (무료)
- 인프런 "파이썬 입문" (3만원)
- 유데미 "ChatGPT 활용" (1.5만원)
초급자 (3-6개월):
- 유데미 "Python 데이터 분석" (2만원)
- Coursera "ML for Everyone" (무료 청강)
- 인프런 "머신러닝 입문" (5만원)
중급자 (6-12개월):
- Coursera "ML Specialization" (월 $49, 3개월)
- 패스트캠퍼스 "데이터 분석 올인원" (50만원)
- 실전 프로젝트 (Kaggle 등)
고급자 (12개월+):
- Coursera "Deep Learning Specialization" (월 $49, 5개월)
- 논문 읽기 + 구현
- 오픈소스 기여
피해야 할 선택
이런 강의는 피하세요:
- 과대광고 강의: "7일 만에 AI 마스터" 류
- 오래된 강의: 2020년 이전 강의 (AI는 빠르게 변함)
- 리뷰 없는 강의: 수강생 100명 미만
- 너무 비싼 강의: 100만원 이상 (투자 대비 효과 의문)
- 유명 강사만 보고: 내 수준에 안 맞으면 무용지물
마무리
AI 학습 플랫폼은 목적과 수준에 맞춰 선택하세요.
입문자는 무료 강의로 시작하세요. 돈 내고 배울 만큼 흥미가 생기면 그때 유료 강의를 고르세요.
수료증이 필요하면 Coursera, 한국어 필수면 인프런, 가성비 중요하면 유데미. 간단합니다.
가장 중요한 것은 완강입니다. 10개 강의를 사는 것보다 1개 강의를 끝까지 듣는 게 낫습니다. 비싼 강의가 아니라 끝까지 볼 수 있는 강의를 선택하세요.