Hugging Face는 한 페이지에 12개의 무료 AI 코스를 제공하고 있지만, 대부분의 사람들은 어떤 순서로 수강해야 하는지 알려주는 사람이 없어 중도에 포기합니다.

여기 합리적인 순서가 있습니다.

1. LLM 코스. 여기서 시작하세요. 거대 언어 모델 (Large Language Models)과 그 밑바탕이 되는 Hugging Face 생태계에 대해 배웁니다.

2. Agents 코스. 메인 이벤트입니다. smolagents, LlamaIndex, LangGraph를 배우고, 마지막에는 여러분의 에이전트가 학생 리더보드에 오르는 최종 챌린지가 기다리고 있습니다.

3. Context 코스. 코드 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링 (Context engineering)입니다. 비대해진 컨텍스트 (bloated context)로 인한 고충이 채 가시기 전인 에이전트 코스 직후에 바로 수강하세요.

4. 그 다음은 여러분이 실제로 구축하고자 하는 분야로 갈라집니다. 이미지를 위한 Diffusion, 음성을 위한 Audio, 컴퓨터 비전 (Computer Vision), 학습하는 에이전트를 원한다면 심층 강화학습 (Deep RL), LeRobot과 실제 하드웨어를 원한다면 로보틱스 (Robotics), 포스트 트레이닝 (post-training)을 위한 smol 코스, 게임을 위한 ML (ML for Games) 또는 본인의 분야가 3D라면 3D를 위한 ML (ML for 3D) 등이 있습니다. 강의 대신 바로 실행 가능한 노트북이 필요할 때는 Open-Source AI Cookbook을 활용하세요.

인증 (certification) 단계에 이르면 일반적인 무료 코스처럼 보이지 않게 됩니다.

Agents 코스 페이지에는 명확하게 명시되어 있습니다. 인증 프로세스는 완전히 무료입니다. 청강 (Audit)하고 아무에게도 말하지 않거나, 기초 인증서를 원하면 Unit 1을 완료하거나, 수료증 (certificate of completion)을 원하면 Unit 1에 유스케이스 과제와 최종 챌린지를 완료하면 됩니다. 마감 기한은 없습니다. Audio 코스도 동일한 방식으로 작동하며, 4개 중 3개의 과제를 완료하면 수료, 4개 모두 완료하면 우수(excellence) 등급을 받습니다.

모든 실습은 사전 구성된 Spaces에서 실행됩니다. 기본적인 Python, 인터넷 연결, 무료 계정만 있으면 됩니다. 이것이 진입 비용입니다.

보너스로, Agents 코스의 Unit 3는 포켓몬 배틀을 하는 에이전트를 만드는 것인데, 이는 이토록 진지한 커리큘럼에서 예상치 못한 재미있는 요소입니다.