Uddannelse i kunstig intelligens: kurser, karriereveje og anvendelser

Informatic Digital » Recursos » Uddannelse i kunstig intelligens: kurser, karriereveje og anvendelser

La træning i kunstig intelligens Det er blevet et centralt emne for både teknologiprofessionelle og alle, der ønsker at forstå, hvordan AI vil påvirke deres dagligdag. Fra gratis, massive introduktionskurser til specialiserede programmer i virksomheder og på universiteter fortsætter uddannelsestilbuddene med at vokse og tilpasse sig det halsbrækkende tempo, hvormed denne teknologi udvikler sig, herunder teknologiske ressourcer og vejledninger.

I denne artikel vil vi gennemgå nærmere, hvilken type kurser i kunstig intelligens De eksisterer, hvilket indhold de normalt inkluderer, hvilke professionelle profiler der dukker op omkring AI, hvordan de er organiseret pensum og algoritmerHvilke betalings- eller certificeringsmuligheder kan man finde, og hvilken rolle spiller offentlige og private initiativer, såsom det europæiske projekt Elements of AI eller uddannelsesforslag fra store teknologivirksomheder.

Professionelle profiler og karriereveje inden for kunstig intelligens

Udbredelsen af ​​AI har skabt en brutal efterspørgsel efter specialiserede professionelle profiler, både i offentlige og private virksomheder og i stort set alle produktive sektorer: finans, sundhed, logistik, detailhandel, marketing, industri og AI-agenteroffentlig administration og en lang række andre ting.

Blandt de mest almindelige jobmuligheder er stillingen som kunstig intelligens og big data-udvikler, fokuseret på design og konstruktion af systemer, der er i stand til at lære af data og træffe automatiserede eller semiautomatiserede beslutninger, der påvirker virkelige forretningsprocesser.

En anden klassisk profil er den af ekspert systemprogrammøransvarlig for at skabe løsninger baseret på regler, ekspertviden og inferensmotorer, der simulerer beslutningstagning udført af menneskelige specialister inden for specifikke områder, såsom diagnose, beslutningsstøtte eller planlægning.

Mange organisationer søger også rollen som ekspert i kunstig intelligens og big dataEn mere tværgående figur, der kombinerer teknisk viden om algoritmer med strategisk forretningsforståelse for at identificere use cases, definere roadmaps og koordinere tværfaglige teams.

Tæt forbundet med alt ovenstående er profilen af dataanalytikersom fungerer ved at behandle, organisere og analysere information fra flere kilder, anvende statistiske og maskinlæringsteknikker og udnytte ressourcer til MySQL at udtrække mønstre, tendenser og brugbar viden, der tjener som grundlag for beslutningstagning.

I mange tilfælde kan disse fagfolk deltage virksomheder af enhver størrelseFra store virksomheder til SMV'er eller startups, såvel som offentlige forvaltninger. Det er også meget almindeligt at arbejde som freelancer eller konsulent, der tilbyder udviklingstjenester, modelrevision, teamtræning eller AI-strategidesign i organisationer, der er begyndt at digitalisere.

Træning i generativ AI og softwareudvikling

Et af de hurtigst voksende områder er Generativ kunstig intelligens anvendt i softwareudviklingDet handler ikke længere kun om at analysere data, men om at generere nyt indhold: kode, dokumentation, tests, API-designs og intelligente assistenter.

Nuværende træningsprogrammer omfatter moduler til Identificer de grundlæggende principper for generativ AIForklar, hvordan de modeller, der skaber tekst, billeder, lyd eller video, fungerer, og vis, hvordan de er integreret i udviklingsteams arbejdsgange.

Dette indhold omfatter en analyse af værktøjer, modeller og rammer der vinder mere og mere frem, fra store sprogmodeller til cloudbiblioteker og -tjenester, der gør det muligt at integrere generative funktioner i applikationer uden at skulle designe modellen fra bunden, og praksisser for DevOps med AI.

Følgende behandles også: praktiske anvendelser i programmeringKodegenerering fra beskrivelser i naturligt sprog, automatiseret oprettelse af teknisk dokumentation, design af enheds-, integrations- eller regressionstests samt intelligente assistenter, der hjælper med at gennemgå, refaktorere og fejlfinde komplekse projekter.

En væsentlig del af træningen fokuserer på udvikling af evne til at designe løsninger baseret på generativ AI inden for samarbejdsmiljøer: integration i versionskontrolplatforme, brug i CI/CD-pipelines, automatisering af kodegennemgange eller -implementeringer og oprettelse af tekniske chatbots til at hjælpe teams.

Principper for kunstig intelligens: agenter, ekspertsystemer og neurale netværk

I stort set alle mellem- eller avancerede kurser er der en sektion dedikeret til grundlæggende principper for kunstig intelligens, hvor de vigtigste teorier, arkitekturer og systemtyper, der er blevet udviklet gennem fagets historie, gennemgås.

Følgende studeres: intelligente agenterEnheder, der opfatter deres omgivelser gennem sensorer og handler på dem gennem aktuatorer, idet de følger politikker, der søger at maksimere en vis ydeevne eller nytteværdi, noget centralt inden for robotteknologi, industriel automatisering eller autonome systemer.

Programmerne indeholder en forklaring af multiagentsystemer, hvor flere agenter interagerer, samarbejder eller konkurrerer for at opnå individuelle og fælles mål, hvilket er essentielt i komplekse simuleringer, trafikoptimering, virtuelle markeder eller videospil.

En anden klassisk sektion er ekspertsystemer og regelbaserede systemer, som bruger vidensbaser, logiske regler og inferensmotorer til at ræsonnere om fakta og generere nye konklusioner eller anbefalinger, især inden for områder, hvor menneskelig ekspertviden er velstruktureret.

Der mangler heller ikke kunstige neurale netværk og deep learning-modeller, som giver os mulighed for at håndtere meget komplekse problemer såsom talegenkendelse, computervision, maskinoversættelse eller avancerede generative modeller.

Endelig brugen af ontologier og kognitive teoriersom hjælper med at repræsentere viden på en struktureret måde, definere relationer mellem begreber og gribe visse aspekter af menneskelig kognition an for at forbedre den semantiske fortolkning af information.

Sprogmodeller og grundlæggende prompt engineering

Med fremkomsten af ​​store sprogmodeller har mange træningsprogrammer inkorporeret specifikke moduler til forklar hvordan disse modeller fungererhvordan de er trænet, hvilken type data de bruger, og hvad deres primære styrker og begrænsninger er.

Et af nøglebegreberne er hurtig ingeniørarbejdeDet vil sige kunsten og teknikken med at designe passende instruktioner, eksempler og kontekster til at guide genereringen af ​​svar ved hjælp af AI og dermed forbedre nøjagtigheden og anvendeligheden af ​​resultaterne.

Disse kurser analyserer, hvordan forskellige måder at skrive instruktioner på Faktorer, der påvirker kvaliteten af ​​det genererede output, omfatter: detaljeringsniveau, tone, eksplicitte begrænsninger, forventet format, brug af positive og negative eksempler og opdeling af komplekse opgaver i mindre trin.

Eleverne lærer også at bruge strategier som f.eks. iteration på prompten, inkorporering af yderligere kontekst, tankekæden eller kombinationen af ​​eksterne værktøjer (f.eks. databaser eller API'er) for at berige den information, som modellen bruger til at generere svar.

Alt dette ledsages af praktiske øvelser, hvor eleverne oplev det på første hånd hvordan små ændringer i instruktioner producerer meget forskellige svar, hvilket hjælper med bedre at forstå sprogmodellers interne adfærd.

Maskinlæring: typer af modeller og primære metoder

Maskinlæring er kernen i de fleste moderne AI-løsninger, så ethvert solidt træningsprogram indeholder et afsnit dedikeret til det. principper, metoder og algoritmer for maskinlæring.

Det forklarer overvåget læringhvor modeller trænes med mærkede data til at løse klassifikations-, regressions- eller rangeringsopgaver ved hjælp af algoritmer såsom beslutningstræer, neurale netværk, supportvektormaskiner eller lineære modeller.

Parallelt præsenteres følgende: uovervåget læring, som arbejder med umærkede data for at opdage skjulte strukturer, segmentere kunder, gruppere dokumenter eller reducere dimensionalitet ved hjælp af teknikker som klyngedannelse eller principal component analysis.

Nogle programmer bevæger sig hen imod semi-superviseret læring, der kombinerer små mærkede datasæt med store mængder uannoterede data, hvilket giver mulighed for forbedret ydeevne, når mærkning af prøver er dyrt eller langsomt.

Der er heller ingen mangel på forstærkning læring, fokuseret på agenter, der lærer at træffe sekventielle beslutninger gennem belønninger og straffe, og som er meget anvendt inden for robotteknologi, videospil, procesoptimering eller interaktive anbefalingssystemer.

Disse blokke indeholder typisk indhold om modelbygningFunktionsudvælgelse, performancemålinger, krydsvalidering, overfitting, regularisering og teknikker til løbende forbedringer, så de studerende forstår både design og grundig evaluering af algoritmer.

Digital databehandling og -analyse til beslutningstagning

En essentiel kompetence i enhver AI-uddannelse er digital behandling af datasom består af at identificere, lokalisere, hente, lagre, organisere og analysere digital information effektivt og sikkert.

Kurserne forklarer hvordan evaluer relevans og formål af de indsamlede data, vurdere deres kvalitet, opdage potentielle bias og sikre, at deres anvendelse er i overensstemmelse med projektets mål og med gældende regler om privatliv og databeskyttelse.

Den del af dataanalyse Det fokuserer på teknikker til at omdanne rådata til nyttig viden, herunder visuel udforskning, beregning af nøgleindikatorer, konstruktion af dashboards og anvendelse af algoritmer til at udtrække betydelige mønstre eller tendenser.

Hele denne proces har til formål at understøtte beslutningsprocesser i organisationer, der tilbyder evidensbaseret information, der giver mulighed for at justere strategier, optimere ressourcer, forudsige fremtidig adfærd eller opdage anomalier, før de bliver alvorlige problemer.

I mange tilfælde anvendes tilgængelige og udbredte værktøjer i branchen, så læring hurtigt kan overføres til arbejdspladsen. fagligt miljø og ikke forblive blot akademiske eksempler, der er afkoblet fra virkeligheden.

Design af intelligente systemer, produkter og assistenter

Ud over den rent tekniske komponent inkluderer AI-træning typisk indhold om systemer og produktdesignDette indebærer planlægning af, hvordan kunstig intelligens-løsninger skal integreres i eksisterende strukturer.

Eleverne lærer at oprette funktionelle specifikationer for AI-baserede produkter og tjenester, under hensyntagen til både slutbrugerens behov og tekniske begrænsninger, budget, udviklingstidslinjer og lovgivningsmæssige krav.

Inden for generativ AI arbejdes der med design af intelligente assistenter der understøtter tekniske eller samarbejdsbaserede arbejdsgange: interne chatbots, assistenter til dokumentationsskrivning, niveau 1-supportassistenter eller systemer, der foreslår løsninger på almindelige problemer i et teams daglige arbejde.

En del af læringen handler om at identificere, hvad processer kan automatisereshvilke bør forblive under direkte menneskelig kontrol, og hvordan man etablerer tilsynsmekanismer for at sikre, at AI opererer inden for definerede grænser og med et acceptabelt niveau af gennemsigtighed.

Samtidig opfordres eleverne til at kritisk analysere resultaterne produceret af AI-værktøjer, evaluere deres nøjagtighed, konsistens, mulige fejl eller bias og foreslå iterative forbedringer både i modellerne og i den måde, de integreres i arbejdsgange.

Elementer af AI: en gratis MOOC for alle borgere

Blandt de mest bemærkelsesværdige initiativer til at bringe denne viden tættere på den brede befolkning er projektet AI-elementer, et gratis onlinekursus med fokus på det grundlæggende inden for kunstig intelligens.

Hovedformålet med dette uddannelsesforslag er øge vidensniveauet om AI-teknologier i samfundet, ved at stille et tilgængeligt kursus til rådighed for enhver interesseret, gratis og med en informativ, men stringent tilgang.

Denne MOOC blev oprindeligt oprettet af Helsinki Universitet i samarbejde med virksomheden Reaktor, og blev først lanceret i Finland i 2018, finansieret af den finske regering som en del af dens formandskab for Rådet for Den Europæiske Union.

Efterfølgende, og med støtte fra Europa-KommissionenKurset er blevet oversat og udvidet til resten af ​​medlemslandene, også til Spanien, hvor statssekretariatet for digitalisering og kunstig intelligens er ansvarligt for implementeringen.

I vores land er UNED yder teknisk og akademisk støtte af kurset, og tilbyder også 2 point til dem, der gennemfører det, og der arbejdes på at få det anerkendt som en valgfri aktivitet, der giver officielle point til studerende.

Struktur, varighed og omfang af AI-elementer

AI-elementer præsenteres som en række af gratis onlinekurser Åben for alle, kombinerer teoretiske blokke med praktiske øvelser og kan gennemføres i dit eget tempo, uden faste tidsplaner eller behov for at rejse.

Hovedretten er organiseret i seks modulerHver enhed er yderligere opdelt i tre sektioner. Gennem disse enheder præsenteres interaktive øvelser, spørgsmål om hverdagssituationer og eksempler på problemløsning for at styrke læringen.

Den forventede varighed af dette første kursus er omkring 50 timerDet kan dog variere afhængigt af den enkeltes forudgående viden og den tid, de vælger at afsætte til øvelserne og det supplerende materiale.

Et af hovedmålene med initiativet er at sikre, at mindst 1% af europæiske borgere tilegne sig grundlæggende færdigheder inden for kunstig intelligens og dermed bidrage til at mindske digitale, køns- og generationskløfter.

Resultaterne til dato er meget betydelige: mere end 650.000 mennesker fra mere end 170 lande De har allerede gennemført kurset, med en deltagelse af næsten 40 % kvinder og omkring 25 % personer over 45 år, tal der demonstrerer dets inkluderende potentiale.

AI-træning promoveret af store teknologivirksomheder

Udover offentlige initiativer driver store teknologivirksomheder også træningsprogrammer i kunstig intelligensmed det formål at fremme tilegnelsen af ​​digitale færdigheder og imødekomme den voksende efterspørgsel på arbejdsmarkedet.

Virksomheder som Google understreger deres villighed til at bringer AI tættere på hele befolkningentilbyder kurser og ressourcer til at lære fra bunden, uanset dit niveau af tidligere erfaring inden for programmering, matematik eller datalogi.

Disse forslag kombinerer normalt indledende indhold om grundlæggende AI-koncepter med mere praktiske moduler rettet mod specifikke anvendelsesscenarier inden for sektorer som sundhed, videnskab, finans eller industri, der viser, hvordan teknologi kan forbedre produktivitet og innovation.

Derudover inkluderer mange af disse træningsprogrammer Eksempler fra den virkelige verden og gratis værktøjer som studerende kan begynde at bruge med det samme, lige fra platforme til at eksperimentere med modeller til selvlæringsressourcer, der giver dem mulighed for at fordybe sig i de områder, der interesserer dem mest.

Dette har til formål at bidrage til digital transformation af økonomienhjælper både arbejdende fagfolk og jobsøgende med at tilegne sig de færdigheder, der er mest værdsatte på markedet i dag.

Eksempel på et online AI-kursus for virksomheder

Inden for uddannelseslandskabet finder vi også specifikke kurser i kunstig intelligens rettet mod forretningsmiljøet, som har til formål at uddanne fagfolk til at anvende AI i praksis i deres organisationer.

Et typisk eksempel er onlinekurset 60 undervisningstimer, med adgang til indholdet i op til 6 måneder fra modtagelsen af ​​nøglerne, hvilket giver mulighed for fleksibel fremgang og kompatibilitet med den daglige professionelle aktivitet.

Disse typer kurser tilbyder normalt en certifikat ved afslutningmed valideringsmekanismer som QR-koder, personlig vejledning, muligheden for at downloade materialer og kompatibilitet med ethvert operativsystem eller mobilenhed.

Modaliteten er 100% onlineDette gør det nemt at tilgå fra hvor som helst, og studerende modtager deres adgangsoplysninger inden for 24 til 48 timer efter tilmelding, med anbefalingen om også at tjekke deres spam-mappe.

Hvis der opstår problemer med adgang, aktiveres en [uklar - muligvis "mulighed"] normalt. dedikeret support-e-mail som kan kontaktes for at løse tekniske eller administrative spørgsmål, hvilket sikrer konstant support under hele træningsprocessen.

Mål, målgruppe og købsbetingelser for et erhvervskursus

De overordnede mål for disse kurser fokuserer på at forstå, hvad kunstig intelligens er og hvad dens vigtigste karakteristika er, så den person, der uddannes, kan forstå både den teoretiske kontekst og de praktiske implikationer i deres arbejde.

Specifikke mål omfatter anvendelse af overvågede og ikke-overvågede læringsalgoritmersamt at identificere de vigtigste AI-værktøjer, der kan være nyttige for en virksomhed i dens daglige drift.

Der lægges særlig vægt på forretningsapplikationer af AIsåsom brugen af ​​chatbots til kundeservice, stemme- eller billedgenkendelsessystemer, modeller til forudsigelse af efterspørgsel, avanceret målgruppesegmentering eller personalisering af tilbud.

Kurset er rettet mod alle interesserede i træning I et så efterspurgt område som dette, uden nødvendigvis at kræve et meget avanceret teknisk grundlag, selvom en vis forudgående viden kan lette brugen af ​​det.

Hvad angår købsbetingelserne, er det normalt en engangsbetaling af undervisningDerefter får studerende fuld adgang til platformen og indholdet uden periodiske gebyrer eller obligatoriske fornyelser, medmindre andet er angivet i kursusinformationen.

Almindelige betalingsmetoder i AI-træning

Institutioner, der tilbyder uddannelse i kunstig intelligens, overvejer typisk forskellige betalingsmetoder at lette adgangen for det størst mulige antal mennesker og tilpasse sig forskellige behov og præferencer.

En af de mest almindelige muligheder er betaling med bankkortnormalt gennem sikre systemer, der accepterer kort som VISA, VISA Electron eller Mastercard, selvom brugen af ​​American Express eller Diners Club ikke altid er tilladt.

Når du vælger denne mulighed, er det vigtigt at huske på, at Opkrævningen kan ske den følgende måned. til formaliseringen af ​​registreringen, og at de økonomiske betingelser, som indehaveren har aftalt med sin bank, vil gælde, såsom renter eller andre gebyrer.

Det anbefales også at kontrollere, at kortgrænsen er højere til det samlede registreringsgebyr for at undgå refusioner eller problemer med betalingen, der kan forsinke kursusstart eller endda annullere registreringen.

En anden udbredt metode er SEPA-betalingTil dette formål indtastes kontooplysningerne i registreringsformularen, og betalingen foretages automatisk den følgende måned, som angivet i centrets eller universitetets betingelser.

Endelig giver mange enheder dig mulighed for at udføre betaling ved bankoverførsel til en specifik konto; i disse tilfælde kræves det normalt, at beviset sendes scannet via den virtuelle campus, med en maksimal periode på omkring ti dage fra formaliseringen og altid før undervisningsstart.

Typisk pensum: introduktion, algoritmer og forretningsapplikationer

Hvis vi analyserer strukturen af ​​et typisk kunstig intelligens-kursus for virksomheder, ser vi, at det normalt begynder med en blok af Introduktion til kunstig intelligenshvor de grundlæggende begreber præsenteres, og ressourcer tilbydes i video- og læseformat.

I denne indledende del er det almindeligt at finde videolektioner som på en enkel måde forklarer, hvad AI er, sammen med læsematerialer, der uddyber informationen, og multiple-choice-tests, der giver dig mulighed for at kontrollere, om du har forstået de grundlæggende idéer.

Det næste større afsnit fokuserer normalt på algoritmer for kunstig intelligensIntroduktion til maskinlæring, overvågede og ikke-overvågede modeller, modelbygning og de mest almindeligt anvendte målinger til evaluering af deres ydeevne.

Dette afsnit omhandler også grundlæggende elementer i dybdegående læring, der viser, hvad deep learning er, hvordan flerlags neurale netværk er organiseret, og hvad de mest almindelige anvendelsesscenarier er i forretningsmiljøet.

Et modul dedikeret til dette vises normalt senere. strategier og ressourcer til virksomhederhvor emner som personaleanalyse, lager- og efterspørgselsprognoser, udbudsanalyse, kundeloyalitet, webanbefalinger, procesforbedring og nationale eller sektorspecifikke strategier for udvikling af AI behandles.

Pensum afsluttes med et modul om AI-applikationer i erhvervslivethvilket omfatter cases som anbefalingssystemer, chatbots, stemme- og billedgenkendelse, dynamisk prissætning, målgruppesegmentering, personlige digitale kampagner, indholdskuratering, intelligente søgninger, brug af CRM-integrerede værktøjer og specifikke applikationer såsom AI-drevet tekstgenerering og tekstforfatning.

Håndtering af uddannelsestilbud og kommunikation med studerende

Platforme til træning af kunstig intelligens inkluderer ofte kataloger, hvor brugeren kan Søg efter kurser efter emne, niveau eller format.Der kan dog nogle gange være ingen resultater for de valgte filtre.

I disse tilfælde rapporteres det, at Der er ingen kurser tilgængelige, der opfylder disse kriterier. Det foreslås at ændre filtrene og sikre, at mindst ét ​​er valgt med aktive muligheder, så søgemaskinen kan tilbyde gyldige alternativer.

Mange træningswebsteder tilbyder også muligheden for abonner på et nyhedsbrev af nyheder. Når formularen er udfyldt, modtager den interesserede en e-mail, der bekræfter tilmeldingen, og fra da af begynder vedkommende at modtage information om nye kurser, kampagner eller ændringer i tilbuddet.

Inden for brugeroplevelse er det almindeligt, at disse websteder giver oplysninger om brugen af egne og tredjepartscookies, hvor det forklares, at de bruges til anonyme analytiske formål, til at gemme browserpræferencer og sikre, at portalen fungerer korrekt.

Brugeren har normalt klare muligheder for at Accepter alle cookies, afvis dem eller konfigurer dem i henhold til dine præferencer, samt permanent adgang til cookiepolitikken, hvor du kan gennemgå oplysningerne og ændre din beslutning når som helst.

Hele dette økosystem af indhold, betalingsmuligheder, kursusstruktur, offentlige initiativer som Elements of AI og træningsprogrammer fra store teknologivirksomheder skaber et landskab, hvor alle, med eller uden en teknisk baggrund, kan finde noget, de har brug for. en realistisk måde at komme i gang med eller specialisere sig i kunstig intelligens, udnytte de jobmuligheder, det tilbyder, og deltage aktivt i den digitale transformation, som AI driver i alle sektorer.