Εκπαίδευση στην τεχνητή νοημοσύνη: μαθήματα, επαγγελματικές πορείες και εφαρμογές

Informatec Digital » Πόροι » Εκπαίδευση στην τεχνητή νοημοσύνη: μαθήματα, επαγγελματικές πορείες και εφαρμογές

La εκπαίδευση στην τεχνητή νοημοσύνη Έχει γίνει κεντρικό θέμα τόσο για τους επαγγελματίες της τεχνολογίας όσο και για όποιον θέλει να κατανοήσει πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη θα επηρεάσει την καθημερινότητά τους. Από δωρεάν, μαζικά εισαγωγικά μαθήματα έως εξειδικευμένα προγράμματα σε εταιρείες και πανεπιστήμια, οι εκπαιδευτικές προσφορές συνεχίζουν να αυξάνονται και να προσαρμόζονται στον ιλιγγιώδη ρυθμό με τον οποίο εξελίσσεται αυτή η τεχνολογία, συμπεριλαμβανομένων... τεχνολογικοί πόροι και οδηγοί.

Σε αυτό το άρθρο θα αναλύσουμε λεπτομερώς τι είδους μαθήματα τεχνητής νοημοσύνης Υπάρχουν, τι περιεχόμενο συνήθως περιλαμβάνουν, ποια επαγγελματικά προφίλ αναδύονται γύρω από την Τεχνητή Νοημοσύνη, πώς είναι οργανωμένα προγράμματα σπουδών και αλγόριθμοιΠοιες επιλογές πληρωμής ή πιστοποίησης μπορείτε να βρείτε και ποιος είναι ο ρόλος των δημόσιων και ιδιωτικών πρωτοβουλιών, όπως το ευρωπαϊκό έργο Elements of AI ή οι προτάσεις κατάρτισης μεγάλων εταιρειών τεχνολογίας.

Επαγγελματικά προφίλ και επαγγελματικές πορείες στην τεχνητή νοημοσύνη

Η επέκταση της Τεχνητής Νοημοσύνης έχει δημιουργήσει μια έντονη ζήτηση για εξειδικευμένα επαγγελματικά προφίλ, τόσο σε δημόσιες όσο και σε ιδιωτικές εταιρείες και σχεδόν σε όλους τους παραγωγικούς τομείς: χρηματοοικονομικά, υγεία, logistics, λιανικό εμπόριο, μάρκετινγκ, βιομηχανία και πράκτορες Τεχνητής Νοημοσύνηςδημόσια διοίκηση και πολλά άλλα.

Μεταξύ των πιο συνηθισμένων επαγγελματικών ευκαιριών, η θέση του προγραμματιστής τεχνητής νοημοσύνης και μεγάλων δεδομένων, που επικεντρώνεται στο σχεδιασμό και την κατασκευή συστημάτων ικανών να μαθαίνουν από δεδομένα και να λαμβάνουν αυτοματοποιημένες ή ημιαυτόματες αποφάσεις που επηρεάζουν πραγματικές επιχειρηματικές διαδικασίες.

Ένα άλλο κλασικό προφίλ είναι αυτό του προγραμματιστής ειδικών συστημάτωνυπεύθυνος για τη δημιουργία λύσεων που βασίζονται σε κανόνες, εξειδικευμένες γνώσεις και μηχανές συμπερασμάτων που προσομοιώνουν τη λήψη αποφάσεων από ανθρώπινους ειδικούς σε συγκεκριμένους τομείς, όπως η διάγνωση, η υποστήριξη αποφάσεων ή ο σχεδιασμός.

Πολλοί οργανισμοί επιδιώκουν επίσης τον ρόλο του ειδικός στην τεχνητή νοημοσύνη και τα μεγάλα δεδομέναΜια πιο διατομεακή προσωπικότητα που συνδυάζει τεχνικές γνώσεις σε αλγόριθμους με στρατηγική επιχειρηματική κατανόηση, για τον εντοπισμό περιπτώσεων χρήσης, τον καθορισμό οδικών χαρτών και τον συντονισμό διεπιστημονικών ομάδων.

Στενά συνδεδεμένο με όλα τα παραπάνω είναι το προφίλ του/της αναλυτής δεδομένωνη οποία λειτουργεί επεξεργάζοντας, οργανώνοντας και αναλύοντας πληροφορίες από πολλαπλές πηγές, εφαρμόζοντας στατιστικές και τεχνικές μηχανικής μάθησης και αξιοποιώντας πόροι για MySQL για την εξαγωγή μοτίβων, τάσεων και αξιοποιήσιμης γνώσης που χρησιμεύουν ως βάση για τη λήψη αποφάσεων.

Σε πολλές περιπτώσεις, αυτοί οι επαγγελματίες μπορούν να συμμετάσχουν εταιρείες οποιουδήποτε μεγέθουςΑπό μεγάλες εταιρείες έως ΜΜΕ ή νεοσύστατες επιχειρήσεις, καθώς και δημόσιες διοικήσεις. Είναι επίσης πολύ συνηθισμένο να εργάζεστε ως ελεύθερος επαγγελματίας ή σύμβουλος, προσφέροντας υπηρεσίες ανάπτυξης, ελέγχου μοντέλων, εκπαίδευσης ομάδων ή σχεδιασμού στρατηγικής Τεχνητής Νοημοσύνης σε οργανισμούς που αρχίζουν να ψηφιοποιούνται.

Εκπαίδευση στην παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη και την ανάπτυξη λογισμικού

Μία από τις ταχύτερα αναπτυσσόμενες περιοχές είναι η εφαρμοσμένη παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη στην ανάπτυξη λογισμικούΔεν πρόκειται πλέον μόνο για την ανάλυση δεδομένων, αλλά για τη δημιουργία νέου περιεχομένου: κώδικα, τεκμηρίωση, δοκιμές, σχέδια API και έξυπνους βοηθούς.

Τα τρέχοντα προγράμματα κατάρτισης περιλαμβάνουν ενότητες για Προσδιορίστε τις θεμελιώδεις αρχές της γενετικής Τεχνητής ΝοημοσύνηςΕξηγήστε πώς λειτουργούν τα μοντέλα που δημιουργούν κείμενο, εικόνες, ήχο ή βίντεο και δείξτε πώς ενσωματώνονται στη ροή εργασίας των ομάδων ανάπτυξης.

Αυτά τα περιεχόμενα περιλαμβάνουν ανάλυση των εργαλεία, μοντέλα και πλαίσια που κερδίζουν όλο και μεγαλύτερη απήχηση, από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα έως βιβλιοθήκες και υπηρεσίες cloud που επιτρέπουν την ενσωμάτωση γενετικών δυνατοτήτων σε εφαρμογές χωρίς να χρειάζεται να σχεδιαστεί το μοντέλο από την αρχή, και πρακτικές DevOps με Τεχνητή Νοημοσύνη.

Επίσης, εξετάζονται τα ακόλουθα: πρακτικές εφαρμογές στον προγραμματισμό: δημιουργία κώδικα από περιγραφές φυσικής γλώσσας, αυτοματοποιημένη δημιουργία τεχνικής τεκμηρίωσης, σχεδιασμός μονάδων, δοκιμές ολοκλήρωσης ή παλινδρόμησης, καθώς και έξυπνοι βοηθοί που βοηθούν στην αναθεώρηση, την αναδιαμόρφωση και τον εντοπισμό σφαλμάτων σε πολύπλοκα έργα.

Ένα σημαντικό μέρος της εκπαίδευσης επικεντρώνεται στην ανάπτυξη ικανότητα σχεδιασμού λύσεων βασισμένων στην παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη σε συνεργατικά περιβάλλοντα: ενσωμάτωση σε πλατφόρμες ελέγχου εκδόσεων, χρήση σε αγωγούς CI/CD, αυτοματοποίηση αναθεωρήσεων ή αναπτύξεων κώδικα και δημιουργία τεχνικών chatbot για την υποστήριξη ομάδων.

Αρχές τεχνητής νοημοσύνης: πράκτορες, έμπειρα συστήματα και νευρωνικά δίκτυα

Σε όλα σχεδόν τα μαθήματα μέσου ή προχωρημένου επιπέδου, μια ενότητα είναι αφιερωμένη στο βασικές αρχές της τεχνητής νοημοσύνης, όπου εξετάζονται οι κύριες θεωρίες, αρχιτεκτονικές και τύποι συστημάτων που έχουν αναπτυχθεί σε όλη την ιστορία του επιστημονικού κλάδου.

Μελετώνται τα εξής: ευφυείς πράκτορεςΟντότητες που αντιλαμβάνονται το περιβάλλον τους μέσω αισθητήρων και ενεργούν σε αυτό μέσω ενεργοποιητών, ακολουθώντας πολιτικές που επιδιώκουν τη μεγιστοποίηση ενός μέτρου απόδοσης ή χρησιμότητας, κάτι βασικό στη ρομποτική, τον βιομηχανικό αυτοματισμό ή τα αυτόνομα συστήματα.

Τα προγράμματα περιλαμβάνουν επεξήγηση των συστήματα πολλαπλών πρακτόρων, όπου αρκετοί πράκτορες αλληλεπιδρούν, συνεργάζονται ή ανταγωνίζονται για την επίτευξη ατομικών και κοινών στόχων, κάτι που είναι απαραίτητο σε σύνθετες προσομοιώσεις, βελτιστοποίηση επισκεψιμότητας, εικονικές αγορές ή βιντεοπαιχνίδια.

Ένα άλλο κλασικό τμήμα είναι το συστήματα εμπειρογνωμόνων και συστήματα βασισμένα σε κανόνες, τα οποία χρησιμοποιούν βάσεις γνώσης, λογικούς κανόνες και μηχανές συμπερασμού για να συλλογιστούν σχετικά με γεγονότα, παράγοντας νέα συμπεράσματα ή συστάσεις, ειδικά σε τομείς όπου η ανθρώπινη εξειδικευμένη γνώση είναι καλά δομημένη.

Δεν υπάρχει επίσης έλλειψη τεχνητά νευρικά δίκτυα και μοντέλα βαθιάς μάθησης, τα οποία μας επιτρέπουν να αντιμετωπίσουμε εξαιρετικά πολύπλοκα προβλήματα όπως η αναγνώριση ομιλίας, η υπολογιστική όραση, η μηχανική μετάφραση ή τα προηγμένα γενετικά μοντέλα.

Τέλος, η χρήση του οντολογίες και γνωστικές θεωρίεςτα οποία βοηθούν στην αναπαράσταση της γνώσης με δομημένο τρόπο, ορίζουν τις σχέσεις μεταξύ εννοιών και προσεγγίζουν ορισμένες πτυχές της ανθρώπινης νόησης για τη βελτίωση της σημασιολογικής ερμηνείας των πληροφοριών.

Γλωσσικά μοντέλα και βασικές αρχές μηχανικής άμεσης ενημέρωσης

Με την εμφάνιση των κύριων γλωσσικών μοντέλων, πολλά προγράμματα κατάρτισης έχουν ενσωματώσει συγκεκριμένες ενότητες για εξηγήστε πώς λειτουργούν αυτά τα μοντέλαπώς εκπαιδεύονται, τι είδους δεδομένα χρησιμοποιούν και ποια είναι τα κύρια δυνατά και μειονεκτήματά τους.

Μία από τις βασικές έννοιες είναι η άμεση μηχανικήΔηλαδή, η τέχνη και η τεχνική σχεδιασμού κατάλληλων οδηγιών, παραδειγμάτων και πλαισίων για την καθοδήγηση της παραγωγής απαντήσεων από την Τεχνητή Νοημοσύνη, βελτιώνοντας την ακρίβεια και τη χρησιμότητα των αποτελεσμάτων.

Αυτά τα μαθήματα αναλύουν πόσο διαφορετικά τρόποι για να γράψετε οδηγίες Παράγοντες που επηρεάζουν την ποιότητα του παραγόμενου αποτελέσματος περιλαμβάνουν: το επίπεδο λεπτομέρειας, τον τόνο, τους σαφείς περιορισμούς, την αναμενόμενη μορφή, τη χρήση θετικών και αρνητικών παραδειγμάτων και την ανάλυση σύνθετων εργασιών σε μικρότερα βήματα.

Οι μαθητές διδάσκονται επίσης πώς να χρησιμοποιούν στρατηγικές όπως επανάληψη στην προτροπή, η ενσωμάτωση πρόσθετου πλαισίου, η αλυσίδα σκέψης ή ο συνδυασμός εξωτερικών εργαλείων (π.χ. βάσεις δεδομένων ή API) για τον εμπλουτισμό των πληροφοριών που χρησιμοποιεί το μοντέλο κατά τη δημιουργία απαντήσεων.

Όλα αυτά συνοδεύονται από πρακτικές ασκήσεις στις οποίες οι μαθητές βιώστε το από πρώτο χέρι πώς οι μικρές αλλαγές στις οδηγίες παράγουν πολύ διαφορετικές απαντήσεις, κάτι που βοηθά στην καλύτερη κατανόηση της εσωτερικής συμπεριφοράς των γλωσσικών μοντέλων.

Μηχανική μάθηση: τύποι μοντέλων και κύριες μέθοδοι

Η μηχανική μάθηση βρίσκεται στην καρδιά των περισσότερων σύγχρονων λύσεων Τεχνητής Νοημοσύνης, επομένως κάθε αξιόπιστο εκπαιδευτικό πρόγραμμα περιλαμβάνει μια ενότητα αφιερωμένη σε αυτήν. αρχές, μέθοδοι και αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης.

Εξηγεί το εποπτευόμενη μάθησηόπου τα μοντέλα εκπαιδεύονται με δεδομένα με ετικέτες για την επίλυση εργασιών ταξινόμησης, παλινδρόμησης ή κατάταξης, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους όπως δέντρα αποφάσεων, νευρωνικά δίκτυα, μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων ή γραμμικά μοντέλα.

Παράλληλα, το μάθηση χωρίς επίβλεψη, το οποίο λειτουργεί με δεδομένα χωρίς ετικέτα για την ανακάλυψη κρυφών δομών, την τμηματοποίηση πελατών, την ομαδοποίηση εγγράφων ή τη μείωση της διαστασιολόγησης χρησιμοποιώντας τεχνικές όπως η ομαδοποίηση ή η ανάλυση κύριων συνιστωσών.

Ορισμένα προγράμματα κινούνται προς ημι-εποπτευόμενη μάθηση, συνδυάζοντας μικρά σύνολα δεδομένων με ετικέτες με μεγάλους όγκους μη σχολιασμένων δεδομένων, επιτρέποντας βελτιωμένη απόδοση όταν η επισήμανση δειγμάτων είναι δαπανηρή ή αργή.

Δεν υπάρχει επίσης έλλειψη μάθηση ενίσχυσης, που επικεντρώνεται σε πράκτορες που μαθαίνουν να λαμβάνουν διαδοχικές αποφάσεις μέσω ανταμοιβών και ποινών, και χρησιμοποιείται ευρέως στη ρομποτική, τα βιντεοπαιχνίδια, τη βελτιστοποίηση διαδικασιών ή τα διαδραστικά συστήματα συστάσεων.

Αυτά τα μπλοκ συνήθως περιλαμβάνουν περιεχόμενο σχετικά με μοντέλο κατασκευήςΕπιλογή χαρακτηριστικών, μετρήσεις απόδοσης, διασταυρούμενη επικύρωση, υπερπροσαρμογή, κανονικοποίηση και τεχνικές συνεχούς βελτίωσης, ώστε οι φοιτητές να κατανοήσουν τόσο τον σχεδιασμό όσο και την αυστηρή αξιολόγηση αλγορίθμων.

Ψηφιακή επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων για τη λήψη αποφάσεων

Μια απαραίτητη ικανότητα σε οποιαδήποτε εκπαίδευση στην Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η ψηφιακή επεξεργασία δεδομένωνη οποία συνίσταται στην αναγνώριση, τον εντοπισμό, την ανάκτηση, την αποθήκευση, την οργάνωση και την ανάλυση ψηφιακών πληροφοριών με αποτελεσματικό και ασφαλή τρόπο.

Τα μαθήματα εξηγούν πώς αξιολογήστε τη συνάφεια και τον σκοπό των δεδομένων που συλλέγονται, να αξιολογούν την ποιότητά τους, να εντοπίζουν πιθανές μεροληψίες και να διασφαλίζουν ότι η χρήση τους είναι σύμφωνη με τους στόχους του έργου και με τους ισχύοντες κανονισμούς περί απορρήτου και προστασίας δεδομένων.

Το μέρος του ανάλυση δεδομένων Εστιάζει σε τεχνικές μετατροπής των ακατέργαστων δεδομένων σε χρήσιμη γνώση, συμπεριλαμβανομένης της οπτικής εξερεύνησης, του υπολογισμού βασικών δεικτών, της κατασκευής πινάκων ελέγχου και της εφαρμογής αλγορίθμων για την εξαγωγή σημαντικών μοτίβων ή τάσεων.

Όλη αυτή η διαδικασία στοχεύει στην υποστήριξη της διαδικασίες λήψης αποφάσεων σε οργανισμούς, προσφέροντας πληροφορίες βασισμένες σε τεκμήρια που επιτρέπουν την προσαρμογή στρατηγικών, τη βελτιστοποίηση των πόρων, την πρόβλεψη μελλοντικών συμπεριφορών ή την ανίχνευση ανωμαλιών προτού αυτές εξελιχθούν σε σοβαρά προβλήματα.

Σε πολλές περιπτώσεις, στον κλάδο χρησιμοποιούνται προσβάσιμα και ευρέως χρησιμοποιούμενα εργαλεία, έτσι ώστε η μάθηση να μπορεί να μεταφερθεί γρήγορα στον χώρο εργασίας. επαγγελματικό περιβάλλον και να μην παραμένουν απλώς ακαδημαϊκά παραδείγματα αποκομμένα από την πραγματικότητα.

Σχεδιασμός ευφυών συστημάτων, προϊόντων και βοηθών

Πέρα από το καθαρά τεχνικό σκέλος, η εκπαίδευση στην Τεχνητή Νοημοσύνη συνήθως περιλαμβάνει περιεχόμενο σχετικά με συστήματα και σχεδιασμός προϊόντωνΑυτό περιλαμβάνει τον σχεδιασμό του τρόπου με τον οποίο οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης θα ενσωματωθούν στις υπάρχουσες δομές.

Οι μαθητές μαθαίνουν να δημιουργία λειτουργικών προδιαγραφών για προϊόντα και υπηρεσίες που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη, λαμβάνοντας υπόψη τόσο τις ανάγκες των τελικών χρηστών όσο και τους τεχνικούς περιορισμούς, τον προϋπολογισμό, τα χρονοδιαγράμματα ανάπτυξης και τις κανονιστικές απαιτήσεις.

Στον τομέα της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης, διεξάγονται εργασίες σχετικά με σχεδιασμός έξυπνων βοηθών που υποστηρίζουν τεχνικές ή συνεργατικές ροές εργασίας: εσωτερικά chatbots, βοηθοί συγγραφής τεκμηρίωσης, βοηθοί υποστήριξης επιπέδου 1 ή συστήματα που προτείνουν λύσεις σε συνηθισμένα προβλήματα στην καθημερινή εργασία μιας ομάδας.

Μέρος της μάθησης περιλαμβάνει τον εντοπισμό του τι οι διαδικασίες μπορούν να αυτοματοποιηθούνποιες θα πρέπει να παραμείνουν υπό άμεσο ανθρώπινο έλεγχο και πώς να θεσπιστούν μηχανισμοί εποπτείας για να διασφαλιστεί ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη λειτουργεί εντός καθορισμένων ορίων και με αποδεκτό επίπεδο διαφάνειας.

Ταυτόχρονα, οι μαθητές ενθαρρύνονται να αναλύστε κριτικά τα αποτελέσματα που παράγονται από εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης, αξιολογώντας την ακρίβεια, τη συνέπειά τους, πιθανά σφάλματα ή μεροληψίες και προτείνοντας επαναληπτικές βελτιώσεις τόσο στα μοντέλα όσο και στον τρόπο με τον οποίο ενσωματώνονται στις ροές εργασίας.

Στοιχεία Τεχνητής Νοημοσύνης: ένα δωρεάν MOOC για όλους τους πολίτες

Μεταξύ των πιο αξιοσημείωτων πρωτοβουλιών για την προσέγγιση αυτής της γνώσης στο ευρύ κοινό είναι το έργο Στοιχεία Τεχνητής Νοημοσύνης, ένα δωρεάν διαδικτυακό μάθημα που επικεντρώνεται στα βασικά της τεχνητής νοημοσύνης.

Ο κύριος στόχος αυτής της εκπαιδευτικής πρότασης είναι να αυξήσουν το επίπεδο γνώσεων σχετικά με τις τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης στην κοινωνία, καθιστώντας διαθέσιμο σε κάθε ενδιαφερόμενο ένα προσβάσιμο μάθημα, δωρεάν και με μια ενημερωτική αλλά αυστηρή προσέγγιση.

Αυτό το MOOC δημιουργήθηκε αρχικά από το Πανεπιστήμιο του Ελσίνκι σε συνεργασία με την εταιρεία Reaktorκαι ξεκίνησε για πρώτη φορά στη Φινλανδία το 2018, χρηματοδοτούμενο από τη φινλανδική κυβέρνηση στο πλαίσιο της προεδρίας της στο Συμβούλιο της Ευρωπαϊκής Ένωσης.

Στη συνέχεια, και με την υποστήριξη του Ευρωπαϊκή ΕπιτροπήΤο μάθημα έχει μεταφραστεί και επεκταθεί στα υπόλοιπα κράτη μέλη, φτάνοντας και στην Ισπανία, όπου η Κρατική Γραμματεία Ψηφιοποίησης και Τεχνητής Νοημοσύνης είναι υπεύθυνη για την εφαρμογή του.

Στη χώρα μας, το Το UNED παρέχει τεχνική και ακαδημαϊκή υποστήριξη του μαθήματος, προσφέροντας επίσης 2 πιστωτικές μονάδες σε όσους το ολοκληρώσουν, και βρίσκονται σε εξέλιξη εργασίες με όλα τα ισπανικά πανεπιστήμια για να αναγνωριστεί ως δραστηριότητα επιλογής που χορηγεί επίσημες πιστωτικές μονάδες στους φοιτητές.

Δομή, διάρκεια και πεδίο εφαρμογής των στοιχείων τεχνητής νοημοσύνης

Τα στοιχεία τεχνητής νοημοσύνης παρουσιάζονται ως μια σειρά από δωρεάν διαδικτυακά μαθήματα Ανοιχτό σε όλους, συνδυάζει θεωρητικά μπλοκ με πρακτικές ασκήσεις και μπορεί να ολοκληρωθεί με τον δικό σας ρυθμό, χωρίς καθορισμένα χρονοδιαγράμματα ή την ανάγκη ταξιδιού.

Το κυρίως πιάτο είναι οργανωμένο σε έξι ενότητεςΚάθε ενότητα χωρίζεται περαιτέρω σε τρία μέρη. Σε όλες αυτές τις ενότητες, παρουσιάζονται διαδραστικές ασκήσεις, ερωτήσεις σχετικά με καθημερινές καταστάσεις και παραδείγματα επίλυσης προβλημάτων για να βοηθήσουν στην εμπέδωση της μάθησης.

Η εκτιμώμενη διάρκεια αυτού του πρώτου μαθήματος είναι περίπου 50 ώρεςΩστόσο, μπορεί να διαφέρει ανάλογα με τις προηγούμενες γνώσεις κάθε ατόμου και τον χρόνο που αποφασίζει να αφιερώσει στις ασκήσεις και το συμπληρωματικό υλικό.

Ένας από τους κύριους στόχους της πρωτοβουλίας είναι να διασφαλιστεί ότι τουλάχιστον το 1% των Ευρωπαίων πολιτών να αποκτήσουν βασικές δεξιότητες στην τεχνητή νοημοσύνη, συμβάλλοντας έτσι στη μείωση του ψηφιακού, έμφυλου και γενεαλογικού χάσματος.

Τα αποτελέσματα μέχρι σήμερα είναι πολύ σημαντικά: περισσότερα από 650.000 άτομα από περισσότερες από 170 χώρες Έχουν ήδη ολοκληρώσει το μάθημα, με συμμετοχή σχεδόν 40% γυναικών και περίπου 25% ατόμων άνω των 45 ετών, στοιχεία που καταδεικνύουν τις δυνατότητες συμπερίληψης.

Εκπαίδευση στην Τεχνητή Νοημοσύνη που προωθείται από μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας

Παράλληλα με τις δημόσιες πρωτοβουλίες, οι μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας προωθούν επίσης προγράμματα κατάρτισης στην τεχνητή νοημοσύνη, με στόχο τη διευκόλυνση της απόκτησης ψηφιακών δεξιοτήτων και την ανταπόκριση στην αυξανόμενη ζήτηση της αγοράς εργασίας.

Εταιρείες όπως η Google τονίζουν την προθυμία τους να φέρνοντας την Τεχνητή Νοημοσύνη πιο κοντά σε ολόκληρο τον πληθυσμόπροσφέροντας μαθήματα και πόρους για να μάθετε από την αρχή, ανεξάρτητα από το επίπεδο προηγούμενης εμπειρίας σας στον προγραμματισμό, τα μαθηματικά ή την επιστήμη δεδομένων.

Αυτές οι προτάσεις συνήθως συνδυάζουν εισαγωγικό περιεχόμενο σχετικά με βασικές έννοιες Τεχνητής Νοημοσύνης με πιο πρακτικές ενότητες που προσανατολίζονται σε συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης σε τομείς όπως η υγεία, η επιστήμη, τα χρηματοοικονομικά ή η βιομηχανία, δείχνοντας πώς η τεχνολογία μπορεί να βελτιώσει την παραγωγικότητα και την καινοτομία.

Επιπλέον, πολλά από αυτά τα εκπαιδευτικά προγράμματα περιλαμβάνουν Παραδείγματα από τον πραγματικό κόσμο και δωρεάν εργαλεία που οι μαθητές μπορούν να αρχίσουν να χρησιμοποιούν αμέσως, από πλατφόρμες για πειραματισμό με μοντέλα έως πόρους αυτοδιδασκαλίας που τους επιτρέπουν να εμβαθύνουν στους τομείς που τους ενδιαφέρουν περισσότερο.

Αυτό έχει ως στόχο να συμβάλει στην ψηφιακός μετασχηματισμός της οικονομίαςβοηθώντας τόσο τους εργαζόμενους επαγγελματίες όσο και τους αναζητούντες εργασία να αποκτήσουν τις δεξιότητες που εκτιμώνται περισσότερο στη σημερινή αγορά.

Παράδειγμα διαδικτυακού μαθήματος Τεχνητής Νοημοσύνης για επιχειρήσεις

Στο πλαίσιο της εκπαίδευσης βρίσκουμε επίσης συγκεκριμένα μαθήματα σε τεχνητή νοημοσύνη προσανατολισμένη στο επιχειρηματικό περιβάλλον, τα οποία επιδιώκουν να εκπαιδεύσουν επαγγελματίες ώστε να εφαρμόζουν στην πράξη την Τεχνητή Νοημοσύνη στους οργανισμούς τους.

Ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα είναι το διαδικτυακό μάθημα 60 ώρες διδασκαλίας, με πρόσβαση στο περιεχόμενο για έως και 6 μήνες από την παραλαβή των κλειδιών, επιτρέποντας ευέλικτη πρόοδο και συμβατότητα με την καθημερινή επαγγελματική δραστηριότητα.

Αυτού του είδους τα μαθήματα συνήθως προσφέρουν πιστοποιητικό μετά την ολοκλήρωσημε μηχανισμούς επικύρωσης όπως κωδικούς QR, εξατομικευμένη υπηρεσία διδασκαλίας, δυνατότητα λήψης υλικού και συμβατότητα με οποιοδήποτε λειτουργικό σύστημα ή κινητή συσκευή.

Η μέθοδος είναι 100% onlineΑυτό διευκολύνει την πρόσβαση από οπουδήποτε και οι φοιτητές λαμβάνουν τα διαπιστευτήρια πρόσβασής τους εντός 24 έως 48 ωρών από την εγγραφή τους, με τη σύσταση να ελέγχουν επίσης τον φάκελο ανεπιθύμητης αλληλογραφίας τους.

Εάν προκύψουν προβλήματα με την πρόσβαση, συνήθως ενεργοποιείται μια [ασαφής - πιθανώς «ευκαιρία»]. ειδικό email υποστήριξης με την οποία μπορείτε να επικοινωνήσετε για την επίλυση τεχνικών ή διοικητικών ερωτημάτων, διασφαλίζοντας έτσι συνεχή υποστήριξη κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας.

Στόχοι, κοινό-στόχος και όροι αγοράς για ένα επιχειρηματικό μάθημα

Οι γενικοί στόχοι αυτών των μαθημάτων επικεντρώνονται να κατανοήσουν τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη και ποια είναι τα κύρια χαρακτηριστικά του, ώστε το άτομο που εκπαιδεύεται να κατανοήσει τόσο το θεωρητικό πλαίσιο όσο και τις πρακτικές επιπτώσεις στην εργασία του.

Οι συγκεκριμένοι στόχοι περιλαμβάνουν εφαρμογή αλγορίθμων εποπτευόμενης και μη εποπτευόμενης μάθησηςκαθώς και τον εντοπισμό των κύριων εργαλείων Τεχνητής Νοημοσύνης που μπορούν να είναι χρήσιμα σε μια εταιρεία στις καθημερινές της δραστηριότητες.

Ιδιαίτερη έμφαση δίνεται στο επιχειρηματικές εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνηςόπως η χρήση chatbots για εξυπηρέτηση πελατών, συστήματα αναγνώρισης φωνής ή εικόνας, μοντέλα πρόβλεψης ζήτησης, προηγμένη τμηματοποίηση κοινού ή εξατομίκευση προσφορών.

Το μάθημα απευθύνεται σε όποιος ενδιαφέρεται για εκπαίδευση Σε έναν τομέα με τόσο μεγάλη ζήτηση, χωρίς απαραίτητα να απαιτείται πολύ προηγμένη τεχνική βάση, αν και η κατοχή κάποιας προηγούμενης γνώσης μπορεί να διευκολύνει τη χρήση του.

Όσον αφορά τους όρους αγοράς, συνήθως είναι εφάπαξ πληρωμή διδάκτρωνΜετά από αυτό, οι φοιτητές αποκτούν πλήρη πρόσβαση στην πλατφόρμα και το περιεχόμενο, χωρίς περιοδικές χρεώσεις ή υποχρεωτικές ανανεώσεις, εκτός εάν αναφέρεται διαφορετικά στις πληροφορίες του μαθήματος.

Κοινές μέθοδοι πληρωμής στην εκπαίδευση στην Τεχνητή Νοημοσύνη

Τα ιδρύματα που προσφέρουν εκπαίδευση στην τεχνητή νοημοσύνη συνήθως εξετάζουν διάφορες μέθοδοι πληρωμής να διευκολύνουν την πρόσβαση για τον μεγαλύτερο δυνατό αριθμό ατόμων, προσαρμοζόμενοι στις διαφορετικές ανάγκες και προτιμήσεις.

Μία από τις πιο συνηθισμένες επιλογές είναι η πληρωμή με τραπεζική κάρτασυνήθως μέσω ασφαλών συστημάτων που δέχονται κάρτες όπως VISA, VISA Electron ή Mastercard, αν και η χρήση American Express ή Diners Club δεν επιτρέπεται πάντα.

Όταν επιλέγετε αυτήν την επιλογή, είναι σημαντικό να έχετε κατά νου ότι η Η χρέωση μπορεί να γίνει τον επόμενο μήνα. για την επισημοποίηση της εγγραφής και ότι θα ισχύουν οι οικονομικοί όροι που έχει συμφωνήσει ο κάτοχος με την τράπεζά του, όπως τόκοι ή άλλα τέλη.

Συνιστάται επίσης να ελέγχετε ότι το το όριο της κάρτας είναι υψηλότερο στο συνολικό ποσό του τέλους εγγραφής, για να αποφευχθούν επιστροφές χρημάτων ή προβλήματα με την πληρωμή που θα μπορούσαν να καθυστερήσουν την έναρξη του μαθήματος ή ακόμη και να ακυρώσουν την εγγραφή.

Μια άλλη διαδεδομένη μέθοδος είναι η Άμεση χρέωση SEPAΓια αυτό, τα στοιχεία του λογαριασμού εισάγονται στην φόρμα εγγραφής και η χρέωση γίνεται αυτόματα τον επόμενο μήνα, όπως αναφέρεται στους όρους του κέντρου ή του πανεπιστημίου.

Τέλος, πολλές οντότητες σας επιτρέπουν να εκτελέσετε το πληρωμή μέσω τραπεζικής μεταφοράς σε συγκεκριμένο λογαριασμό· σε αυτές τις περιπτώσεις συνήθως απαιτείται η αποστολή της απόδειξης σαρωμένης μέσω της εικονικής πανεπιστημιούπολης, ορίζοντας μέγιστη περίοδο περίπου δέκα ημερών από την επισημοποίηση και πάντα πριν από την έναρξη της διδασκαλίας.

Τυπική ύλη: εισαγωγή, αλγόριθμοι και επιχειρηματικές εφαρμογές

Αν αναλύσουμε τη δομή ενός τυπικού μαθήματος τεχνητής νοημοσύνης για επιχειρήσεις, βλέπουμε ότι συνήθως ξεκινά με ένα μπλοκ Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνηόπου παρουσιάζονται οι βασικές έννοιες και οι πόροι προσφέρονται σε μορφή βίντεο και ανάγνωσης.

Σε αυτό το αρχικό μέρος είναι σύνηθες να βρίσκουμε μαθήματα βίντεο τα οποία εξηγούν με απλό τρόπο τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη, μαζί με αναγνωστικό υλικό που επεκτείνει τις πληροφορίες και τεστ πολλαπλής επιλογής που σας επιτρέπουν να ελέγξετε αν έχετε κατανοήσει τις βασικές ιδέες.

Η επόμενη κύρια ενότητα συνήθως επικεντρώνεται στο αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνηςΠαρουσίαση της μηχανικής μάθησης, των εποπτευόμενων και μη εποπτευόμενων μοντέλων, της κατασκευής μοντέλων και των πιο συχνά χρησιμοποιούμενων μετρήσεων για την αξιολόγηση της απόδοσής τους.

Αυτή η ενότητα ασχολείται επίσης με την βασικές αρχές της βαθιάς μάθησης, δείχνοντας τι είναι η βαθιά μάθηση, πώς οργανώνονται τα πολυστρωματικά νευρωνικά δίκτυα και ποιες είναι οι πιο συνηθισμένες περιπτώσεις χρήσης στο επιχειρηματικό περιβάλλον.

Μια ενότητα αφιερωμένη σε αυτό συνήθως εμφανίζεται αργότερα. στρατηγικές και πόροι για επιχειρήσειςόπου εξετάζονται θέματα όπως η ανάλυση ανθρώπινου δυναμικού, η πρόβλεψη αποθεμάτων και ζήτησης, η ανάλυση προσφοράς, η πιστότητα πελατών, οι διαδικτυακές συστάσεις, η βελτίωση διαδικασιών και οι εθνικές ή τομεακές στρατηγικές για την ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Το πρόγραμμα σπουδών ολοκληρώνεται με μια ενότητα Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης στις επιχειρήσειςη οποία περιλαμβάνει περιπτώσεις όπως συστήματα συστάσεων, chatbots, αναγνώριση φωνής και εικόνας, δυναμική τιμολόγηση, τμηματοποίηση κοινού, εξατομικευμένες ψηφιακές καμπάνιες, επιμέλεια περιεχομένου, έξυπνες αναζητήσεις, χρήση εργαλείων ενσωματωμένων στο CRM και συγκεκριμένες εφαρμογές όπως η δημιουργία κειμένου και η συγγραφή κειμένων με τεχνητή νοημοσύνη.

Διαχείριση της προσφοράς κατάρτισης και επικοινωνία με τους φοιτητές

Οι πλατφόρμες εκπαίδευσης τεχνητής νοημοσύνης συχνά περιλαμβάνουν καταλόγους όπου ο χρήστης μπορεί Αναζήτηση μαθημάτων ανά θέμα, επίπεδο ή μορφή.Ωστόσο, μερικές φορές ενδέχεται να μην υπάρχουν αποτελέσματα για τα επιλεγμένα φίλτρα.

Σε αυτές τις περιπτώσεις αναφέρεται ότι Δεν υπάρχουν διαθέσιμα μαθήματα που να πληρούν αυτά τα κριτήρια. Προτείνεται η τροποποίηση των φίλτρων, διασφαλίζοντας ότι έχει επιλεγεί τουλάχιστον ένα που έχει ενεργές επιλογές, ώστε η μηχανή αναζήτησης να μπορεί να προσφέρει έγκυρες εναλλακτικές λύσεις.

Πολλές ιστοσελίδες εκπαίδευσης προσφέρουν επίσης τη δυνατότητα εγγραφείτε σε ένα ενημερωτικό δελτίο ειδήσεων. Με τη συμπλήρωση της φόρμας, ο ενδιαφερόμενος λαμβάνει ένα email για την επιβεβαίωση της εγγραφής και, από τότε και στο εξής, αρχίζει να λαμβάνει πληροφορίες σχετικά με νέα μαθήματα, προσφορές ή αλλαγές στην προσφορά.

Στον τομέα της εμπειρίας χρήστη, είναι σύνηθες για αυτούς τους ιστότοπους να παρέχουν πληροφορίες σχετικά με τη χρήση του cookies ιδίων και τρίτων μερών, εξηγώντας ότι χρησιμοποιούνται για ανώνυμους αναλυτικούς σκοπούς, για την αποθήκευση των προτιμήσεων περιήγησης και τη διασφάλιση της ορθής λειτουργίας της πύλης.

Ο χρήστης συνήθως έχει σαφείς επιλογές για να Αποδοχή όλων των cookies, απόρριψή τους ή ρύθμιση παραμέτρων τους σύμφωνα με τις προτιμήσεις σας, καθώς και μόνιμη πρόσβαση στην πολιτική cookie, όπου μπορείτε να ελέγξετε τις πληροφορίες και να τροποποιήσετε την απόφασή σας ανά πάσα στιγμή.

Αυτό το ολόκληρο οικοσύστημα περιεχομένου, επιλογών πληρωμής, δομής μαθημάτων, δημόσιων πρωτοβουλιών όπως το Elements of AI και εκπαιδευτικών προγραμμάτων από μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας δημιουργεί ένα τοπίο όπου ο καθένας, με ή χωρίς τεχνικό υπόβαθρο, μπορεί να βρει κάτι που χρειάζεται. ένας ρεαλιστικός τρόπος για να ξεκινήσετε ή να ειδικευτείτε στην τεχνητή νοημοσύνη, να επωφεληθούν από τις ευκαιρίες εργασίας που προσφέρει και να συμμετάσχουν ενεργά στον ψηφιακό μετασχηματισμό που προωθεί η Τεχνητή Νοημοσύνη σε όλους τους τομείς.