- Tehisintellekti koolitus ulatub tasuta sissejuhatavatest kursustest kuni edasijõudnutele mõeldud programmideni, mis keskenduvad genereerivale tehisintellektile ja ärirakendustele.
- Põhisisu hõlmab tehisintellekti põhimõtteid, masinõpet, andmetöötlust ja -analüüsi, süsteemide disaini ning keelemudelite kasutamist.
- Sellised algatused nagu AI Elements ja suurte tehnoloogiaettevõtete ettepanekud hõlbustavad ulatuslikku ja tasuta juurdepääsu tehisintellekti põhiteadmistele.
- Tehisintellekt avab kõrgelt nõutud professionaalseid profiile ja mitmeid veebipõhiseid koolitusvõimalusi erinevate makse- ja sertifitseerimismeetoditega.
Tehisintellekti koolitusest on saanud keskne teema nii tehnoloogiaspetsialistidele kui ka kõigile, kes soovivad mõista, kuidas tehisintellekt nende igapäevaelu mõjutab. Alates tasuta ja massiivsetest avatud veebikursustest (MOOC-idest) kuni ettevõtete ja ülikoolide spetsialiseeritud programmideni – hariduspakkumised, sealhulgas ressursid ja tehnilised juhendid , kasvavad pidevalt ja kohanduvad selle tehnoloogia kiire arenguga.
Selles artiklis uurime üksikasjalikult, milliseid tehisintellekti kursusi on olemas, millist sisu need tavaliselt sisaldavad, millised professionaalsed profiilid tehisintellekti ümber tekivad, kuidas on korraldatud õppekavad ja algoritmid , milliseid makse- või sertifitseerimisvõimalusi on saadaval ning millist rolli mängivad avaliku ja erasektori algatused, näiteks Euroopa projekt Elements of AI või suurte tehnoloogiaettevõtete koolituspakkumised.
Professionaalsed profiilid ja karjäärivõimalused tehisintellekti valdkonnas
Tehisintellekti laienemine on tekitanud tohutu nõudluse spetsialiseeritud spetsialistide järele nii avalikus kui ka erasektoris ja praktiliselt kõigis tootmissektorites: rahandus, tervishoid, logistika, jaemüük, turundus, tööstus ja tehisintellekti agendid , avalik haldus ja palju muud.
Kõige levinumate karjäärivõimaluste hulgas paistab silma tehisintellekti ja suurandmete arendaja ametikoht , mis keskendub selliste süsteemide kavandamisele ja ehitamisele, mis on võimelised andmetest õppima ning tegema automatiseeritud või poolautomaatseid otsuseid, mis mõjutavad reaalseid äriprotsesse.
Teine klassikaline profiil on ekspertsüsteemide programmeerija , kes vastutab reeglitel, ekspertteadmistel ja järeldusmootoritel põhinevate lahenduste loomise eest, mis simuleerivad inimestest spetsialistide otsustusprotsessi konkreetsetes valdkondades, nagu diagnoosimine, otsuste toetamine või planeerimine.
Paljud organisatsioonid otsivad ka tehisintellekti ja suurandmete eksperdi rolli – see on valdkonnaülene spetsialist, kes ühendab algoritmide tehnilised teadmised strateegilise äriteadmisega, et tuvastada kasutusjuhtumeid, määratleda tegevuskavasid ja koordineerida multidistsiplinaarseid meeskondi.
Kõige eelnevaga on tihedalt seotud andmeanalüütiku profiil , kes töötab mitmest allikast pärineva teabe töötlemise, korraldamise ja analüüsimise, statistiliste ja masinõppe tehnikate rakendamise ning MySQL-i ressursside ärakasutamise kaudu , et eraldada mustreid, trende ja praktilisi teadmisi, mis on otsuste tegemise aluseks.
Paljudel juhtudel saavad need spetsialistid liituda igas suuruses ettevõtetega , alates suurkorporatsioonidest kuni VKEde või idufirmadeni, aga ka avaliku sektoriga. Samuti on väga levinud töötada vabakutselise või konsultandina, pakkudes selliseid teenuseid nagu arendus, mudeli auditeerimine, meeskonnakoolitus või tehisintellekti strateegia kujundamine organisatsioonides, mis hakkavad digitaliseeruma.
Koolitus generatiivse tehisintellekti ja tarkvaraarenduse alal
Üks kiiremini kasvavaid valdkondi on tarkvaraarenduses rakendatav genereeriv tehisintellekt . See ei seisne enam ainult andmete analüüsimises, vaid uue sisu loomises: kood, dokumentatsioon, testid, API-disainid ja intelligentsed assistendid.
Praegused koolitusprogrammid sisaldavad mooduleid, mis selgitavad genereeriva tehisintellekti põhiprintsiipe , selgitavad, kuidas teksti, pilte, heli või videot loovad mudelid töötavad, ja näitavad, kuidas need on integreeritud arendusmeeskondade töövoogu.
See sisu hõlmab üha enam hoogu koguvate tööriistade, mudelite ja raamistike analüüsi , alates suurtest keelemudelitest kuni pilveteekide ja -teenusteni, mis võimaldavad rakendustesse generatiivsete võimaluste lisamist ilma mudelit nullist kujundamata, ning DevOps-praktikaid tehisintellektiga.
Samuti käsitletakse programmeerimise praktilisi rakendusi : koodi genereerimine loomuliku keele kirjeldustest, automatiseeritud tehnilise dokumentatsiooni loomine, ühik-, integratsiooni- või regressioonitestide kavandamine, samuti intelligentsed assistendid, mis aitavad keerulisi projekte üle vaadata, ümber faktoriseerida ja siluda.
Märkimisväärne osa koolitusest keskendub generatiivsel tehisintellektil põhinevate lahenduste kujundamise oskuse arendamisele koostöökeskkondades: integreerimine versioonikontrolli platvormidesse, kasutamine CI/CD torujuhtmetes, koodi ülevaatuse või juurutamise automatiseerimine ning tehniliste vestlusrobotite loomine meeskondade abistamiseks.
Tehisintellekti põhimõtted: agendid, ekspertsüsteemid ja närvivõrgud
Peaaegu kõigis kesk- või edasijõudnute kursustel on osa pühendatud tehisintellekti põhiprintsiipidele , kus vaadatakse üle peamised teooriad, arhitektuurid ja süsteemitüübid, mis on distsipliini ajaloo jooksul välja töötatud.
Uuritakse intelligentseid agente – üksusi, mis tajuvad oma keskkonda andurite kaudu ja tegutsevad selle suhtes täiturmehhanismide kaudu, järgides poliitikaid, mille eesmärk on maksimeerida jõudlust või kasulikkust – see on robootikas, tööstusautomaatikas või autonoomsetes süsteemides võtmetähtsusega.
Programmid sisaldavad selgitust mitme agentiga süsteemidest , milles mitu agenti suhtlevad, teevad koostööd või võistlevad individuaalsete ja ühiste eesmärkide saavutamiseks, mis on oluline keerukates simulatsioonides, liikluse optimeerimisel, virtuaalsetes turgudel või videomängudes.
Teine klassikaline jaotis on ekspertsüsteemid ja reeglipõhised süsteemid , mis kasutavad teadmusbaase, loogikareegleid ja järeldusmootoreid faktide üle arutlemiseks, uute järelduste või soovituste genereerimiseks, eriti valdkondades, kus inimeste eksperditeadmised on hästi struktureeritud.
Samuti on olemas tehisnärvivõrgud ja süvaõppe mudelid , mis võimaldavad meil lahendada väga keerulisi probleeme, nagu kõnetuvastus, arvutinägemine, masintõlge ja täiustatud generatiivsed mudelid.
Lõpuks tutvustatakse sageli ontoloogiate ja kognitiivsete teooriate kasutamist , mis aitavad teadmisi struktureeritult esitada, määratleda mõistete vahelisi seoseid ja läheneda inimkognitsiooni teatud aspektidele, et parandada teabe semantilist tõlgendamist.
Keelemudelid ja kiire inseneritöö alused
Suurte keelemudelite tekkimisega on paljud koolitusprogrammid lisanud spetsiifilisi mooduleid, et selgitada, kuidas need mudelid töötavad , kuidas neid treenitakse, millist tüüpi andmeid nad kasutavad ning millised on nende peamised tugevused ja piirangud.
Üks võtmekontseptsioone on kiire inseneritöö ehk tehisintellekti vastuste genereerimise suunamiseks sobivate juhiste, näidete ja kontekstide kujundamise kunst ja tehnika, parandades tulemuste täpsust ja kasulikkust.
Need kursused analüüsivad, kuidas erinevad juhiste kirjutamisviisid mõjutavad loodud väljundi kvaliteeti: detailsuse tase, toon, selged piirangud, oodatav vorming, positiivsete ja negatiivsete näidete kasutamine või keerukate ülesannete jagamine väiksemateks sammudeks.
Õpilastele õpetatakse ka, kuidas kasutada strateegiaid, nagu näiteks ülesande kordamine , täiendava konteksti kaasamine, ahelmõtlemine või väliste tööriistade (nt andmebaaside või API-de) kombineerimine, et rikastada mudeli poolt vastuste genereerimisel kasutatavat teavet.
Kõige sellega kaasnevad praktilised harjutused, mille käigus õpilased kogevad oma silmaga, kuidas väikesed muudatused juhistes tekitavad väga erinevaid reaktsioone, mis aitab paremini mõista keelemudelite sisemist käitumist.
Masinõpe: mudelitüübid ja peamised meetodid
Masinõpe on enamiku tänapäevaste tehisintellekti lahenduste keskmes, seega sisaldab iga põhjalik koolitus osa, mis on pühendatud masinõppe põhimõtetele, meetoditele ja algoritmidele.
Juhendatud õppimise puhul treenitakse mudeleid märgistatud andmetega klassifitseerimis-, regressiooni- või järjestamisülesannete lahendamiseks, kasutades algoritme nagu otsustuspuud, närvivõrgud, tugivektormasinad või lineaarsed mudelid.
Paralleelselt esitletakse juhendamata õpet , mis töötab sildistamata andmetega, et avastada peidetud struktuure, segmenteerida kliente, grupeerida dokumente või vähendada dimensioonilisust, kasutades selliseid tehnikaid nagu klastrite moodustamine või peakomponentide analüüs.
Mõned programmid liiguvad pooljuhendatud õppe suunas , kombineerides väikeseid sildistatud andmekogumeid suurte annoteerimata andmete mahtudega, mis võimaldab paremat jõudlust, kui näidete sildistamine on kulukas või aeglane.
Samuti on olemas tugevdusõpe , mis keskendub agentidele, kes õpivad tegema järjestikuseid otsuseid preemiate ja karistuste kaudu, ning mida kasutatakse laialdaselt robootikas, videomängudes, protsesside optimeerimises ja interaktiivsetes soovitussüsteemides.
Need plokid sisaldavad tavaliselt sisu mudeli loomise , tunnuste valiku, jõudlusmõõdikute, ristvalideerimise, üle sobitamise, regulariseerimise ja pideva täiustamise tehnikate kohta, et õpilased mõistaksid nii algoritmide kavandamist kui ka ranget hindamist.
Digitaalne andmetöötlus ja analüüs otsuste tegemiseks
Iga tehisintellekti koolituse oluline oskus on andmete digitaalne töötlemine , mis seisneb digitaalse teabe tõhusas ja turvalises tuvastamises, leidmises, otsimises, salvestamises, korraldamises ja analüüsimises.
Kursused selgitavad, kuidas hinnata kogutud andmete asjakohasust ja eesmärki , hinnata nende kvaliteeti, tuvastada võimalikke eelarvamusi ning tagada, et nende kasutamine oleks kooskõlas projekti eesmärkide ja kehtivate privaatsus- ja andmekaitsealaste eeskirjadega.
Andmeanalüüsi osa keskendub tehnikatele , mis muudavad toorandmed kasulikuks teadmiseks, sealhulgas visuaalseks uurimiseks, põhinäitajate arvutamiseks, armatuurlaudade loomiseks ja algoritmide rakendamiseks oluliste mustrite või trendide eraldamiseks.
Kogu selle protsessi eesmärk on toetada organisatsioonide otsustusprotsesse , pakkudes tõenduspõhist teavet, mis võimaldab strateegiaid kohandada, ressursse optimeerida, tulevast käitumist ennustada või anomaaliaid tuvastada enne, kui need tõsisteks probleemideks muutuvad.
Paljudel juhtudel töötame tööstuses kättesaadavate ja laialdaselt kasutatavate tööriistadega, et õpitut saaks kiiresti professionaalsesse keskkonda üle kanda ega jääks lihtsate akadeemiliste näidete raamidesse, mis on reaalsusest lahutatud.
Intelligentsete süsteemide, toodete ja assistentide disain
Lisaks puhttehnilisele komponendile hõlmab tehisintellekti koolitus sageli süsteemide ja tootekujunduse teemat , mis hõlmab tehisintellekti lahenduste olemasolevatesse struktuuridesse integreerimise kavandamist.
Tudengid õpivad looma tehisintellektil põhinevate toodete ja teenuste funktsionaalseid spetsifikatsioone , võttes arvesse nii lõppkasutaja vajadusi kui ka tehnilisi piiranguid, eelarvet, arendustähtaegu ja regulatiivseid nõudeid.
Generatiivse tehisintellekti valdkonnas töötatakse intelligentsete assistentide disaini kallal , mis toetavad tehnilisi või koostööl põhinevaid töövooge: sisemised vestlusrobotid, dokumentatsiooni kirjutamise assistendid, 1. taseme tugiassistendid või süsteemid, mis pakuvad lahendusi meeskonna igapäevatöös esinevatele levinud probleemidele.
Õppeprotsessi osaks on selle kindlakstegemine, milliseid protsesse saab automatiseerida , millised peaksid jääma otsese inimese kontrolli alla ja kuidas luua jälgimismehhanisme, et tagada tehisintellekti toimimine määratletud piirides ja vastuvõetava läbipaistvuse tasemega.
Paralleelselt julgustatakse õpilasi kriitiliselt analüüsima tehisintellekti tööriistade abil saadud tulemusi , hinnates nende täpsust, järjepidevust, võimalikke vigu või eelarvamusi ning pakkudes välja iteratiivseid täiustusi nii mudelitele kui ka nende töövoogudesse integreerimisele.
Tehisintellekti elemendid: tasuta MOOC kõigile kodanikele
Üks silmapaistvamaid algatusi selle teadmise laiemale elanikkonnale lähemale toomiseks on projekt AI Elements , mis on tasuta veebikursus, mis keskendub tehisintellekti põhiprintsiipidele.
Selle haridusliku ettepaneku peamine eesmärk on tõsta ühiskonnas tehisintellekti tehnoloogiate tundmise taset , muutes kõigile huvilistele kättesaadavaks informatiivse, kuid range lähenemisviisiga tasuta kursuse.
Selle MOOCi lõi algselt Helsingi Ülikool koostöös ettevõttega Reaktor ning see käivitati esmakordselt Soomes 2018. aastal Soome valitsuse rahastatud programmi raames Euroopa Liidu Nõukogu eesistumise raames.
Seejärel ja Euroopa Komisjoni toel on kursus tõlgitud ja laiendatud ülejäänud liikmesriikidesse, sealhulgas Hispaaniasse, kus selle rakendamise eest vastutab digitaliseerimise ja tehisintellekti riigisekretariaat.
Meie riigis pakub UNED kursusele tehnilist ja akadeemilist tuge , pakkudes selle lõpetanutele ka 2 ainepunkti, ning kõigi Hispaania ülikoolidega on käimas töö, et seda tunnustataks valikainena, mis annab üliõpilastele ametlikke ainepunkte.
Tehisintellekti elementide struktuur, kestus ja ulatus
„Tehisintellekti elemente“ esitletakse kõigile avatud tasuta veebikursuste sarjana , mis ühendab teoreetilised plokid praktiliste harjutustega ning mida saab läbida omas tempos, ilma kindla ajakava või reisimisvajaduseta.
Põhikursus on jagatud kuueks mooduliks , millest igaüks on omakorda jagatud kolmeks osaks. Nendes üksustes esitatakse interaktiivseid harjutusi, küsimusi igapäevaste olukordade kohta ja probleemide lahendamise näiteid, et aidata õpitut kinnistada.
Selle esimese kursuse eeldatav kestus on umbes 50 tundi , kuigi see võib varieeruda sõltuvalt iga inimese eelnevatest teadmistest ja ajast, mille nad otsustavad harjutustele ja lisamaterjalidele pühendada.
Algatuse üks peamisi eesmärke on tagada, et vähemalt 1% Euroopa kodanikest omandaks tehisintellekti põhioskused, aidates seeläbi vähendada digitaalset, soolist ja põlvkondadevahelist lõhet.
Senised tulemused on väga märkimisväärsed: kursusel on juba osalenud üle 650 000 inimese enam kui 170 riigist , kusjuures ligi 40% osalejatest on naised ja umbes 25% üle 45-aastased – arvud näitavad selle kaasavat potentsiaali.
Tehisintellekti koolitust edendavad suured tehnoloogiaettevõtted
Lisaks avalikele algatustele edendavad suured tehnoloogiaettevõtted ka tehisintellekti koolitusprogramme , mille eesmärk on hõlbustada digioskuste omandamist ja vastata tööturu kasvavale nõudlusele.
Ettevõtted nagu Google rõhutavad oma pühendumust tehisintellekti kättesaadavaks tegemisele kõigile , pakkudes kursusi ja ressursse nullist õppimiseks, olenemata eelnevast programmeerimis-, matemaatika- või andmeteaduse kogemusest.
Need ettepanekud ühendavad tavaliselt sissejuhatava sisu tehisintellekti põhikontseptsioonide kohta praktilisemate moodulitega, mis keskenduvad konkreetsetele kasutusjuhtudele sellistes sektorites nagu tervishoid, teadus, rahandus või tööstus, näidates, kuidas tehnoloogia saab parandada tootlikkust ja innovatsiooni.
Lisaks sisaldavad paljud neist koolituskursustest reaalseid näiteid ja tasuta tööriistu , mida õpilased saavad kohe kasutama hakata, alates mudelkatsete platvormidest kuni iseõppimisressurssideni, mis võimaldavad neil süveneda valdkondadesse, mis neid kõige rohkem huvitavad.
Eesmärk on panustada majanduse digitaalsesse ümberkujundamisse , aidates nii töötavatel spetsialistidel kui ka tööotsijatel omandada oskusi, mida tänapäeva turul kõige rohkem hinnatakse.
Näide ettevõtetele mõeldud veebipõhisest tehisintellekti kursusest
Koolitusmaastikust leiame ka spetsiaalseid tehisintellekti kursusi, mis on suunatud ärikeskkonnale ja mille eesmärk on koolitada spetsialiste tehisintellekti oma organisatsioonides praktiliselt rakendama.
Tüüpiline näide on 60-tunnine veebikursus , mille sisule on ligipääs kuni 6 kuud alates võtmete kättesaamisest, mis võimaldab teil paindlikult edasi liikuda ja seda oma igapäevase töötegevusega ühendada.
Sellised kursused pakuvad tavaliselt pärast läbimist sertifikaati , millel on kinnitusmehhanismid nagu QR-koodid, personaalne juhendamisteenus, materjalide allalaadimise võimalus ja ühilduvus mis tahes operatsioonisüsteemi või mobiilseadmega.
Kursus on 100% veebipõhine , mistõttu on sellele lihtne ligi pääseda kõikjalt, ja õpilased saavad oma sisselogimisandmed 24–48 tunni jooksul pärast registreerumist, soovitatav on kontrollida ka oma e-posti rämpsposti kausta.
Kui juurdepääsuga peaks tekkima probleeme, on tavaliselt lubatud spetsiaalne tugimeil , kuhu saab kirjutada tehniliste või haldusküsimuste lahendamiseks, tagades seega pideva toe koolitusprotsessi ajal.
Ärikursuse eesmärgid, sihtrühm ja ostutingimused
Nende kursuste üldised eesmärgid keskenduvad tehisintellekti ja selle peamiste omaduste mõistmisele, et koolitatav inimene saaks aru nii teoreetilisest kontekstist kui ka praktilistest tagajärgedest oma töös.
Konkreetsed eesmärgid hõlmavad juhendatud ja juhendamata õppealgoritmide rakendamist ning peamiste tehisintellekti tööriistade tuvastamist, mis võivad ettevõttele igapäevases tegevuses kasulikud olla.
Erilist rõhku pannakse tehisintellekti ärirakendustele , näiteks vestlusrobotite kasutamisele klienditeeninduses, hääle- või pildituvastussüsteemidele, nõudluse ennustamise mudelitele, täpsemale publiku segmenteerimisele või pakkumiste isikupärastamisele.
Kursus on suunatud kõigile, kes on huvitatud koolitusest sellises nõutud valdkonnas, ilma et see eeldaks väga kõrgetasemelist tehnilist tausta, kuigi teatud eelnevad teadmised võivad õppimist hõlbustada.
Ostutingimuste osas on see tavaliselt ühekordne registreerimistasu , mille järel saab õpilane platvormile ja sisule täieliku juurdepääsu ilma perioodiliste tasude või kohustuslike uuendamisteta, kui kursuse infomaterjalides ei ole teisiti märgitud.
Levinud makseviisid tehisintellekti koolituses
Tehisintellekti koolitust pakkuvad asutused kaaluvad tavaliselt mitmeid maksevõimalusi , et hõlbustada juurdepääsu võimalikult paljudele inimestele, kohandudes erinevate vajaduste ja eelistustega.
Üks levinumaid võimalusi on pangakaardiga maksmine , tavaliselt turvaliste süsteemide kaudu, mis aktsepteerivad selliseid kaarte nagu VISA, VISA Electron või Mastercard, kuigi American Expressi või Diners Clubi kasutamine pole alati lubatud.
Selle valiku valimisel on oluline märkida, et tasu võidakse võtta registreeringu vormistamisele järgneval kuul ning et kehtivad omaniku ja panga vahel kokkulepitud majanduslikud tingimused, näiteks intressid või muud tasud.
Samuti on soovitatav kontrollida, et kaardi limiit oleks suurem kui õppemaksu kogusumma, et vältida tagasimakseid või makseprobleeme, mis võivad kursuse algust edasi lükata või isegi registreerimise tühistada.
Teine levinud variant on SEPA otsekorraldus , mille puhul sisestatakse konto andmed registreerimisvormile ja tasu võetakse automaatselt järgmisel kuul, nagu on näidatud keskuse või ülikooli tingimustes.
Lõpuks lubavad paljud üksused maksta pangaülekandega kindlale kontole; sellistel juhtudel nõutakse tavaliselt, et maksetõend saadetaks skannitult virtuaalse ülikoolilinnaku kaudu, määrates maksimaalseks tähtajaks umbes kümme päeva alates vormistamisest ja alati enne õpetamise algust.
Tüüpiline õppekava: sissejuhatus, algoritmid ja ärirakendused
Kui analüüsida tüüpilise ettevõtetele mõeldud tehisintellekti kursuse struktuuri, näeme, et see algab tavaliselt tehisintellekti sissejuhatava plokiga , kus tutvustatakse põhimõisteid ja pakutakse ressursse video ja lugemismaterjalina.
Selles esimeses osas leiate sageli videotunde , mis selgitavad lihtsal viisil, mis on tehisintellekt, koos lugemismaterjalidega, mis laiendavad teavet, ja valikvastustega testidega, mis võimaldavad teil kontrollida, kas olete põhiideedest aru saanud.
Järgmine suurem osa keskendub tavaliselt tehisintellekti algoritmidele , tutvustades masinõpet, juhendatud ja juhendamata mudeleid, mudelite loomist ja nende toimivuse hindamiseks kõige sagedamini kasutatavaid mõõdikuid.
See osa hõlmab ka süvaõppe põhitõdesid , näidates, mis on süvaõpe, kuidas mitmekihilised närvivõrgud on korraldatud ja millised on kõige levinumad kasutusjuhud ärikeskkonnas.
Hiljem ilmub tavaliselt ettevõtete strateegiatele ja ressurssidele pühendatud moodul , kus käsitletakse selliseid teemasid nagu personalianalüütika, varude ja nõudluse prognoosimine, pakkumise analüüs, klientide lojaalsus, veebisoovitused, protsesside täiustamine ning riiklikud või valdkondlikud tehisintellekti arendamise strateegiad.
Õppekava täiendab tehisintellekti rakenduste üksus ettevõtetes , mis hõlmab selliseid juhtumeid nagu soovitussüsteemid, vestlusrobotid, hääle ja pildi tuvastamine, dünaamiline hinnakujundus, publiku segmenteerimine, isikupärastatud digitaalsed kampaaniad, sisu kureerimine, intelligentsed otsingud, CRM-i integreeritud tööriistade kasutamine ja spetsiifilised rakendused, näiteks tehisintellektil põhinev teksti genereerimine ja reklaamtekstide kirjutamine.
Koolituspakkumise haldamine ja õpilastega suhtlemine
Tehisintellekti koolitusplatvormid sisaldavad tavaliselt katalooge, kus kasutaja saab kursusi otsida teema, taseme või meetodi järgi , kuigi mõnikord ei pruugi valitud filtrite jaoks tulemusi olla.
Sellistel juhtudel teatatakse, et nende kriteeriumidega kursusi pole saadaval ja soovitatav on filtreid muuta, veendudes, et märgitud oleks vähemalt üks, millel on aktiivsed valikud, et otsingumootor saaks pakkuda kehtivaid alternatiive.
Paljud koolitusveebisaidid pakuvad ka võimalust tellida uudiskiri . Pärast vormi täitmist saavad huvitatud isikud tellimuse kinnituse e-kirja ja hakkavad edaspidi saama teavet uute kursuste, kampaaniate või pakkumiste muudatuste kohta.
Kasutajakogemuse valdkonnas on tavaline, et need saidid teavitavad oma ja kolmandate osapoolte küpsiste kasutamisest , selgitades, et neid kasutatakse anonüümsetel analüütilistel eesmärkidel, sirvimiseelistuste salvestamiseks ja portaali korrektse toimimise tagamiseks.
Kasutajal on tavaliselt selged valikud kõigi küpsistega nõustumiseks, nendest keeldumiseks või nende konfigureerimiseks vastavalt oma eelistustele, samuti on tal püsiv juurdepääs küpsiste poliitikale, kus ta saab teavet igal ajal üle vaadata ja oma otsust muuta.
See kogu sisu, maksevõimaluste, õppekava struktuuri, avalike algatuste (nt Elements of AI) ja suurte tehnoloogiaettevõtete koolitusettepanekute ökosüsteem loob maastiku, kus igaüks, olenemata tehnilisest taustast, saab leida realistliku viisi tehisintellektiga alustamiseks või spetsialiseerumiseks , selle pakutavate töövõimaluste ärakasutamiseks ja aktiivselt osalemiseks digitaalses transformatsioonis, mida tehisintellekt kõigis sektorites juhib.
