Pelatihan kecerdasan buatan: kursus, jalur karier, dan aplikasi.

Informatec Digital » Sumber daya » Pelatihan kecerdasan buatan: kursus, jalur karier, dan aplikasi.

La pelatihan kecerdasan buatan Hal ini telah menjadi topik utama bagi para profesional teknologi dan siapa pun yang ingin memahami bagaimana AI akan memengaruhi kehidupan sehari-hari mereka. Mulai dari kursus pengantar gratis berskala besar hingga program khusus di perusahaan dan universitas, penawaran pendidikan terus berkembang dan beradaptasi dengan kecepatan luar biasa di mana teknologi ini berkembang, termasuk... sumber daya dan panduan teknologi.

Dalam artikel ini kita akan membahas secara detail jenis apa saja kursus kecerdasan buatan Situs-situs tersebut ada, tetapi konten apa yang biasanya disertakan, profil profesional apa yang muncul di sekitar AI, dan bagaimana pengorganisasiannya. silabus dan algoritmaOpsi pembayaran atau sertifikasi apa yang tersedia, dan peran apa yang dimainkan oleh inisiatif publik dan swasta, seperti proyek Eropa Elements of AI atau proposal pelatihan dari perusahaan teknologi besar?

Profil profesional dan jalur karier di bidang kecerdasan buatan.

Perkembangan AI telah menghasilkan permintaan yang sangat besar akan profil profesional khusus, baik di perusahaan publik maupun swasta dan di hampir semua sektor produktif: keuangan, kesehatan, logistik, ritel, pemasaran, industri dan agen AIadministrasi publik dan seterusnya.

Di antara peluang kerja yang paling umum, posisi pengembang kecerdasan buatan dan big data, berfokus pada desain dan pembangunan sistem yang mampu belajar dari data dan membuat keputusan otomatis atau semi-otomatis yang berdampak pada proses bisnis nyata.

Profil klasik lainnya adalah profil programmer sistem pakarBertanggung jawab untuk menciptakan solusi berdasarkan aturan, pengetahuan ahli, dan mesin inferensi yang mensimulasikan pengambilan keputusan spesialis manusia di bidang tertentu, seperti diagnosis, dukungan pengambilan keputusan, atau perencanaan.

Banyak organisasi juga mencari peran Pakar di bidang kecerdasan buatan dan big data.Sosok yang lebih lintas disiplin yang menggabungkan pengetahuan teknis dalam algoritma dengan pemahaman bisnis strategis, untuk mengidentifikasi kasus penggunaan, menentukan peta jalan, dan mengoordinasikan tim multidisiplin.

Berkaitan erat dengan semua hal di atas adalah profil dari analis datayang bekerja dengan memproses, mengatur, dan menganalisis informasi dari berbagai sumber, menerapkan teknik statistik dan pembelajaran mesin, serta memanfaatkan sumber daya untuk MySQL untuk mengekstrak pola, tren, dan pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti yang berfungsi sebagai dasar pengambilan keputusan.

Dalam banyak kasus, para profesional ini dapat bergabung. perusahaan dari berbagai ukuranMulai dari perusahaan besar hingga UKM atau perusahaan rintisan, serta administrasi publik. Bekerja sebagai pekerja lepas atau konsultan juga sangat umum, menawarkan layanan pengembangan, audit model, pelatihan tim, atau desain strategi AI di dalam organisasi yang mulai melakukan digitalisasi.

Pelatihan di bidang AI generatif dan pengembangan perangkat lunak.

Salah satu wilayah yang paling cepat berkembang adalah kecerdasan buatan generatif yang diterapkan pada pengembangan perangkat lunakIni bukan lagi hanya tentang menganalisis data, tetapi tentang menghasilkan konten baru: kode, dokumentasi, pengujian, desain API, dan asisten cerdas.

Program pelatihan saat ini mencakup modul-modul untuk Mengidentifikasi prinsip-prinsip dasar AI generatifJelaskan cara kerja model yang menciptakan teks, gambar, audio, atau video, dan tunjukkan bagaimana model tersebut diintegrasikan ke dalam alur kerja tim pengembang.

Isi ini mencakup analisis tentang alat, model, dan kerangka kerja yang semakin populer, mulai dari model bahasa besar hingga pustaka dan layanan cloud yang memungkinkan penggabungan kemampuan generatif ke dalam aplikasi tanpa perlu mendesain model dari awal, dan praktik-praktik DevOps dengan AI.

Hal-hal berikut juga dibahas: aplikasi praktis dalam pemrograman: pembuatan kode dari deskripsi bahasa alami, pembuatan dokumentasi teknis secara otomatis, perancangan pengujian unit, integrasi atau regresi, serta asisten cerdas yang membantu meninjau, memfaktorkan ulang, dan men-debug proyek-proyek kompleks.

Sebagian besar pelatihan berfokus pada pengembangan kemampuan untuk merancang solusi berdasarkan AI generatif Dalam lingkungan kolaboratif: integrasi ke dalam platform kontrol versi, penggunaan dalam pipeline CI/CD, otomatisasi tinjauan kode atau penerapan, dan pembuatan chatbot teknis untuk membantu tim.

Prinsip-prinsip kecerdasan buatan: agen, sistem pakar, dan jaringan saraf.

Di hampir semua kursus tingkat menengah atau lanjutan, terdapat bagian yang dikhususkan untuk hal berikut: prinsip-prinsip dasar kecerdasan buatan, di mana teori-teori utama, arsitektur, dan jenis-jenis sistem yang telah dikembangkan sepanjang sejarah disiplin ilmu ini ditinjau.

Berikut ini yang dipelajari: agen cerdasEntitas yang merasakan lingkungannya melalui sensor dan bertindak berdasarkan hal tersebut melalui aktuator, mengikuti kebijakan yang bertujuan untuk memaksimalkan ukuran kinerja atau utilitas, sesuatu yang penting dalam robotika, otomatisasi industri, atau sistem otonom.

Program-program tersebut mencakup penjelasan tentang sistem multi-agen, di mana beberapa agen berinteraksi, bekerja sama, atau bersaing untuk mencapai tujuan individu dan bersama, yang sangat penting dalam simulasi kompleks, optimasi lalu lintas, pasar virtual, atau permainan video.

Bagian klasik lainnya adalah sistem pakar dan sistem berbasis aturanyang menggunakan basis pengetahuan, aturan logika, dan mesin inferensi untuk menalar tentang fakta, menghasilkan kesimpulan atau rekomendasi baru, terutama di bidang-bidang di mana pengetahuan ahli manusia terstruktur dengan baik.

Juga tidak ada kekurangan jaringan saraf tiruan dan model pembelajaran mendalam, yang memungkinkan kita untuk mengatasi masalah yang sangat kompleks seperti pengenalan suara, visi komputer, penerjemahan mesin, atau model generatif tingkat lanjut.

Terakhir, penggunaan ontologi dan teori kognitifyang membantu merepresentasikan pengetahuan secara terstruktur, mendefinisikan hubungan antar konsep, dan mendekati aspek-aspek tertentu dari kognisi manusia untuk meningkatkan interpretasi semantik informasi.

Model bahasa dan dasar-dasar rekayasa cepat

Dengan munculnya model-model bahasa utama, banyak program pelatihan telah memasukkan modul-modul khusus untuk Jelaskan bagaimana model-model ini bekerja.bagaimana mereka dilatih, jenis data apa yang mereka gunakan, dan apa kekuatan serta keterbatasan utama mereka.

Salah satu konsep kuncinya adalah rekayasa cepatArtinya, seni dan teknik merancang instruksi, contoh, dan konteks yang tepat untuk memandu pembuatan respons oleh AI, sehingga meningkatkan akurasi dan kegunaan hasilnya.

Kursus-kursus ini menganalisis bagaimana berbagai hal cara menulis instruksi Faktor-faktor yang memengaruhi kualitas hasil yang dihasilkan meliputi: tingkat detail, nada, batasan eksplisit, format yang diharapkan, penggunaan contoh positif dan negatif, serta pemecahan tugas kompleks menjadi langkah-langkah yang lebih kecil.

Siswa juga diajarkan cara menggunakan strategi seperti iterasi pada perintah, yaitu penggabungan konteks tambahan, alur pemikiran, atau kombinasi alat eksternal (misalnya, basis data atau API) untuk memperkaya informasi yang digunakan model saat menghasilkan respons.

Semua ini disertai dengan latihan praktis di mana para siswa rasakan sendiri bagaimana perubahan kecil dalam instruksi menghasilkan respons yang sangat berbeda, yang membantu untuk lebih memahami perilaku internal model bahasa.

Pembelajaran mesin: jenis-jenis model dan metode utama

Pembelajaran mesin merupakan inti dari sebagian besar solusi AI modern, sehingga setiap program pelatihan yang solid mencakup bagian yang khusus membahasnya. prinsip, metode, dan algoritma pembelajaran mesin.

Ini menjelaskan pembelajaran yang diawasidi mana model dilatih dengan data berlabel untuk menyelesaikan tugas klasifikasi, regresi, atau pemeringkatan, menggunakan algoritma seperti pohon keputusan, jaringan saraf, mesin vektor pendukung, atau model linier.

Secara paralel, pembelajaran tanpa pengawasanyang bekerja dengan data yang tidak berlabel untuk menemukan struktur tersembunyi, melakukan segmentasi pelanggan, mengelompokkan dokumen, atau mengurangi dimensi menggunakan teknik seperti pengelompokan (clustering) atau analisis komponen utama (principal component analysis).

Beberapa program sedang bergerak ke arah tersebut. pembelajaran semi-supervisi, menggabungkan kumpulan data berlabel kecil dengan volume besar data yang tidak beranotasi, memungkinkan peningkatan kinerja ketika pemberian label pada sampel mahal atau lambat.

Tidak ada kekurangan juga pembelajaran penguatan, berfokus pada agen yang belajar membuat keputusan berurutan melalui imbalan dan hukuman, banyak digunakan dalam robotika, permainan video, optimasi proses, atau sistem rekomendasi interaktif.

Blok-blok ini biasanya berisi konten tentang... pembuatan modelPemilihan fitur, metrik kinerja, validasi silang, overfitting, regularisasi, dan teknik peningkatan berkelanjutan, sehingga mahasiswa memahami baik desain maupun evaluasi algoritma yang ketat.

Pengolahan dan analisis data digital untuk pengambilan keputusan.

Kompetensi penting dalam pelatihan AI apa pun adalah: pengolahan data digitalyang terdiri dari mengidentifikasi, menemukan, mengambil, menyimpan, mengatur, dan menganalisis informasi digital secara efisien dan aman.

Kursus-kursus tersebut menjelaskan bagaimana mengevaluasi relevansi dan tujuan Dari data yang dikumpulkan, menilai kualitasnya, mendeteksi potensi bias, dan memastikan bahwa penggunaannya konsisten dengan tujuan proyek dan dengan peraturan yang berlaku tentang privasi dan perlindungan data.

Bagian dari analisis data Fokusnya adalah pada teknik-teknik untuk mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang bermanfaat, termasuk eksplorasi visual, perhitungan indikator kunci, pembuatan dasbor, dan penerapan algoritma untuk mengekstrak pola atau tren yang signifikan.

Seluruh proses ini bertujuan untuk mendukung proses pengambilan keputusan Dalam organisasi, hal ini menawarkan informasi berbasis bukti yang memungkinkan penyesuaian strategi, optimalisasi sumber daya, prediksi perilaku di masa depan, atau mendeteksi anomali sebelum menjadi masalah serius.

Dalam banyak kasus, alat-alat yang mudah diakses dan banyak digunakan diterapkan di industri, sehingga pembelajaran dapat dengan cepat diterapkan di tempat kerja. lingkungan profesional dan tidak hanya sekadar menjadi contoh akademis yang terlepas dari kenyataan.

Desain sistem, produk, dan asisten cerdas.

Di luar komponen teknis semata, pelatihan AI biasanya mencakup konten tentang... desain sistem dan produkHal ini mencakup perencanaan bagaimana solusi kecerdasan buatan akan diintegrasikan ke dalam struktur yang ada.

Siswa belajar untuk membuat spesifikasi fungsional untuk produk dan layanan berbasis AI, dengan mempertimbangkan kebutuhan pengguna akhir dan keterbatasan teknis, anggaran, jangka waktu pengembangan, dan persyaratan peraturan.

Di bidang AI generatif, pekerjaan sedang dilakukan pada hal-hal berikut: desain asisten cerdas yang mendukung alur kerja teknis atau kolaboratif: chatbot internal, asisten penulisan dokumentasi, asisten dukungan tingkat 1, atau sistem yang menawarkan solusi untuk masalah umum dalam pekerjaan sehari-hari tim.

Sebagian dari proses pembelajaran melibatkan mengidentifikasi apa proses dapat diotomatisasiMana yang harus tetap berada di bawah kendali langsung manusia dan bagaimana membangun mekanisme pengawasan untuk memastikan bahwa AI beroperasi dalam batasan yang ditentukan dan dengan tingkat transparansi yang dapat diterima.

Pada saat yang sama, siswa didorong untuk menganalisis hasil secara kritis yang dihasilkan oleh alat AI, mengevaluasi akurasi, konsistensi, kemungkinan kesalahan atau biasnya, dan mengusulkan perbaikan berulang baik pada model maupun cara pengintegrasiannya ke dalam alur kerja.

Elemen-elemen AI: MOOC gratis untuk semua warga negara

Salah satu inisiatif paling penting untuk mendekatkan pengetahuan ini kepada masyarakat umum adalah proyek tersebut. Elemen AI, sebuah kursus online gratis yang berfokus pada dasar-dasar kecerdasan buatan.

Tujuan utama dari proposal pendidikan ini adalah meningkatkan tingkat pengetahuan tentang teknologi AI di masyarakat, menyediakan kursus yang mudah diakses, gratis, dan informatif namun teliti bagi siapa pun yang berminat.

MOOC ini awalnya dibuat oleh Universitas Helsinki bekerja sama dengan perusahaan Reaktordan pertama kali diluncurkan di Finlandia pada tahun 2018, didanai oleh pemerintah Finlandia sebagai bagian dari kepresidenannya di Dewan Uni Eropa.

Selanjutnya, dan dengan dukungan dari Komisi EropaKursus ini telah diterjemahkan dan diperluas ke negara-negara anggota lainnya, termasuk Spanyol, di mana Sekretariat Negara untuk Digitalisasi dan Kecerdasan Buatan bertanggung jawab atas pelaksanaannya.

Di negara kita, file UNED menyediakan dukungan teknis dan akademis. Kursus ini juga menawarkan 2 kredit bagi mereka yang menyelesaikannya, dan upaya sedang dilakukan dengan semua universitas di Spanyol untuk agar kursus ini diakui sebagai kegiatan pilihan yang memberikan kredit resmi kepada mahasiswa.

Struktur, durasi, dan ruang lingkup AI Elements

Elemen AI disajikan sebagai serangkaian kursus online gratis Terbuka untuk semua orang, menggabungkan blok teori dengan latihan praktis dan dapat diselesaikan sesuai kecepatan Anda sendiri, tanpa jadwal tetap atau kebutuhan untuk bepergian.

Hidangan utama diatur menjadi enam modulSetiap unit selanjutnya dibagi menjadi tiga bagian. Di sepanjang unit-unit ini, latihan interaktif, pertanyaan tentang situasi sehari-hari, dan contoh pemecahan masalah disajikan untuk membantu memperdalam pembelajaran.

Perkiraan durasi kursus pertama ini adalah sekitar 50 jamNamun, hal ini dapat bervariasi tergantung pada pengetahuan awal masing-masing orang dan waktu yang mereka putuskan untuk dedikasikan pada latihan dan materi tambahan.

Salah satu tujuan utama dari inisiatif ini adalah untuk memastikan bahwa setidaknya 1% warga Eropa Memperoleh keterampilan dasar dalam kecerdasan buatan, sehingga berkontribusi dalam mengurangi kesenjangan digital, gender, dan generasi.

Hasil hingga saat ini sangat signifikan: lebih dari 650.000 orang dari lebih dari 170 negara Mereka telah menyelesaikan kursus tersebut, dengan partisipasi hampir 40% perempuan dan sekitar 25% orang berusia di atas 45 tahun, angka-angka yang menunjukkan potensi inklusifnya.

Pelatihan AI yang dipromosikan oleh perusahaan teknologi besar

Selain inisiatif publik, perusahaan teknologi besar juga turut berperan. program pelatihan dalam kecerdasan buatandengan tujuan memfasilitasi perolehan keterampilan digital dan menanggapi meningkatnya permintaan pasar tenaga kerja.

Perusahaan seperti Google menekankan kesediaan mereka untuk mendekatkan AI kepada seluruh populasiMenawarkan kursus dan sumber daya untuk belajar dari nol, terlepas dari tingkat pengalaman Anda sebelumnya dalam pemrograman, matematika, atau ilmu data.

Proposal-proposal ini biasanya menggabungkan konten pengantar tentang konsep dasar AI dengan modul-modul yang lebih praktis yang diarahkan pada kasus penggunaan spesifik di sektor-sektor seperti kesehatan, sains, keuangan, atau industri, yang menunjukkan bagaimana teknologi dapat meningkatkan produktivitas dan inovasi.

Selain itu, banyak dari program pelatihan ini mencakup Contoh nyata dan alat gratis yang dapat langsung digunakan oleh siswa, mulai dari platform untuk bereksperimen dengan model hingga sumber belajar mandiri yang memungkinkan mereka untuk mendalami bidang yang paling mereka minati.

Hal ini dimaksudkan untuk berkontribusi pada transformasi digital ekonomiMembantu para profesional yang sedang bekerja dan pencari kerja untuk memperoleh keterampilan yang paling dihargai di pasar kerja saat ini.

Contoh kursus AI online untuk bisnis

Dalam lingkup pelatihan, kita juga menemukan kursus-kursus khusus di bidang berikut: kecerdasan buatan yang diarahkan untuk lingkungan bisnisyang bertujuan untuk melatih para profesional agar dapat menerapkan AI secara praktis di organisasi mereka.

Contoh tipikalnya adalah kursus online dari 60 jam mengajar, dengan akses ke konten hingga 6 bulan sejak diterimanya kunci, memungkinkan kemajuan yang fleksibel dan kompatibilitas dengan aktivitas profesional sehari-hari.

Jenis kursus ini biasanya menawarkan sertifikat setelah selesaidengan mekanisme validasi seperti kode QR, layanan bimbingan belajar yang dipersonalisasi, kemungkinan mengunduh materi, dan kompatibilitas dengan sistem operasi atau perangkat seluler apa pun.

Modalitasnya adalah 100% onlineHal ini memudahkan akses dari mana saja, dan siswa menerima kredensial akses mereka dalam waktu 24 hingga 48 jam setelah pendaftaran, dengan rekomendasi untuk juga memeriksa folder spam email mereka.

Jika ada masalah yang muncul terkait akses, [tidak jelas - mungkin "kesempatan"] biasanya diaktifkan. email dukungan khusus yang dapat dihubungi untuk menyelesaikan pertanyaan teknis atau administratif, sehingga memastikan dukungan berkelanjutan selama proses pelatihan.

Tujuan, target audiens, dan persyaratan pembelian untuk kursus bisnis.

Tujuan umum dari kursus-kursus ini berfokus pada: untuk memahami apa itu kecerdasan buatan serta karakteristik utamanya, sehingga orang yang dilatih dapat memahami baik konteks teoritis maupun implikasi praktis dalam pekerjaan mereka.

Tujuan spesifiknya meliputi: penerapan algoritma pembelajaran terawasi dan tak terawasiserta mengidentifikasi alat-alat AI utama yang dapat bermanfaat bagi perusahaan dalam operasional sehari-hari.

Penekanan khusus diberikan pada aplikasi bisnis AIseperti penggunaan chatbot untuk layanan pelanggan, sistem pengenalan suara atau gambar, model prediksi permintaan, segmentasi audiens tingkat lanjut, atau personalisasi penawaran.

Kursus ini ditujukan untuk siapa pun yang tertarik dengan pelatihan Di bidang yang sangat diminati seperti ini, tanpa harus memiliki basis teknis yang sangat canggih, meskipun memiliki beberapa pengetahuan sebelumnya dapat mempermudah penggunaannya.

Mengenai syarat pembelian, biasanya adalah... pembayaran uang kuliah satu kaliSetelah itu, siswa mendapatkan akses penuh ke platform dan konten, tanpa biaya berkala atau perpanjangan wajib, kecuali dinyatakan lain dalam informasi kursus.

Metode pembayaran umum dalam pelatihan AI

Lembaga yang menawarkan pelatihan di bidang kecerdasan buatan biasanya mempertimbangkan berbagai metode pembayaran untuk memfasilitasi akses bagi sebanyak mungkin orang, beradaptasi dengan berbagai kebutuhan dan preferensi.

Salah satu opsi yang paling umum adalah pembayaran dengan kartu bankBiasanya melalui sistem yang aman yang menerima kartu seperti VISA, VISA Electron, atau Mastercard, meskipun penggunaan American Express atau Diners Club tidak selalu diperbolehkan.

Saat memilih opsi ini, penting untuk diingat bahwa Pembayaran dapat dilakukan bulan berikutnya. terhadap formalisasi pendaftaran, dan bahwa kondisi ekonomi yang disepakati oleh pemegang dengan bank mereka akan berlaku, seperti bunga atau biaya lainnya.

Disarankan juga untuk memeriksa bahwa batas kartu lebih tinggi hingga jumlah total biaya pendaftaran, untuk menghindari pengembalian dana atau masalah pembayaran yang dapat menunda dimulainya kursus atau bahkan membatalkan pendaftaran.

Modalitas lain yang banyak digunakan adalah SEPA debit langsungUntuk itu, detail rekening dimasukkan dalam formulir pendaftaran dan biaya akan dibebankan secara otomatis pada bulan berikutnya, sebagaimana tercantum dalam syarat dan ketentuan pusat atau universitas tersebut.

Terakhir, banyak entitas yang memungkinkan Anda untuk melaksanakan Pembayaran melalui transfer bank ke rekening tertentu; dalam kasus ini biasanya diperlukan agar bukti dikirim dalam bentuk hasil pindai melalui kampus virtual, dengan jangka waktu maksimal sekitar sepuluh hari sejak formalisasi, dan selalu sebelum dimulainya kegiatan perkuliahan.

Silabus standar: pengantar, algoritma, dan aplikasi bisnis.

Jika kita menganalisis struktur kursus kecerdasan buatan (AI) tipikal untuk bisnis, kita melihat bahwa kursus tersebut biasanya dimulai dengan blok yang terdiri dari... Pengantar AIdi mana konsep-konsep dasar disajikan dan sumber daya ditawarkan dalam format video dan bacaan.

Pada bagian awal ini, biasanya ditemukan pelajaran video yang menjelaskan secara sederhana apa itu AI, beserta materi bacaan yang memperluas informasi dan tes pilihan ganda yang memungkinkan Anda untuk memeriksa apakah Anda telah memahami ide-ide mendasar.

Bagian utama selanjutnya biasanya berfokus pada algoritma kecerdasan buatanMemperkenalkan pembelajaran mesin, model terawasi dan tak terawasi, pembuatan model, dan metrik yang paling umum digunakan untuk mengevaluasi kinerjanya.

Bagian ini juga membahas tentang dasar-dasar pembelajaran mendalam, menunjukkan apa itu pembelajaran mendalam (deep learning), bagaimana jaringan saraf multilayer diorganisasikan, dan apa saja kasus penggunaan yang paling umum di lingkungan bisnis.

Modul yang khusus membahas hal ini biasanya muncul belakangan. strategi dan sumber daya untuk bisnisdi mana topik-topik seperti analisis data karyawan, peramalan stok dan permintaan, analisis pasokan, loyalitas pelanggan, rekomendasi web, peningkatan proses, dan strategi nasional atau sektoral untuk pengembangan AI dibahas.

Silabus ini dilengkapi dengan unit tentang Aplikasi AI dalam bisnisyang mencakup kasus-kasus seperti sistem rekomendasi, chatbot, pengenalan suara dan gambar, penetapan harga dinamis, segmentasi audiens, kampanye digital yang dipersonalisasi, kurasi konten, pencarian cerdas, penggunaan alat yang terintegrasi dengan CRM, dan aplikasi khusus seperti pembuatan teks dan penulisan iklan berbasis AI.

Pengelolaan penawaran pelatihan dan komunikasi dengan siswa.

Platform pelatihan kecerdasan buatan seringkali menyertakan katalog tempat pengguna dapat Cari kursus berdasarkan subjek, tingkat, atau format.Namun, terkadang mungkin tidak ada hasil untuk filter yang dipilih.

Dalam kasus-kasus tersebut dilaporkan bahwa Tidak ada kursus yang tersedia yang memenuhi kriteria tersebut. Disarankan untuk memodifikasi filter, memastikan setidaknya satu filter yang memiliki opsi aktif dipilih, sehingga mesin pencari dapat menawarkan alternatif yang valid.

Banyak situs web pelatihan juga menawarkan kemungkinan untuk berlangganan buletin tentang berita. Setelah mengisi formulir, orang yang berminat akan menerima email untuk mengkonfirmasi langganan dan, sejak saat itu, mulai menerima informasi tentang kursus baru, promosi, atau perubahan penawaran.

Dalam hal pengalaman pengguna, situs-situs ini umumnya menyediakan informasi tentang cara penggunaan. cookie milik sendiri dan pihak ketiga, menjelaskan bahwa data tersebut digunakan untuk tujuan analisis anonim, untuk menyimpan preferensi penelusuran dan memastikan berfungsinya portal dengan baik.

Pengguna biasanya memiliki pilihan yang jelas untuk Terima semua cookie, tolak, atau konfigurasikan sesuai dengan preferensi Anda, serta akses permanen ke kebijakan cookie, di mana Anda dapat meninjau informasi dan mengubah keputusan Anda kapan saja.

Seluruh ekosistem konten, opsi pembayaran, struktur kursus, inisiatif publik seperti Elements of AI, dan program pelatihan dari perusahaan teknologi besar menciptakan lanskap di mana siapa pun, dengan atau tanpa latar belakang teknis, dapat menemukan sesuatu yang mereka butuhkan. cara realistis untuk memulai atau mengkhususkan diri dalam kecerdasan buatanManfaatkan peluang kerja yang ditawarkannya dan berpartisipasi aktif dalam transformasi digital yang didorong oleh AI di semua sektor.