Dirbtinio intelekto mokymai: kursai, karjeros keliai ir taikymas

Informatec Digital » Ištekliai » Dirbtinio intelekto mokymai: kursai, karjeros keliai ir taikymas

La dirbtinio intelekto mokymai Tai tapo pagrindine tema tiek technologijų specialistams, tiek visiems, norintiems suprasti, kaip dirbtinis intelektas paveiks jų kasdienį gyvenimą. Nuo nemokamų, masinių įvadinių kursų iki specializuotų programų įmonėse ir universitetuose – švietimo pasiūla nuolat auga ir prisitaiko prie stulbinančio šios technologijos tobulėjimo tempo, įskaitant technologiniai ištekliai ir vadovai.

Šiame straipsnyje mes išsamiai aptarsime, kokio tipo dirbtinio intelekto kursai Jie egzistuoja, kokį turinį jie paprastai apima, kokie profesiniai profiliai formuojasi dirbtinio intelekto srityje, kaip jie yra organizuoti. programos ir algoritmaiKokias mokėjimo ar sertifikavimo galimybes galite rasti ir kokį vaidmenį atlieka viešosios ir privačios iniciatyvos, pavyzdžiui, Europos projektas „Elements of AI“ arba didelių technologijų įmonių mokymo pasiūlymai?

Profesiniai profiliai ir karjeros keliai dirbtinio intelekto srityje

Dirbtinio intelekto plėtra sukėlė milžinišką paklausą specializuoti profesiniai profiliaitiek valstybinėse, tiek privačiose įmonėse ir praktiškai visuose gamybos sektoriuose: finansų, sveikatos apsaugos, logistikos, mažmeninės prekybos, rinkodaros, pramonės ir dirbtinio intelekto agentaiviešasis administravimas ir ilgas ir taip toliau.

Tarp labiausiai paplitusių darbo galimybių yra pozicija, dirbtinio intelekto ir didžiųjų duomenų kūrėjas, orientuota į sistemų, galinčių mokytis iš duomenų ir priimti automatizuotus arba pusiau automatizuotus sprendimus, turinčius įtakos realiems verslo procesams, projektavimą ir kūrimą.

Kitas klasikinis profilis yra ekspertų sistemų programuotojasatsakingas už sprendimų, pagrįstų taisyklėmis, ekspertų žiniomis ir išvadų mechanizmais, kūrimą, kurie imituoja žmonių specialistų sprendimų priėmimą konkrečiose srityse, tokiose kaip diagnozė, sprendimų palaikymas ar planavimas.

Daugelis organizacijų taip pat siekia vaidmens dirbtinio intelekto ir didžiųjų duomenų ekspertasDidesnio profilio asmenybė, derinanti technines algoritmų žinias su strateginiu verslo supratimu, siekiant nustatyti naudojimo atvejus, apibrėžti veiksmų planus ir koordinuoti daugiadisciplines komandas.

Su visa tai, kas išdėstyta pirmiau, glaudžiai susijęs profilis duomenų analitikaskuri veikia apdorodama, tvarkydama ir analizuodama informaciją iš kelių šaltinių, taikydama statistinius ir mašininio mokymosi metodus bei naudodama MySQL ištekliai išgauti modelius, tendencijas ir praktines žinias, kurios yra sprendimų priėmimo pagrindas.

Daugeliu atvejų šie specialistai gali prisijungti bet kokio dydžio įmonėsNuo didelių korporacijų iki MVĮ ar startuolių, taip pat viešojo administravimo įstaigų. Taip pat labai įprasta dirbti laisvai samdomu darbuotoju ar konsultantu, siūlant kūrimo paslaugas, modelių auditą, komandos mokymus ar dirbtinio intelekto strategijos kūrimą organizacijose, kurios pradeda skaitmeninti.

Mokymai generatyvinio dirbtinio intelekto ir programinės įrangos kūrimo srityje

Viena sparčiausiai augančių sričių yra generatyvinis dirbtinis intelektas, taikomas programinės įrangos kūrimeTai nebėra vien tik duomenų analizė, bet ir naujo turinio generavimas: kodas, dokumentacija, testai, API dizainas ir išmanieji asistentai.

Dabartinės mokymo programos apima modulius, skirtus Nustatyti pagrindinius generatyvinio dirbtinio intelekto principusPaaiškinkite, kaip veikia modeliai, kurie kuria tekstą, vaizdus, ​​garsą ar vaizdo įrašus, ir parodykite, kaip jie yra integruoti į kūrimo komandų darbo eigą.

Šiame turinyje pateikiama analizė, įrankiai, modeliai ir sistemos kurios sulaukia vis didesnio populiarumo – nuo ​​didelių kalbų modelių iki debesijos bibliotekų ir paslaugų, leidžiančių integruoti generatyvinius pajėgumus į programas nereikalaujant kurti modelio nuo nulio, ir praktikos, DevOps su dirbtiniu intelektu.

Taip pat aptariami šie klausimai: praktinis taikymas programavimeKodo generavimas iš natūralios kalbos aprašymų, automatizuotas techninės dokumentacijos kūrimas, vienetų, integracijos ar regresinių testų projektavimas, taip pat išmanūs asistentai, padedantys peržiūrėti, pertvarkyti ir derinti sudėtingus projektus.

Reikšminga mokymų dalis skirta tobulinimui gebėjimas kurti sprendimus, pagrįstus generatyviniu dirbtiniu intelektu bendradarbiavimo aplinkoje: integracija į versijų kontrolės platformas, naudojimas CI/CD srautuose, kodo peržiūros ar diegimo automatizavimas ir techninių pokalbių robotų, skirtų komandoms padėti, kūrimas.

Dirbtinio intelekto principai: agentai, ekspertų sistemos ir neuroniniai tinklai

Beveik visuose vidutinio ar aukštesnio lygio kursuose yra skyrius, skirtas Pagrindiniai dirbtinio intelekto principai, kuriame apžvelgiamos pagrindinės teorijos, architektūros ir sistemų tipai, sukurti per visą disciplinos istoriją.

Tiriami šie dalykai: protingi agentaiSubjektai, kurie suvokia savo aplinką per jutiklius ir veikia ją per pavaras, laikydamiesi politikos, kuria siekiama maksimaliai padidinti našumą ar naudingumą – tai labai svarbu robotikoje, pramoninėje automatizacijoje ar autonominėse sistemose.

Programose pateikiami paaiškinimai apie daugiaagentės sistemos, kurioje keli agentai sąveikauja, bendradarbiauja arba konkuruoja siekdami individualių ir bendrų tikslų, o tai yra labai svarbu sudėtingose ​​simuliacijose, srauto optimizavime, virtualiose rinkose ar vaizdo žaidimuose.

Dar vienas klasikinis skyrius yra ekspertų sistemos ir taisyklėmis pagrįstos sistemos, kurie naudoja žinių bazes, logines taisykles ir išvadų mechanizmus faktams samprotauti, generuodami naujas išvadas ar rekomendacijas, ypač tose srityse, kuriose žmonių ekspertų žinios yra gerai struktūrizuotos.

Jų taip pat netrūksta dirbtiniai neuroniniai tinklai ir gilaus mokymosi modeliai, leidžiantys spręsti labai sudėtingas problemas, tokias kaip kalbos atpažinimas, kompiuterinė rega, mašininis vertimas ar pažangūs generatyviniai modeliai.

Galiausiai, naudojant ontologijos ir kognityvinės teorijoskurie padeda struktūrizuotai pateikti žinias, apibrėžia sąvokų ryšius ir nagrinėja tam tikrus žmogaus pažinimo aspektus, siekiant pagerinti semantinį informacijos interpretavimą.

Kalbos modeliai ir greitosios inžinerijos pagrindai

Atsiradus pagrindiniams kalbos modeliams, daugelyje mokymo programų buvo įtraukti specialūs moduliai, skirti paaiškinkite, kaip veikia šie modeliaikaip jie yra apmokyti, kokio tipo duomenis jie naudoja ir kokie jų pagrindiniai privalumai bei trūkumai.

Viena iš pagrindinių sąvokų yra greita inžinerijaTai yra menas ir technika, kaip sukurti tinkamas instrukcijas, pavyzdžius ir kontekstus, kurie padėtų dirbtiniam intelektui generuoti atsakymus, taip pagerinant rezultatų tikslumą ir naudingumą.

Šie kursai analizuoja, kuo skiriasi instrukcijų rašymo būdai Veiksniai, darantys įtaką sugeneruoto rezultato kokybei, yra šie: detalumo lygis, tonas, aiškūs apribojimai, laukiamas formatas, teigiamų ir neigiamų pavyzdžių naudojimas ir sudėtingų užduočių suskirstymas į mažesnius žingsnius.

Studentai taip pat mokomi, kaip naudoti tokias strategijas kaip iteracija raginime, papildomo konteksto įtraukimas, minties grandinė arba išorinių įrankių (pvz., duomenų bazių ar API) derinimas, siekiant praturtinti informaciją, kurią modelis naudoja generuodamas atsakymus.

Visa tai lydi praktiniai užsiėmimai, kurių metu studentai patirti tai iš pirmų lūpų kaip maži instrukcijų pakeitimai sukelia labai skirtingus atsakymus, o tai padeda geriau suprasti kalbos modelių vidinį elgesį.

Mašininis mokymasis: modelių tipai ir pagrindiniai metodai

Mašininis mokymasis yra daugelio šiuolaikinių dirbtinio intelekto sprendimų pagrindas, todėl bet kurioje patikimoje mokymo programoje yra jam skirtas skyrius. Mašininio mokymosi principai, metodai ir algoritmai.

Tai paaiškina prižiūrimas mokymasiskur modeliai apmokomi su paženklintais duomenimis, kad išspręstų klasifikavimo, regresijos ar reitingavimo užduotis, naudojant tokius algoritmus kaip sprendimų medžiai, neuroniniai tinklai, atraminių vektorių mašinos arba tiesiniai modeliai.

Lygiagrečiai, mokymasis be priežiūros, kuris dirba su nepažymėtais duomenimis, kad atrastų paslėptas struktūras, segmentuotų klientus, grupuotų dokumentus arba sumažintų dimensijas, naudodamas tokius metodus kaip klasterizavimas arba pagrindinių komponentų analizė.

Kai kurios programos juda link pusiau prižiūrimas mokymasis, derinant mažus paženklintus duomenų rinkinius su dideliais neanotuotų duomenų kiekiais, taip pagerinant našumą, kai mėginių žymėjimas yra brangus arba lėtas.

Taip pat netrūksta mokymasis sustiprinti, orientuota į agentus, kurie išmoksta priimti nuoseklius sprendimus taikydami atlygį ir baudas, plačiai naudojama robotikoje, vaizdo žaidimuose, procesų optimizavime ar interaktyviose rekomendacijų sistemose.

Šie blokai paprastai apima turinį apie modelio pastatasFunkcijų parinkimas, našumo metrika, kryžminis patvirtinimas, perteklinis pritaikymas, reguliavimas ir nuolatinio tobulinimo metodai, kad studentai suprastų tiek algoritmų projektavimą, tiek griežtą vertinimą.

Skaitmeninis duomenų apdorojimas ir analizė sprendimų priėmimui

Esminė bet kokio dirbtinio intelekto mokymo kompetencija yra skaitmeninis duomenų apdorojimaskuri apima efektyvų ir saugų skaitmeninės informacijos identifikavimą, paiešką, paiešką, saugojimą, organizavimą ir analizę.

Kursuose paaiškinama, kaip įvertinti aktualumą ir tikslą surinktus duomenis, įvertinti jų kokybę, nustatyti galimą šališkumą ir užtikrinti, kad jų naudojimas atitiktų projekto tikslus ir galiojančius privatumo bei duomenų apsaugos reglamentus.

Dalis duomenų analizė Jame daugiausia dėmesio skiriama neapdorotų duomenų pavertimo naudingomis žiniomis metodams, įskaitant vizualinį tyrinėjimą, pagrindinių rodiklių skaičiavimą, ataskaitų suvestinių kūrimą ir algoritmų taikymą reikšmingiems modeliams ar tendencijoms išgauti.

Visas šis procesas skirtas paremti sprendimų priėmimo procesai organizacijose, siūlant įrodymais pagrįstą informaciją, kuri leidžia koreguoti strategijas, optimizuoti išteklius, numatyti būsimą elgesį arba aptikti anomalijas, kol jos netampa rimtomis problemomis.

Daugeliu atvejų pramonėje naudojamos prieinamos ir plačiai naudojamos priemonės, kad mokymąsi būtų galima greitai perkelti į darbo vietą. profesinę aplinką ir nelikti vien akademiniais pavyzdžiais, atitrūkusiais nuo realybės.

Intelektualių sistemų, produktų ir asistentų projektavimas

Be grynai techninio komponento, dirbtinio intelekto mokymai paprastai apima ir turinį apie sistemų ir gaminių projektavimasTai apima planavimą, kaip dirbtinio intelekto sprendimai bus integruoti į esamas struktūras.

Studentai mokosi sukurti funkcines specifikacijas dirbtiniu intelektu pagrįstiems produktams ir paslaugoms, atsižvelgiant tiek į galutinių vartotojų poreikius, tiek į techninius apribojimus, biudžetą, kūrimo terminus ir norminius reikalavimus.

Generatyviojo dirbtinio intelekto srityje dirbama ties išmaniųjų asistentų dizainas kurios palaiko techninius arba bendradarbiavimo darbo eigą: vidiniai pokalbių robotai, dokumentų rašymo asistentai, 1 lygio palaikymo asistentai arba sistemos, kurios siūlo sprendimus dažniausiai pasitaikančioms komandos kasdienio darbo problemoms.

Dalis mokymosi apima tai, kas procesus galima automatizuotikurie iš jų turėtų likti tiesiogiai kontroliuojami žmogaus ir kaip sukurti priežiūros mechanizmus, siekiant užtikrinti, kad dirbtinis intelektas veiktų neviršydamas nustatytų ribų ir su priimtinu skaidrumo lygiu.

Tuo pačiu metu studentai skatinami kritiškai išanalizuoti rezultatus sukurtais dirbtinio intelekto įrankiais, įvertinant jų tikslumą, nuoseklumą, galimas klaidas ar šališkumą ir siūlant iteracinius patobulinimus tiek modeliuose, tiek jų integravimo į darbo eigas būduose.

Dirbtinio intelekto elementai: nemokamas MOOC visiems piliečiams

Viena žymiausių iniciatyvų, kuria siekiama šias žinias priartinti prie plačiosios visuomenės, yra projektas Dirbtinio intelekto elementai, nemokamas internetinis kursas, kuriame daugiausia dėmesio skiriama dirbtinio intelekto pagrindams.

Pagrindinis šio edukacinio pasiūlymo tikslas yra pakelti žinių apie dirbtinio intelekto technologijas lygį visuomenėje, suteikiant visiems susidomėjusiems asmenims prieinamą, nemokamą ir informatyvų, bet griežtą kursą.

Šį MOOC iš pradžių sukūrė Helsinkio universitetas bendradarbiaujant su bendrove „Reaktor“, ir pirmą kartą buvo paleista Suomijoje 2018 m., finansuojant Suomijos vyriausybei, jai pirmininkaujant Europos Sąjungos Tarybai.

Vėliau, padedant Europos KomisijaKursas buvo išverstas ir išplėstas į kitas valstybes nares, taip pat ir Ispaniją, kur už jo įgyvendinimą atsakingas Skaitmeninimo ir dirbtinio intelekto valstybės sekretoriatas.

Mūsų šalyje UNED teikia techninę ir akademinę paramą kurso, taip pat siūlo 2 kreditus jį baigusiems, ir bendradarbiaujama su visais Ispanijos universitetais, kad jis būtų pripažintas pasirenkamąja veikla, suteikiančia studentams oficialius kreditus.

Dirbtinio intelekto elementų struktūra, trukmė ir apimtis

Dirbtinio intelekto elementai pateikiami kaip serija nemokami internetiniai kursai Atvira visiems, derinant teorinius blokus su praktiniais pratimais, ir gali būti atliekama savo tempu, be fiksuoto tvarkaraščio ar būtinybės keliauti.

Pagrindinis patiekalas yra suskirstytas į šeši moduliaiKiekvienas skyrius yra toliau suskirstytas į tris dalis. Visuose šiuose skyriuose pateikiami interaktyvūs pratimai, klausimai apie kasdienes situacijas ir problemų sprendimo pavyzdžiai, padedantys įtvirtinti žinias.

Numatoma šio pirmojo kurso trukmė yra apie 50 valTačiau tai gali skirtis priklausomai nuo kiekvieno žmogaus ankstesnių žinių ir laiko, kurį jis nusprendžia skirti pratimams bei papildomai medžiagai.

Vienas iš pagrindinių iniciatyvos tikslų – užtikrinti, kad bent jau 1 % Europos piliečių įgyti pagrindinių dirbtinio intelekto įgūdžių, taip prisidedant prie skaitmeninių, lyčių ir kartų skirtumų mažinimo.

Iki šiol pasiekti rezultatai yra labai reikšmingi: daugiau nei 650 000 žmonių iš daugiau nei 170 šalių Jie jau baigė kursus, kuriuose dalyvavo beveik 40 % moterų ir apie 25 % vyresnių nei 45 metų žmonių – šie skaičiai rodo jų įtraukųjį potencialą.

Didelės technologijų įmonės reklamuoja dirbtinio intelekto mokymus

Greta viešųjų iniciatyvų, skatina ir didelės technologijų įmonės dirbtinio intelekto mokymo programos, siekiant palengvinti skaitmeninių įgūdžių įgijimą ir reaguoti į augančią darbo rinkos paklausą.

Tokios įmonės kaip „Google“ pabrėžia savo norą priartinti dirbtinį intelektą prie visos populiacijossiūlome kursus ir išteklius, leidžiančius mokytis nuo nulio, nepriklausomai nuo jūsų ankstesnės programavimo, matematikos ar duomenų mokslo patirties lygio.

Šie pasiūlymai paprastai apima įvadinį turinį apie AI pagrindai su praktiniais moduliais, pritaikytais konkretiems naudojimo atvejams tokiuose sektoriuose kaip sveikatos apsauga, mokslas, finansai ar pramonė, parodant, kaip technologijos gali padidinti produktyvumą ir inovacijas.

Be to, daugelis šių mokymo programų apima Realaus pasaulio pavyzdžiai ir nemokami įrankiai kurias studentai gali pradėti naudoti nedelsdami – nuo ​​platformų, skirtų eksperimentuoti su modeliais, iki savarankiško mokymosi išteklių, leidžiančių jiems giliau pasinerti į juos labiausiai dominančias sritis.

Tai skirta prisidėti prie ekonomikos skaitmeninė transformacijapadedant tiek dirbantiems specialistams, tiek darbo ieškantiems asmenims įgyti įgūdžių, kurie šiandieninėje rinkoje yra labiausiai vertinami.

Internetinio dirbtinio intelekto kurso verslui pavyzdys

Mokymo aplinkoje taip pat randame specialių kursų, skirtų dirbtinis intelektas, pritaikytas verslo aplinkai, kuriais siekiama apmokyti specialistus praktiškai taikyti dirbtinį intelektą savo organizacijose.

Tipiškas pavyzdys yra internetinis kursas 60 mokymo valandų, suteikiant prieigą prie turinio iki 6 mėnesių nuo raktų gavimo, užtikrinant lanksčią pažangą ir suderinamumą su kasdiene profesine veikla.

Šio tipo kursai paprastai siūlo pažymėjimas baigussu patvirtinimo mechanizmais, tokiais kaip QR kodai, suasmeninta mokymo paslauga, galimybe atsisiųsti medžiagą ir suderinamumu su bet kuria operacine sistema ar mobiliuoju įrenginiu.

Modalumas yra 100% interneteTai leidžia lengvai pasiekti sistemą iš bet kurios vietos, o studentai prieigos duomenis gauna per 24–48 valandas nuo registracijos, taip pat rekomenduojama patikrinti savo el. pašto šlamšto aplanką.

Jei kyla kokių nors problemų dėl prieigos, paprastai įjungiama [neaiški – galbūt „galimybė“]. specialus palaikymo el. paštas su kuriais galima susisiekti dėl techninių ar administracinių klausimų, taip užtikrinant nuolatinę paramą mokymo proceso metu.

Verslo kurso tikslai, tikslinė auditorija ir pirkimo sąlygos

Bendrieji šių kursų tikslai sutelkti į suprasti, kas yra dirbtinis intelektas ir kokios yra pagrindinės jo savybės, kad apmokomas asmuo galėtų suprasti tiek teorinį kontekstą, tiek praktines jo taikymo sritis savo darbe.

Konkretūs tikslai apima prižiūrimų ir neprižiūrimų mokymosi algoritmų taikymastaip pat nustatyti pagrindinius dirbtinio intelekto įrankius, kurie gali būti naudingi įmonei kasdienėje veikloje.

Ypatingas dėmesys skiriamas dirbtinio intelekto verslo taikymaipavyzdžiui, pokalbių robotų naudojimas klientų aptarnavimui, balso ar vaizdo atpažinimo sistemos, paklausos prognozavimo modeliai, pažangi auditorijos segmentacija ar pasiūlymų suasmeninimas.

Kursas skirtas visiems, besidomintiems mokymais Tokioje paklausioje srityje, nebūtinai reikalaujant labai pažangios techninės bazės, nors tam tikros išankstinės žinios gali palengvinti jos naudojimą.

Kalbant apie pirkimo sąlygas, tai paprastai yra vienkartinis mokestis už moksląPo to studentai gauna visišką prieigą prie platformos ir turinio be periodinių mokesčių ar privalomo atnaujinimo, nebent kurso informacijoje nurodyta kitaip.

Įprasti mokėjimo būdai dirbtinio intelekto mokymuose

Institucijos, siūlančios dirbtinio intelekto mokymus, paprastai svarsto įvairūs mokėjimo būdai sudaryti palankesnes sąlygas kuo didesniam žmonių skaičiui, prisitaikant prie skirtingų poreikių ir pageidavimų.

Vienas iš labiausiai paplitusių variantų yra mokėjimas banko kortelepaprastai per saugias sistemas, kurios priima tokias korteles kaip VISA, VISA Electron arba Mastercard, nors ne visada leidžiama naudoti „American Express“ ar „Diners Club“.

Renkantis šią parinktį, svarbu nepamiršti, kad Mokestis gali būti sumokėtas kitą mėnesį. registracijos įforminimui ir kad bus taikomos turėtojo su banku sutartos ekonominės sąlygos, pavyzdžiui, palūkanos ar kiti mokesčiai.

Taip pat rekomenduojama patikrinti, ar kortelės limitas yra didesnis iki visos registracijos mokesčio sumos, siekiant išvengti grąžinamųjų išmokų ar mokėjimo problemų, kurios galėtų atidėti kurso pradžią ar net atšaukti registraciją.

Kitas plačiai paplitęs būdas yra SEPA tiesioginis debetasTam sąskaitos duomenys įvedami registracijos formoje, o mokėjimas automatiškai atliekamas kitą mėnesį, kaip nurodyta centro ar universiteto sąlygose.

Galiausiai, daugelis subjektų leidžia jums atlikti mokėjimas banko pavedimu į konkrečią sąskaitą; tokiais atvejais paprastai reikalaujama, kad įrodymas būtų nuskaitytas per virtualų miestelį, nustatant ne ilgesnį kaip dešimties dienų laikotarpį nuo įforminimo ir visada prieš pradedant dėstyti.

Tipinė programa: įvadas, algoritmai ir verslo programos

Jei išanalizuosime tipinio dirbtinio intelekto kurso įmonėms struktūrą, pamatysime, kad jis paprastai prasideda nuo bloko Įvadas į dirbtinį intelektąkur pateikiamos pagrindinės sąvokos ir siūlomi ištekliai vaizdo įrašų ir skaitymo formatu.

Šioje pradinėje dalyje įprasta rasti vaizdo pamokos kuriuose paprastai paaiškinama, kas yra dirbtinis intelektas, pateikiama išsami skaitymo medžiaga ir testai su pasirenkamaisiais atsakymais, leidžiantys pasitikrinti, ar supratote pagrindines idėjas.

Kitame pagrindiniame skyriuje paprastai daugiausia dėmesio skiriama dirbtinio intelekto algoritmaiSusipažinimas su mašininiu mokymusi, prižiūrimais ir neprižiūrimais modeliais, modelių kūrimu ir dažniausiai naudojamais jų našumo vertinimo rodikliais.

Šiame skyriuje taip pat aptariama gilaus mokymosi pagrindai, parodant, kas yra gilusis mokymasis, kaip organizuojami daugiasluoksniai neuroniniai tinklai ir kokie yra dažniausiai naudojami verslo aplinkoje.

Tam skirtas modulis paprastai pasirodo vėliau. strategijos ir ištekliai įmonėmskur nagrinėjamos tokios temos kaip personalo analizė, atsargų ir paklausos prognozavimas, pasiūlos analizė, klientų lojalumas, rekomendacijos internete, procesų tobulinimas ir nacionalinės arba sektorių dirbtinio intelekto plėtros strategijos.

Mokymo programa užbaigiama moduliu, kuriame nagrinėjama Dirbtinio intelekto taikymas versleTai apima tokius atvejus kaip rekomendacijų sistemos, pokalbių robotai, balso ir vaizdo atpažinimas, dinaminis kainodaros nustatymas, auditorijos segmentavimas, suasmenintos skaitmeninės kampanijos, turinio kuravimas, išmaniosios paieškos, CRM integruotų įrankių ir specifinių programų, tokių kaip dirbtinio intelekto valdomas teksto generavimas ir reklaminių tekstų rašymas, naudojimas.

Mokymo pasiūlos valdymas ir bendravimas su studentais

Dirbtinio intelekto mokymo platformose dažnai yra katalogų, kuriuose vartotojas gali Ieškokite kursų pagal dalyką, lygį arba formatą.Tačiau kartais pagal pasirinktus filtrus gali nebūti rezultatų.

Tokiais atvejais pranešama, kad Nėra jokių kursų, kurie atitiktų šiuos kriterijus. Siūloma modifikuoti filtrus, užtikrinant, kad būtų pasirinktas bent vienas, turintis aktyvias parinktis, kad paieškos sistema galėtų pasiūlyti galiojančias alternatyvas.

Daugelyje mokymo svetainių taip pat siūloma galimybė užsiprenumeruoti naujienlaiškį naujienų. Užpildęs formą, suinteresuotas asmuo gauna el. laišką, patvirtinantį prenumeratą, ir nuo tada pradeda gauti informaciją apie naujus kursus, akcijas ar pasiūlymo pakeitimus.

Kalbant apie naudotojo patirtį, šiose svetainėse įprasta teikti informaciją apie naudojimąsi pačių ir trečiųjų šalių slapukus, paaiškindami, kad jie naudojami anoniminiais analizės tikslais, naršymo nuostatoms išsaugoti ir tinkamam portalo veikimui užtikrinti.

Vartotojas paprastai turi aiškias parinktis Priimti visus slapukus, juos atmesti arba sukonfigūruoti pagal jūsų pageidavimus, taip pat nuolatinę prieigą prie slapukų politikos, kurioje galite peržiūrėti informaciją ir bet kuriuo metu pakeisti savo sprendimą.

Visa ši turinio, mokėjimo būdų, kursų struktūros, viešųjų iniciatyvų, tokių kaip „Elements of AI“, ir didelių technologijų bendrovių mokymo programų ekosistema sukuria aplinką, kurioje kiekvienas, turintis techninį išsilavinimą ar neturintis, gali rasti tai, ko jam reikia. realus būdas pradėti dirbtinį intelektą arba specializuotis jame, pasinaudoti siūlomomis darbo galimybėmis ir aktyviai dalyvauti skaitmeninėje transformacijoje, kurią dirbtinis intelektas skatina visuose sektoriuose.