Mākslīgā intelekta apmācība: kursi, karjeras ceļi un pielietojumi

Informatec Digital » Resursi » Mākslīgā intelekta apmācība: kursi, karjeras ceļi un pielietojumi

La apmācība mākslīgā intelekta jomā Tā ir kļuvusi par centrālu tēmu gan tehnoloģiju speciālistiem, gan ikvienam, kurš vēlas saprast, kā mākslīgais intelekts ietekmēs viņu ikdienas dzīvi. Sākot ar bezmaksas, masveida ievadkursiem un beidzot ar specializētām programmām uzņēmumos un universitātēs, izglītības piedāvājumi turpina augt un pielāgoties straujajam tempam, kādā šī tehnoloģija attīstās, tostarp tehnoloģiskie resursi un rokasgrāmatas.

Šajā rakstā mēs detalizēti aplūkosim, kāda veida mākslīgā intelekta kursi Tie pastāv, kādu saturu tie parasti ietver, kādi profesionālie profili veidojas mākslīgā intelekta jomā un kā tie ir organizēti. mācību programmas un algoritmiKādas maksāšanas vai sertifikācijas iespējas ir pieejamas un kāda loma ir valsts un privātajām iniciatīvām, piemēram, Eiropas projektam “Mākslīgā intelekta elementi” vai lielu tehnoloģiju uzņēmumu apmācību priekšlikumiem.

Profesionālie profili un karjeras ceļi mākslīgā intelekta jomā

Mākslīgā intelekta paplašināšanās ir radījusi milzīgu pieprasījumu pēc specializēti profesionālie profiligan valsts, gan privātajos uzņēmumos un praktiski visās ražošanas nozarēs: finanšu, veselības aprūpes, loģistikas, mazumtirdzniecības, mārketinga, nozares un mākslīgā intelekta aģentivalsts pārvalde un vēl daudz kas cits.

Starp visizplatītākajām darba iespējām ir amats, mākslīgā intelekta un lielo datu izstrādātājs, kas koncentrējas uz tādu sistēmu projektēšanu un izveidi, kas spēj mācīties no datiem un pieņemt automatizētus vai daļēji automatizētus lēmumus, kuri ietekmē reālus biznesa procesus.

Vēl viens klasisks profils ir ekspertu sistēmu programmētājsatbild par risinājumu izveidi, kuru pamatā ir noteikumi, ekspertu zināšanas un secinājumu dzinēji, kas simulē cilvēku speciālistu lēmumu pieņemšanu konkrētās jomās, piemēram, diagnostikā, lēmumu atbalstā vai plānošanā.

Daudzas organizācijas meklē arī lomu mākslīgā intelekta un lielo datu ekspertsTransversālāka persona, kas apvieno tehniskās zināšanas algoritmos ar stratēģisku biznesa izpratni, lai identificētu lietošanas gadījumus, definētu ceļvežus un koordinētu daudznozaru komandas.

Ar visu iepriekš minēto ir cieši saistīts profils datu analītiķiskas darbojas, apstrādājot, organizējot un analizējot informāciju no vairākiem avotiem, izmantojot statistikas un mašīnmācīšanās metodes un izmantojot resursi MySQL lai iegūtu modeļus, tendences un praktiski izmantojamas zināšanas, kas kalpo par pamatu lēmumu pieņemšanai.

Daudzos gadījumos šie speciālisti var pievienoties jebkura lieluma uzņēmumiNo lieliem uzņēmumiem līdz MVU vai jaunuzņēmumiem, kā arī valsts pārvaldes iestādēm. Ir arī ļoti izplatīts darbs kā ārštata darbiniekam vai konsultantam, piedāvājot izstrādes pakalpojumus, modeļu auditu, komandas apmācību vai mākslīgā intelekta stratēģijas izstrādi organizācijās, kas sāk digitalizāciju.

Apmācība ģeneratīvajā mākslīgajā intelektā un programmatūras izstrādē

Viena no visstraujāk augošajām jomām ir Ģeneratīvais mākslīgais intelekts, ko piemēro programmatūras izstrādēVairs nav runa tikai par datu analīzi, bet gan par jauna satura ģenerēšanu: kodu, dokumentāciju, testiem, API dizainu un viedajiem asistentiem.

Pašreizējās apmācību programmas ietver moduļus, kas paredzēti Nosakiet ģeneratīvā mākslīgā intelekta pamatprincipusPaskaidrojiet, kā darbojas modeļi, kas rada tekstu, attēlus, audio vai video, un parādiet, kā tie ir integrēti izstrādes komandu darbplūsmā.

Šajā saturā ir iekļauta analīze par rīki, modeļi un ietvari kas iegūst arvien lielāku popularitāti, sākot no lieliem valodu modeļiem līdz mākoņbibliotēkām un pakalpojumiem, kas ļauj iekļaut ģeneratīvās iespējas lietojumprogrammās, bez nepieciešamības izstrādāt modeli no nulles, un prakses, kas saistītas ar DevOps ar mākslīgo intelektu.

Tiek risināti arī šādi jautājumi: praktiski pielietojumi programmēšanā: koda ģenerēšana no dabiskās valodas aprakstiem, automatizēta tehniskās dokumentācijas izveide, vienību, integrācijas vai regresijas testu izstrāde, kā arī intelektuāli asistenti, kas palīdz pārskatīt, refaktorēt un atkļūdot sarežģītus projektus.

Būtiska apmācības daļa ir vērsta uz attīstību spēja izstrādāt risinājumus, kuru pamatā ir ģeneratīvais mākslīgais intelekts sadarbības vidēs: integrācija versiju kontroles platformās, izmantošana CI/CD cauruļvados, koda pārskatīšanas vai izvietošanas automatizācija un tehnisko tērzēšanas robotu izveide komandu atbalstam.

Mākslīgā intelekta principi: aģenti, ekspertu sistēmas un neironu tīkli

Gandrīz visos vidējā vai padziļinātā līmeņa kursos ir veltīta sadaļa. mākslīgā intelekta pamatprincipi, kur tiek pārskatītas galvenās teorijas, arhitektūras un sistēmu veidi, kas ir attīstījušies disciplīnas vēsturē.

Tiek pētīti šādi jautājumi: inteliģenti aģentiSubjekti, kas uztver savu vidi caur sensoriem un iedarbojas uz to caur izpildmehānismiem, ievērojot politikas, kuru mērķis ir maksimāli palielināt veiktspējas vai lietderības rādītāju, kas ir kaut kas svarīgs robotikā, rūpnieciskajā automatizācijā vai autonomajās sistēmās.

Programmās ir iekļauts skaidrojums par to, daudzaģentu sistēmas, kurā vairāki aģenti mijiedarbojas, sadarbojas vai konkurē, lai sasniegtu individuālus un kopīgus mērķus, kas ir būtiski sarežģītās simulācijās, datplūsmas optimizācijā, virtuālajos tirgos vai videospēlēs.

Vēl viena klasiska sadaļa ir ekspertu sistēmas un uz noteikumiem balstītas sistēmas, kas izmanto zināšanu bāzes, loģiskos noteikumus un secinājumu dzinējus, lai spriestu par faktiem, radot jaunus secinājumus vai ieteikumus, īpaši jomās, kurās cilvēku ekspertu zināšanas ir labi strukturētas.

Netrūkst arī mākslīgie neironu tīkli un dziļās mācīšanās modeļi, kas ļauj mums risināt ļoti sarežģītas problēmas, piemēram, runas atpazīšanu, datorredzi, mašīntulkošanu vai progresīvus ģeneratīvos modeļus.

Visbeidzot, izmantošana ontoloģijas un kognitīvās teorijaskas palīdz strukturēti attēlot zināšanas, definēt attiecības starp jēdzieniem un pievērsties noteiktiem cilvēka izziņas aspektiem, lai uzlabotu informācijas semantisko interpretāciju.

Valodu modeļi un tūlītējas inženierijas pamati

Līdz ar galveno valodu modeļu parādīšanos daudzās apmācību programmās ir iekļauti īpaši moduļi paskaidrojiet, kā šie modeļi darbojaskā viņi tiek apmācīti, kāda veida datus viņi izmanto un kādas ir viņu galvenās stiprās puses un ierobežojumi.

Viens no galvenajiem jēdzieniem ir ātra inženierijaTas ir, māksla un tehnika, kā izstrādāt atbilstošas ​​instrukcijas, piemērus un kontekstus, lai vadītu atbilžu ģenerēšanu ar mākslīgā intelekta palīdzību, uzlabojot rezultātu precizitāti un lietderību.

Šie kursi analizē, cik atšķirīgi veidi, kā rakstīt instrukcijas Faktori, kas ietekmē ģenerētā rezultāta kvalitāti, ir šādi: detalizācijas līmenis, tonis, skaidri ierobežojumi, paredzamais formāts, pozitīvu un negatīvu piemēru izmantošana un sarežģītu uzdevumu sadalīšana mazākos posmos.

Studentiem tiek mācīts arī izmantot tādas stratēģijas kā iterācija uzvednē, papildu konteksta iekļaušana, domu ķēde vai ārēju rīku (piemēram, datubāzu vai API) kombinācija, lai bagātinātu informāciju, ko modelis izmanto atbilžu ģenerēšanā.

To visu papildina praktiski vingrinājumi, kuros studenti piedzīvo to pats kā nelielas izmaiņas instrukcijās rada ļoti atšķirīgas reakcijas, kas palīdz labāk izprast valodu modeļu iekšējo uzvedību.

Mašīnmācīšanās: modeļu veidi un galvenās metodes

Mašīnmācīšanās ir vairuma mūsdienu mākslīgā intelekta risinājumu pamatā, tāpēc jebkurā pamatīgā apmācību programmā ir iekļauta tai veltīta sadaļa. mašīnmācīšanās principi, metodes un algoritmi.

Tas izskaidro uzraudzīta mācīšanāskur modeļi tiek apmācīti ar marķētiem datiem, lai risinātu klasifikācijas, regresijas vai ranžēšanas uzdevumus, izmantojot tādus algoritmus kā lēmumu kokus, neironu tīklus, atbalsta vektoru mašīnas vai lineārus modeļus.

Paralēli tiek prezentēts sekojošais: mācīšanās bez uzraudzības, kas strādā ar nemarķētiem datiem, lai atklātu slēptas struktūras, segmentētu klientus, grupētu dokumentus vai samazinātu dimensiju, izmantojot tādas metodes kā klasterizācija vai galveno komponentu analīze.

Dažas programmas virzās uz daļēji uzraudzīta mācīšanās, apvienojot mazus marķētus datu kopumus ar lieliem neanotētu datu apjomiem, tādējādi uzlabojot veiktspēju, ja paraugu marķēšana ir dārga vai lēna.

Tāpat netrūkst mācība pastiprināt, koncentrējoties uz aģentiem, kas mācās pieņemt secīgus lēmumus, izmantojot atlīdzības un sodus, un ko plaši izmanto robotikā, videospēlēs, procesu optimizācijā vai interaktīvās ieteikumu sistēmās.

Šajos blokos parasti ir ietverts saturs par modeļu būvēšanaIezīmju atlase, veiktspējas rādītāji, savstarpēja validācija, pārstandartizācija, regularizācija un nepārtrauktas uzlabošanas metodes, lai studenti izprastu gan algoritmu izstrādi, gan stingru novērtēšanu.

Digitālā datu apstrāde un analīze lēmumu pieņemšanai

Jebkuras mākslīgā intelekta apmācības būtiska kompetence ir datu digitālā apstrādekas ietver digitālās informācijas efektīvu un drošu identificēšanu, atrašanu, izgūšanu, glabāšanu, organizēšanu un analīzi.

Kursos ir paskaidrots, kā novērtēt atbilstību un mērķi apkopotos datus, novērtēt to kvalitāti, atklāt iespējamās neobjektivitātes un nodrošināt, ka to izmantošana atbilst projekta mērķiem un spēkā esošajiem noteikumiem par privātumu un datu aizsardzību.

Daļa datu analīze Tas koncentrējas uz metodēm, kā neapstrādātus datus pārveidot noderīgās zināšanās, tostarp vizuālu izpēti, galveno rādītāju aprēķināšanu, informācijas paneļu izveidi un algoritmu pielietošanu, lai iegūtu nozīmīgus modeļus vai tendences.

Visa šī procesa mērķis ir atbalstīt lēmumu pieņemšanas procesi organizācijās, piedāvājot uz pierādījumiem balstītu informāciju, kas ļauj pielāgot stratēģijas, optimizēt resursus, prognozēt turpmāko uzvedību vai atklāt anomālijas, pirms tās kļūst par nopietnām problēmām.

Daudzos gadījumos nozarē tiek izmantoti pieejami un plaši izmantoti rīki, lai zināšanas varētu ātri pārnest uz darba vidi. profesionālajā vidē un nepalikt tikai akadēmiskiem piemēriem, kas ir atrauti no realitātes.

Intelektuālo sistēmu, produktu un asistentu dizains

Papildus tīri tehniskajai sastāvdaļai mākslīgā intelekta apmācība parasti ietver saturu par sistēmu un produktu dizainsTas ietver mākslīgā intelekta risinājumu integrācijas esošajās struktūrās plānošanu.

Studenti mācās izveidot funkcionālās specifikācijas attiecībā uz mākslīgā intelekta produktiem un pakalpojumiem, ņemot vērā gan galalietotāju vajadzības, gan tehniskos ierobežojumus, budžetu, izstrādes laika grafikus un normatīvās prasības.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta jomā tiek strādāts pie viedo asistentu dizains kas atbalsta tehniskas vai sadarbības darbplūsmas: iekšējie tērzēšanas roboti, dokumentācijas rakstīšanas asistenti, 1. līmeņa atbalsta asistenti vai sistēmas, kas piedāvā risinājumus bieži sastopamām problēmām komandas ikdienas darbā.

Daļa no mācīšanās ietver to, kas ir procesus var automatizētkuriem no tiem jāpaliek tiešā cilvēka kontrolē un kā izveidot uzraudzības mehānismus, lai nodrošinātu, ka mākslīgais intelekts darbojas noteiktos ierobežojumos un ar pieņemamu pārredzamības līmeni.

Vienlaikus studenti tiek mudināti kritiski analizēt rezultātus ko ģenerē mākslīgā intelekta rīki, novērtējot to precizitāti, konsekvenci, iespējamās kļūdas vai neobjektivitāti un ierosinot iteratīvus uzlabojumus gan modeļos, gan to integrēšanas veidā darbplūsmās.

Mākslīgā intelekta elementi: bezmaksas MOOC visiem iedzīvotājiem

Starp ievērojamākajām iniciatīvām, kuru mērķis ir šīs zināšanas tuvināt plašākai sabiedrībai, ir projekts Mākslīgā intelekta elementi, bezmaksas tiešsaistes kurss, kas koncentrējas uz mākslīgā intelekta pamatiem.

Šī izglītības priekšlikuma galvenais mērķis ir paaugstināt zināšanu līmeni par mākslīgā intelekta tehnoloģijām sabiedrībā, padarot pieejamu kursu jebkurai ieinteresētai personai bez maksas un ar informatīvu, bet stingru pieeju.

Šo MOOC sākotnēji izveidoja Helsinku Universitāte sadarbībā ar uzņēmumu Reaktor, un pirmo reizi tika uzsākta Somijā 2018. gadā, un to finansēja Somijas valdība kā daļu no tās prezidentūras Eiropas Savienības Padomē.

Pēc tam, ar atbalstu no Eiropas KomisijaKurss ir tulkots un izplatīts pārējās dalībvalstīs, tostarp Spānijā, kur par tā īstenošanu ir atbildīgs Digitalizācijas un mākslīgā intelekta valsts sekretariāts.

Mūsu valstī UNED sniedz tehnisko un akadēmisko atbalstu kursa ietvaros, piedāvājot arī 2 kredītpunktus tiem, kas to pabeidz, un notiek darbs ar visām Spānijas universitātēm, lai to atzītu par izvēles aktivitāti, kas piešķir studentiem oficiālus kredītpunktus.

Mākslīgā intelekta elementu struktūra, ilgums un darbības joma

Mākslīgā intelekta elementi tiek attēloti kā virkne bezmaksas tiešsaistes kursi Atvērts ikvienam, apvienojot teorētiskos blokus ar praktiskiem vingrinājumiem, un to var pabeigt savā tempā, bez fiksēta grafika vai nepieciešamības ceļot.

Galvenais ēdiens ir sakārtots šādi: seši moduļiKatra vienība ir sadalīta vēl trīs daļās. Visās šajās vienībās ir iekļauti interaktīvi vingrinājumi, jautājumi par ikdienas situācijām un problēmu risināšanas piemēri, lai palīdzētu nostiprināt apgūto.

Šī pirmā kursa paredzamais ilgums ir ap 50 stundāmTomēr tas var atšķirties atkarībā no katra cilvēka iepriekšējām zināšanām un laika, ko viņš nolemj veltīt vingrinājumiem un papildu materiāliem.

Viens no iniciatīvas galvenajiem mērķiem ir nodrošināt, lai vismaz 1% Eiropas iedzīvotāju apgūt mākslīgā intelekta pamatprasmes, tādējādi veicinot digitālo, dzimumu un paaudžu atšķirību mazināšanu.

Līdzšinējie rezultāti ir ļoti nozīmīgi: vairāk nekā 650 000 cilvēku no vairāk nekā 170 valstīm Viņi jau ir pabeiguši kursu, kurā piedalījušās gandrīz 40 % sieviešu un aptuveni 25 % cilvēku, kas vecāki par 45 gadiem, un šie skaitļi apliecina tā iekļaujošo potenciālu.

Mākslīgā intelekta apmācības, ko reklamē lieli tehnoloģiju uzņēmumi

Līdztekus publiskām iniciatīvām virza arī lieli tehnoloģiju uzņēmumi apmācības programmas mākslīgā intelekta jomā, ar mērķi veicināt digitālo prasmju apguvi un reaģēt uz pieaugošo darba tirgus pieprasījumu.

Uzņēmumi, piemēram, Google, uzsver savu vēlmi tuvinot mākslīgo intelektu visai sabiedrībaipiedāvājot kursus un resursus, lai mācītos no nulles, neatkarīgi no jūsu iepriekšējās pieredzes līmeņa programmēšanā, matemātikā vai datu zinātnē.

Šie priekšlikumi parasti apvieno ievada saturu par mākslīgā intelekta pamatjēdzieni ar praktiskākiem moduļiem, kas pielāgoti konkrētiem lietošanas gadījumiem tādās nozarēs kā veselība, zinātne, finanses vai rūpniecība, parādot, kā tehnoloģijas var uzlabot produktivitāti un inovācijas.

Turklāt daudzas no šīm apmācību programmām ietver Reālās pasaules piemēri un bezmaksas rīki ko studenti var sākt lietot nekavējoties, sākot no platformām eksperimentiem ar modeļiem līdz pašmācības resursiem, kas ļauj viņiem dziļāk iedziļināties jomās, kas viņus visvairāk interesē.

Tas ir paredzēts, lai veicinātu ekonomikas digitālā pārveidepalīdzot gan strādājošiem speciālistiem, gan darba meklētājiem apgūt prasmes, kas mūsdienu tirgū tiek visaugstāk novērtētas.

Tiešsaistes mākslīgā intelekta kursa piemērs uzņēmumiem

Apmācību vidē mēs atrodam arī īpašus kursus, kas saistīti ar mākslīgais intelekts, kas pielāgots uzņēmējdarbības videi, kuru mērķis ir apmācīt profesionāļus mākslīgā intelekta (MI) praktiskai pielietošanai savās organizācijās.

Tipisks piemērs ir tiešsaistes kurss 60 mācību stundas, ar piekļuvi saturam līdz pat 6 mēnešiem no atslēgu saņemšanas brīža, nodrošinot elastīgu progresu un saderību ar ikdienas profesionālo darbību.

Šāda veida kursi parasti piedāvā sertifikāts pēc pabeigšanasar validācijas mehānismiem, piemēram, QR kodiem, personalizētu apmācību pakalpojumu, iespēju lejupielādēt materiālus un saderību ar jebkuru operētājsistēmu vai mobilo ierīci.

Modalitāte ir 100% tiešsaistēTas atvieglo piekļuvi no jebkuras vietas, un studenti saņem piekļuves datus 24 līdz 48 stundu laikā pēc reģistrēšanās, iesakot pārbaudīt arī savu e-pasta surogātpasta mapi.

Ja rodas problēmas ar piekļuvi, parasti tiek aktivizēta [neskaidra — iespējams, "iespēja"]. īpaša atbalsta e-pasta adrese ar kuru var sazināties, lai risinātu tehniskus vai administratīvus jautājumus, tādējādi nodrošinot pastāvīgu atbalstu apmācību procesā.

Biznesa kursa mērķi, mērķauditorija un iegādes nosacījumi

Šo kursu vispārējie mērķi ir vērsti uz lai saprastu, kas ir mākslīgais intelekts un kādas ir tā galvenās īpašības, lai apmācāmā persona varētu izprast gan teorētisko kontekstu, gan praktisko ietekmi uz savu darbu.

Konkrētie mērķi ietver uzraudzītu un nepārraudzītu mācību algoritmu pielietošanakā arī galveno mākslīgā intelekta rīku identificēšana, kas var būt noderīgi uzņēmumam tā ikdienas darbībā.

Īpaša uzmanība tiek pievērsta mākslīgā intelekta biznesa lietojumprogrammaspiemēram, tērzēšanas robotu izmantošana klientu apkalpošanai, balss vai attēlu atpazīšanas sistēmas, pieprasījuma prognozēšanas modeļi, uzlabota auditorijas segmentācija vai piedāvājumu personalizācija.

Kurss ir paredzēts ikviens, kas interesējas par apmācībām Tik pieprasītā jomā, kurai nav obligāti nepieciešama ļoti attīstīta tehniskā bāze, lai gan zināmas iepriekšējas zināšanas var atvieglot tās izmantošanu.

Runājot par pirkuma nosacījumiem, tas parasti ir vienreizējs mācību maksas maksājumsPēc tam studenti iegūst pilnu piekļuvi platformai un saturam bez periodiskām maksām vai obligātas atjaunošanas, ja vien kursa informācijā nav norādīts citādi.

Izplatītākās maksājumu metodes mākslīgā intelekta apmācībā

Iestādes, kas piedāvā apmācību mākslīgā intelekta jomā, parasti apsver dažādas maksāšanas metodes lai atvieglotu piekļuvi pēc iespējas lielākam cilvēku skaitam, pielāgojoties dažādām vajadzībām un vēlmēm.

Viena no visizplatītākajām iespējām ir maksājums ar bankas kartiparasti izmantojot drošas sistēmas, kas pieņem tādas kartes kā VISA, VISA Electron vai Mastercard, lai gan American Express vai Diners Club izmantošana ne vienmēr ir atļauta.

Izvēloties šo iespēju, ir svarīgi paturēt prātā, ka Maksu var veikt nākamajā mēnesī. reģistrācijas formalizēšanai un ka tiks piemēroti ekonomiskie nosacījumi, par kuriem īpašnieks ir vienojies ar savu banku, piemēram, procenti vai citas nodevas.

Ieteicams arī pārbaudīt, vai kartes limits ir lielāks līdz kopējai reģistrācijas maksas summai, lai izvairītos no atmaksas vai problēmām ar maksājumu, kas varētu aizkavēt kursa sākumu vai pat atcelt reģistrāciju.

Vēl viena plaši izplatīta metode ir SEPA tiešais debetsŠim nolūkam konta dati tiek ievadīti reģistrācijas veidlapā, un maksa tiek veikta automātiski nākamajā mēnesī, kā norādīts centra vai universitātes noteikumos.

Visbeidzot, daudzas vienības ļauj jums veikt maksājums ar bankas pārskaitījumu uz konkrētu kontu; šādos gadījumos parasti ir nepieciešams, lai pierādījums tiktu nosūtīts skenēts, izmantojot virtuālo kampusu, nosakot maksimālo periodu aptuveni desmit dienas no formalizācijas un vienmēr pirms mācību sākuma.

Tipiska mācību programma: ievads, algoritmi un biznesa lietojumprogrammas

Analizējot tipiska mākslīgā intelekta kursa uzņēmumiem struktūru, redzam, ka tas parasti sākas ar bloku Ievads mākslīgajā intelektākur tiek prezentēti pamatjēdzieni un resursi tiek piedāvāti video un lasāmvielas formātā.

Šajā sākotnējā daļā ir ierasts atrast video nodarbības kas vienkāršā veidā izskaidro mākslīgā intelekta būtību, kā arī piedāvā lasāmvielas, kas paplašina informāciju, un testus ar atbilžu variantiem, kas ļauj pārbaudīt, vai esat sapratis pamatidejas.

Nākamā galvenā sadaļa parasti ir veltīta mākslīgā intelekta algoritmiIepazīstinām ar mašīnmācīšanos, uzraudzītiem un neuzraudzītiem modeļiem, modeļu veidošanu un visbiežāk izmantotajiem rādītājiem to veiktspējas novērtēšanai.

Šajā sadaļā ir aplūkota arī dziļās mācīšanās pamati, parādot, kas ir dziļā mācīšanās, kā tiek organizēti daudzslāņu neironu tīkli un kādi ir visbiežāk sastopamie lietošanas gadījumi biznesa vidē.

Šim nolūkam veltīts modulis parasti parādās vēlāk. stratēģijas un resursi uzņēmumiemkur tiek aplūkotas tādas tēmas kā personāla analītika, krājumu un pieprasījuma prognozēšana, piedāvājuma analīze, klientu lojalitāte, ieteikumi tīmekļa vietnēm, procesu uzlabošana un valsts vai nozaru stratēģijas mākslīgā intelekta attīstībai.

Mācību programma ir pabeigta ar vienību, kas veltīta Mākslīgā intelekta pielietojumi uzņēmējdarbībākas ietver tādus gadījumus kā ieteikumu sistēmas, tērzēšanas roboti, balss un attēlu atpazīšana, dinamiskā cenu noteikšana, auditorijas segmentācija, personalizētas digitālās kampaņas, satura veidošana, viedā meklēšana, CRM integrētu rīku un specifisku lietojumprogrammu, piemēram, mākslīgā intelekta darbinātas teksta ģenerēšanas un reklamēšanas, izmantošana.

Apmācību piedāvājuma pārvaldība un komunikācija ar studentiem

Mākslīgā intelekta apmācības platformās bieži ir iekļauti katalogi, kuros lietotājs var Meklējiet kursus pēc tēmas, līmeņa vai formāta.Tomēr dažreiz atlasītajiem filtriem var nebūt rezultātu.

Šādos gadījumos tiek ziņots, ka Nav pieejami kursi, kas atbilstu šiem kritērijiem. Ieteicams modificēt filtrus, nodrošinot, ka ir atlasīts vismaz viens, kam ir aktīvas opcijas, lai meklētājprogramma varētu piedāvāt derīgas alternatīvas.

Daudzas apmācību vietnes piedāvā arī iespēju abonēt jaunumus jaunumu. Pēc veidlapas aizpildīšanas ieinteresētā persona saņem e-pastu, lai apstiprinātu abonementu, un no šī brīža sāk saņemt informāciju par jauniem kursiem, akcijām vai izmaiņām piedāvājumā.

Lietotāja pieredzes jomā šajās vietnēs parasti tiek sniegta informācija par lietošanu. pašu un trešo pušu sīkfaili, paskaidrojot, ka tie tiek izmantoti anonimizētiem analīzes nolūkiem, lai saglabātu pārlūkošanas preferences un nodrošinātu portāla pareizu darbību.

Lietotājam parasti ir skaidras iespējas Akceptēt visus sīkfailus, noraidīt tos vai konfigurēt tos atbilstoši jūsu vēlmēm, kā arī pastāvīgu piekļuvi sīkfailu politikai, kur jūs varat jebkurā laikā pārskatīt informāciju un mainīt savu lēmumu.

Visa šī satura, maksāšanas iespēju, kursu struktūras, publisko iniciatīvu, piemēram, Elements of AI, un lielu tehnoloģiju uzņēmumu apmācību programmu ekosistēma rada ainavu, kurā ikviens, ar vai bez tehniskām zināšanām, var atrast sev nepieciešamo. reālistisks veids, kā sākt darbu vai specializēties mākslīgajā intelektā, izmantot tā piedāvātās darba iespējas un aktīvi piedalīties digitālajā transformācijā, ko mākslīgais intelekts virza visās nozarēs.