Opplæring i kunstig intelligens: kurs, karriereveier og applikasjoner

Informatec Digital » Ressurser » Opplæring i kunstig intelligens: kurs, karriereveier og applikasjoner

Opplæring i kunstig intelligens har blitt et sentralt tema for både teknologifolk og alle som ønsker å forstå hvordan KI vil påvirke deres daglige liv. Fra gratis, massive åpne nettkurs (MOOC-er) til spesialiserte programmer i bedrifter og universiteter, fortsetter utdanningstilbudene å vokse og tilpasse seg den raske teknologiske utviklingen, inkludert ressurser og tekniske veiledninger.

I denne artikkelen vil vi utforske i detalj hvilke typer kurs i kunstig intelligens som finnes, hvilket innhold de vanligvis inkluderer, hvilke profesjonelle profiler som dukker opp rundt AI, hvordan pensum og algoritmer er organisert , hvilke betalings- eller sertifiseringsalternativer du kan finne, og hvilken rolle offentlige og private initiativer spiller, som det europeiske prosjektet Elements of AI eller opplæringsforslagene fra store teknologiselskaper.

Profesjonelle profiler og karriereveier innen kunstig intelligens

Utbredelsen av kunstig intelligens har skapt en enorm etterspørsel etter spesialiserte profesjonelle profiler , både i offentlige og private selskaper og i praktisk talt alle produktive sektorer: finans, helse, logistikk, detaljhandel, markedsføring, industri og agentur innen kunstig intelligens , offentlig administrasjon og mye mer.

Blant de vanligste karriereveiene skiller stillingen som kunstig intelligens- og stordatautvikler seg ut , med fokus på design og konstruksjon av systemer som er i stand til å lære av data og ta automatiserte eller halvautomatiserte beslutninger som påvirker reelle forretningsprosesser.

En annen klassisk profil er ekspertsystemprogrammerer , som er ansvarlig for å lage løsninger basert på regler, ekspertkunnskap og inferensmotorer som simulerer beslutningstakingen til menneskelige spesialister innen spesifikke områder, som diagnose, beslutningsstøtte eller planlegging.

Mange organisasjoner ser også etter rollen som ekspert på kunstig intelligens og stordata , en mer tverrgående figur som kombinerer teknisk kunnskap om algoritmer med strategisk forretningsforståelse, for å identifisere brukstilfeller, definere veikart og koordinere tverrfaglige team.

Nært knyttet til alt det ovennevnte er profilen til en dataanalytiker , som jobber med å behandle, organisere og analysere informasjon fra flere kilder, anvende statistiske og maskinlæringsteknikker og utnytte ressurser for MySQL for å trekke ut mønstre, trender og handlingsrettet kunnskap som tjener som grunnlag for beslutningstaking.

I mange tilfeller kan disse fagfolkene bli en del av selskaper av alle størrelser , fra store selskaper til små og mellomstore bedrifter eller oppstartsbedrifter, samt offentlig sektor. Det er også veldig vanlig å jobbe som frilanser eller konsulent, og tilby tjenester som utvikling, modellrevisjon, teamopplæring eller AI-strategidesign i organisasjoner som begynner å digitalisere.

Opplæring i generativ AI og programvareutvikling

Et av de raskest voksende områdene er generativ kunstig intelligens anvendt i programvareutvikling . Det handler ikke lenger bare om å analysere data, men om å generere nytt innhold: kode, dokumentasjon, tester, API-design og intelligente assistenter.

Nåværende opplæringsprogrammer inkluderer moduler for å identifisere de grunnleggende prinsippene for generativ AI , forklare hvordan modellene som lager tekst, bilder, lyd eller video fungerer, og vise hvordan de er integrert i arbeidsflyten til utviklingsteam.

Dette innholdet inkluderer en analyse av verktøyene, modellene og rammeverkene som får mer fotfeste, fra store språkmodeller til skybiblioteker og tjenester som tillater integrering av generative funksjoner i applikasjoner uten behov for å designe modellen fra bunnen av, og DevOps-praksiser med AI.

Praktiske anvendelser innen programmering dekkes også : generering av kode fra beskrivelser i naturlig språk, oppretting av automatisert teknisk dokumentasjon, utforming av enhets-, integrasjons- eller regresjonstester, samt intelligente assistenter som hjelper med å gjennomgå, refaktorere og feilsøke komplekse prosjekter.

En betydelig del av opplæringen fokuserer på å utvikle evnen til å designe løsninger basert på generativ AI i samarbeidende miljøer: integrering i versjonskontrollplattformer, bruk i CI/CD-pipelines, automatisering av kodegjennomganger eller distribusjoner, og opprettelse av tekniske chatboter for å hjelpe team.

Prinsipper for kunstig intelligens: agenter, ekspertsystemer og nevrale nettverk

I så godt som alle mellomliggende eller avanserte kurs er en seksjon dedikert til de grunnleggende prinsippene for kunstig intelligens , hvor de viktigste teoriene, arkitekturene og systemtypene som har blitt utviklet gjennom fagfeltets historie gjennomgås.

Intelligente agenter studeres , enheter som oppfatter omgivelsene sine gjennom sensorer og handler på dem gjennom aktuatorer, og følger retningslinjer som søker å maksimere et mål på ytelse eller nytte, noe som er sentralt innen robotikk, industriell automatisering eller autonome systemer.

Programmene inkluderer en forklaring av multiagentsystemer , der flere agenter samhandler, samarbeider eller konkurrerer for å oppnå individuelle og felles mål, noe som er viktig i komplekse simuleringer, trafikkoptimalisering, virtuelle markeder eller videospill.

En annen klassisk seksjon er ekspertsystemer og regelbaserte systemer , som bruker kunnskapsbaser, logiske regler og slutningsmotorer for å resonnere om fakta, generere nye konklusjoner eller anbefalinger, spesielt innen domener der menneskelig ekspertkunnskap er godt strukturert.

Kunstige nevrale nettverk og modeller for dyp læring er også til stede , noe som lar oss takle svært komplekse problemer som talegjenkjenning, datasyn, maskinoversettelse og avanserte generative modeller.

Til slutt introduseres ofte bruken av ontologier og kognitive teorier , som bidrar til å representere kunnskap på en strukturert måte, definere sammenhenger mellom konsepter og tilnærme seg visse aspekter ved menneskelig kognisjon for å forbedre den semantiske tolkningen av informasjon.

Språkmodeller og grunnleggende prompt engineering

Med fremveksten av store språkmodeller har mange opplæringsprogrammer innlemmet spesifikke moduler for å forklare hvordan disse modellene fungerer , hvordan de trenes, hvilken type data de bruker, og hva deres viktigste styrker og begrensninger er.

Et av nøkkelkonseptene er prompt engineering , det vil si kunsten og teknikken med å utforme passende instruksjoner, eksempler og kontekster for å veilede genereringen av svar av AI, og forbedre nøyaktigheten og nytten av resultatene.

Disse kursene analyserer hvordan ulike måter å skrive instruksjoner på påvirker kvaliteten på resultatet som genereres: detaljnivå, tone, eksplisitte begrensninger, forventet format, bruk av positive og negative eksempler, eller nedbryting av komplekse oppgaver i mindre trinn.

Studentene lærer også hvordan de kan bruke strategier som iterering på prompten , innlemme tilleggskontekst, kjedetenking eller kombinere eksterne verktøy (f.eks. databaser eller API-er) for å berike informasjonen som modellen bruker når den genererer svar.

Alt dette ledsages av praktiske øvelser der studentene erfarer på nært hold hvordan små endringer i instruksjoner gir svært forskjellige responser, noe som bidrar til å bedre forstå den interne oppførselen til språkmodeller.

Maskinlæring: typer modeller og hovedmetoder

Maskinlæring er kjernen i de fleste moderne AI-løsninger, så all solid opplæring inkluderer en seksjon dedikert til maskinlæringsprinsipper, metoder og algoritmer.

Veiledet læring forklares , hvor modeller trenes med merkede data for å løse klassifiserings-, regresjons- eller rangeringsoppgaver, ved hjelp av algoritmer som beslutningstrær, nevrale nettverk, støttevektormaskiner eller lineære modeller.

Parallelt presenteres uovervåket læring , som arbeider med umerkede data for å oppdage skjulte strukturer, segmentere kunder, gruppere dokumenter eller redusere dimensjonalitet ved hjelp av teknikker som klynging eller prinsipalkomponentanalyse.

Noen programmer beveger seg mot semi-veiledet læring , der man kombinerer små merkede datasett med store mengder uannoterte data, noe som gir forbedret ytelse når merking av eksempler er kostbart eller tregt.

Forsterkningslæring er også til stede , med fokus på agenter som lærer å ta sekvensielle beslutninger gjennom belønninger og straffer, mye brukt i robotikk, videospill, prosessoptimalisering og interaktive anbefalingssystemer.

Disse blokkene inneholder vanligvis innhold om modellbygging , funksjonsvalg, ytelsesmålinger, kryssvalidering, overtilpasning, regularisering og teknikker for kontinuerlig forbedring, slik at studentene forstår både design og grundig evaluering av algoritmer.

Digital databehandling og analyse for beslutningstaking

En essensiell ferdighet i all AI-opplæring er digital behandling av data , som består av å identifisere, lokalisere, hente, lagre, organisere og analysere digital informasjon effektivt og sikkert.

Kursene forklarer hvordan man vurderer relevansen og formålet med innsamlede data, evaluerer kvaliteten, oppdager potensielle skjevheter og sikrer at bruken er i samsvar med prosjektets mål og gjeldende regelverk om personvern og databeskyttelse.

Dataanalysedelen fokuserer på teknikker for å omdanne rådata til nyttig kunnskap, inkludert visuell utforskning, beregning av nøkkelindikatorer, konstruksjon av dashbord og anvendelse av algoritmer for å trekke ut viktige mønstre eller trender.

Hele denne prosessen har som mål å støtte beslutningsprosesser i organisasjoner, ved å tilby evidensbasert informasjon som gjør det mulig å justere strategier, optimalisere ressurser, forutsi fremtidig atferd eller oppdage avvik før de blir alvorlige problemer.

I mange tilfeller jobber vi med tilgjengelige og mye brukte verktøy i bransjen, slik at læring raskt kan overføres til det profesjonelle miljøet og ikke forbli i enkle akademiske eksempler frakoblet virkeligheten.

Design av intelligente systemer, produkter og assistenter

Utover den rent tekniske komponenten inkluderer ofte AI-opplæring innhold om systemer og produktdesign , som innebærer å planlegge hvordan kunstig intelligens-løsninger skal integreres i eksisterende strukturer.

Studentene lærer å lage funksjonelle spesifikasjoner for AI-baserte produkter og tjenester, med tanke på både sluttbrukerens behov og tekniske begrensninger, budsjett, utviklingsfrister og regulatoriske krav.

Innen generativ AI jobbes det med design av intelligente assistenter som støtter tekniske eller samarbeidende arbeidsflyter: interne chatboter, assistenter for dokumentasjonsskriving, nivå 1-støtteassistenter eller systemer som foreslår løsninger på vanlige problemer i det daglige arbeidet til et team.

En del av læringsprosessen innebærer å identifisere hvilke prosesser som kan automatiseres , hvilke som bør forbli under direkte menneskelig kontroll, og hvordan man etablerer overvåkingsmekanismer for å sikre at AI opererer innenfor definerte grenser og med et akseptabelt nivå av åpenhet.

Parallelt oppfordres studentene til kritisk å analysere resultatene produsert av AI-verktøy, evaluere nøyaktigheten, konsistensen, mulige feil eller skjevheter, og foreslå iterative forbedringer både av modellene og hvordan de integreres i arbeidsflyter.

Elementer av AI: en gratis MOOC for alle borgere

Blant de mest fremragende initiativene for å bringe denne kunnskapen nærmere den generelle befolkningen er AI Elements -prosjektet , et gratis nettkurs fokusert på de grunnleggende prinsippene for kunstig intelligens.

Hovedmålet med dette utdanningsforslaget er å heve kunnskapsnivået om AI-teknologier i samfunnet, ved å gjøre et tilgjengelig, gratis kurs med en informativ, men grundig tilnærming tilgjengelig for alle interesserte.

Denne MOOC-en ble opprinnelig laget av Universitetet i Helsingfors i samarbeid med selskapet Reaktor , og ble først lansert i Finland i 2018, finansiert av den finske regjeringen som en del av dens presidentskap i Rådet for Den europeiske union.

Deretter, og med støtte fra Europakommisjonen , har kurset blitt oversatt og utvidet til resten av medlemslandene, og har også nådd Spania, hvor statssekretariatet for digitalisering og kunstig intelligens har ansvaret for implementeringen.

I vårt land gir UNED teknisk og akademisk støtte til kurset, og tilbyr også 2 studiepoeng til de som fullfører det, og det pågår et arbeid med alle spanske universiteter for å få det anerkjent som en valgfri aktivitet som gir offisielle studiepoeng til studentene.

Struktur, varighet og omfang av AI-elementer

Elements of AI presenteres som en serie gratis nettkurs som er åpne for alle, og som kombinerer teoretiske blokker med praktiske øvelser og kan gjennomføres i ditt eget tempo, uten faste timeplaner eller behov for å reise.

Hovedkurset er organisert i seks moduler , som hver er videre delt inn i tre seksjoner. Gjennom disse enhetene presenteres interaktive øvelser, spørsmål om hverdagssituasjoner og eksempler på problemløsning for å bidra til å konsolidere læringen.

Den estimerte varigheten av dette første kurset er rundt 50 timer , men det kan variere avhengig av hver persons forkunnskaper og tiden de velger å bruke på øvelsene og tilleggsmateriellet.

Et av hovedmålene med initiativet er å sikre at minst 1 % av europeiske borgere tilegner seg grunnleggende ferdigheter innen kunstig intelligens, og dermed bidra til å redusere digitale, kjønnsmessige og generasjonsforskjeller.

Resultatene så langt er svært betydningsfulle: mer enn 650 000 mennesker fra mer enn 170 land har allerede tatt kurset, med en deltakelse på nesten 40 % kvinner og rundt 25 % personer over 45 år, tall som viser kursets inkluderende potensial.

AI-opplæring promoteres av store teknologiselskaper

Ved siden av offentlige initiativer fremmer også store teknologiselskaper opplæringsprogrammer innen kunstig intelligens , med sikte på å legge til rette for tilegnelse av digitale ferdigheter og svare på den økende etterspørselen i arbeidsmarkedet.

Selskaper som Google understreker sin forpliktelse til å gjøre AI tilgjengelig for alle , og tilbyr kurs og ressurser for å lære fra bunnen av, uavhengig av tidligere erfaring innen programmering, matematikk eller datavitenskap.

Disse forslagene kombinerer vanligvis innledende innhold om grunnleggende AI-konsepter med mer praktiske moduler fokusert på spesifikke brukstilfeller i sektorer som helse, vitenskap, finans eller industri, og viser hvordan teknologi kan forbedre produktivitet og innovasjon.

I tillegg inkluderer mange av disse opplæringskursene eksempler fra den virkelige verden og gratis verktøy som studentene kan begynne å bruke umiddelbart, fra modelleksperimenteringsplattformer til selvlæringsressurser som lar dem fordype seg i områdene som interesserer dem mest.

Målet er å bidra til den digitale transformasjonen av økonomien , og hjelpe både yrkesaktive og jobbsøkere med å tilegne seg de ferdighetene som er mest verdsatt i dagens marked.

Eksempel på et nettbasert AI-kurs for bedrifter

Innenfor opplæringslandskapet finner vi også spesifikke kurs i kunstig intelligens rettet mot forretningsmiljøet , som har som mål å lære opp fagfolk til å anvende AI praktisk i sine organisasjoner.

Et typisk eksempel er det 60 timer lange nettkurset , med tilgang til innholdet i opptil 6 måneder fra mottak av nøklene, som lar deg utvikle deg fleksibelt og kombinere det med din daglige profesjonelle aktivitet.

Denne typen kurs tilbyr vanligvis et sertifikat ved fullføring , med valideringsmekanismer som QR-koder, personlig veiledningstjeneste, mulighet for nedlasting av materiale og kompatibilitet med alle operativsystemer eller mobile enheter.

Formatet er 100 % nettbasert , noe som forenkler tilgang fra hvor som helst, og studentene mottar tilgangsinformasjon innen 24 til 48 timer etter påmelding, med anbefaling om å også sjekke søppelpostmappen i e-posten.

Hvis det oppstår problemer med tilgang, er det vanligvis aktivert en spesifikk e-postadresse for støtte der du kan skrive for å løse tekniske eller administrative spørsmål, noe som garanterer konstant støtte under opplæringsprosessen.

Mål, målgruppe og kjøpsbetingelser for et forretningskurs

De generelle målene for disse kursene fokuserer på å forstå hva kunstig intelligens er og hva dens viktigste egenskaper er, slik at personen som blir opplært kan forstå både den teoretiske konteksten og de praktiske implikasjonene i arbeidet sitt.

Spesifikke mål inkluderer anvendelse av overvåkede og uovervåkede læringsalgoritmer , samt identifisering av de viktigste AI-verktøyene som kan være nyttige for et selskap i den daglige driften.

Det legges spesiell vekt på forretningsapplikasjoner av AI , som bruk av chatboter for kundeservice, tale- eller bildegjenkjenningssystemer, modeller for etterspørselsprediksjon, avansert publikumssegmentering eller personalisering av tilbud.

Kurset er rettet mot alle som er interessert i opplæring innen et så etterspurt område som dette, uten nødvendigvis å kreve en veldig avansert teknisk bakgrunn, selv om noe forkunnskap kan legge til rette for læringen.

Når det gjelder kjøpsbetingelsene, er det vanligvis en engangsbetaling for registreringen , hvoretter studenten får full tilgang til plattformen og innholdet, uten periodiske avgifter eller obligatoriske fornyelser, med mindre annet er angitt i kursinformasjonen.

Vanlige betalingsmetoder i AI-opplæring

Institusjoner som tilbyr opplæring i kunstig intelligens vurderer vanligvis flere betalingsalternativer for å legge til rette for tilgang for flest mulig mennesker, og tilpasse seg ulike behov og preferanser.

Et av de vanligste alternativene er betaling med bankkort , vanligvis gjennom sikre systemer som aksepterer kort som VISA, VISA Electron eller Mastercard, selv om bruk av American Express eller Diners Club ikke alltid er tillatt.

Når du velger dette alternativet, er det viktig å merke seg at belastningen kan bli gjort måneden etter at registreringen er formalisert, og at de økonomiske vilkårene som innehaveren har avtalt med banken sin, for eksempel renter eller andre gebyrer, vil gjelde.

Det anbefales også å sjekke at kortgrensen er høyere enn det totale skolepengene, for å unngå refusjoner eller betalingsproblemer som kan forsinke kursstart eller til og med avbryte registreringen.

Et annet utbredt alternativ er SEPA-avtalegiro , der kontodetaljene legges inn i registreringsskjemaet og belastes automatisk den påfølgende måneden, som angitt i senterets eller universitetets vilkår.

Til slutt tillater mange enheter betaling via bankoverføring til en bestemt konto. I disse tilfellene kreves det vanligvis at betalingsbeviset sendes skannet via den virtuelle campusen, med en maksimal periode på omtrent ti dager fra formalisering, og alltid før undervisningsstart.

Typisk pensum: introduksjon, algoritmer og forretningsapplikasjoner

Hvis vi analyserer strukturen til et typisk kurs i kunstig intelligens for bedrifter, ser vi at det vanligvis begynner med en introduksjonsblokk til AI , hvor de grunnleggende konseptene presenteres og ressurser tilbys i video- og leseformat.

I denne første delen finner du ofte videoleksjoner som på en enkel måte forklarer hva AI er, sammen med lesestoff som utdyper informasjonen og flervalgstester som lar deg sjekke om du har forstått de grunnleggende ideene.

Den neste hoveddelen fokuserer vanligvis på algoritmer for kunstig intelligens , og introduserer maskinlæring, overvåkede og uovervåkede modeller, modellbygging og de mest brukte beregningene for å evaluere ytelsen deres.

Denne delen dekker også det grunnleggende om dyp læring , og viser hva dyp læring er, hvordan flerlags nevrale nettverk er organisert, og hva de vanligste bruksområdene er i forretningsmiljøet.

Senere dukker det vanligvis opp en modul dedikert til strategier og ressurser for bedrifter , hvor emner som personalanalyse, lager- og etterspørselsprediksjon, tilbudsanalyse, kundelojalitet, nettanbefalinger, prosessforbedring og nasjonale eller sektorvise strategier for utvikling av AI blir tatt opp.

Pensumet avsluttes med en enhet om AI-applikasjoner i bedrifter , som inkluderer casestudier som anbefalingssystemer, chatboter, tale- og bildegjenkjenning, dynamisk prising, målgruppesegmentering, personlige digitale kampanjer, innholdskuratering, intelligente søk, bruk av verktøy integrert i CRM og spesifikke applikasjoner som AI-drevet tekstgenerering og tekstforfatning.

Håndtering av opplæringstilbudet og kommunikasjon med studentene

Opplæringsplattformer for kunstig intelligens inkluderer vanligvis kataloger der brukeren kan søke etter kurs etter emne, nivå eller modalitet , selv om det noen ganger ikke kan være noen resultater for de valgte filtrene.

I disse tilfellene rapporteres det at det ikke finnes noen kurs tilgjengelig med disse kriteriene , og det foreslås å endre filtrene, og sørge for at det er minst ett merket kurs som har aktive alternativer, slik at søkemotoren kan tilby gyldige alternativer.

Mange opplæringsnettsteder tilbyr også muligheten til å abonnere på et nyhetsbrev . Etter at skjemaet er fullført, mottar interesserte en e-post som bekrefter abonnementet, og fra da av begynner de å motta informasjon om nye kurs, kampanjer eller endringer i tilbudene.

Når det gjelder brukeropplevelse, er det vanlig at disse nettstedene informerer om bruken av egne og tredjeparts informasjonskapsler , og forklarer at de brukes til anonyme analyseformål, for å lagre nettleserpreferanser og for å sikre at portalen fungerer korrekt.

Brukeren har vanligvis klare alternativer for å godta alle informasjonskapsler, avvise dem eller konfigurere dem i henhold til sine preferanser, samt permanent tilgang til retningslinjene for informasjonskapsler, hvor de kan gjennomgå informasjonen og endre sin beslutning når som helst.

Hele dette økosystemet av innhold, betalingsalternativer, læreplanstruktur, offentlige initiativer som Elements of AI og opplæringsforslag fra store teknologiselskaper skaper et landskap der alle, med eller uten teknisk bakgrunn, kan finne en realistisk måte å komme i gang med eller spesialisere seg innen kunstig intelligens , dra nytte av jobbmulighetene den tilbyr, og aktivt delta i den digitale transformasjonen som AI driver i alle sektorer.