- Školenia v oblasti umelej inteligencie siahajú od bezplatných úvodných kurzov až po pokročilé programy zamerané na generatívnu umelú inteligenciu a obchodné aplikácie.
- Kľúčový obsah zahŕňa princípy umelej inteligencie, strojové učenie, spracovanie a analýzu údajov, návrh systémov a používanie jazykových modelov.
- Iniciatívy ako AI Elements a návrhy od významných technologických spoločností umožňujú masívny a bezplatný prístup k základným znalostiam o umelej inteligencii.
- Umelá inteligencia otvára veľmi vyhľadávané profesionálne profily a viacero možností online školení s rôznymi spôsobmi platby a certifikácie.
Školenie v oblasti umelej inteligencie sa stalo ústrednou témou pre technologických profesionálov aj pre každého, kto chce pochopiť, ako umelá inteligencia ovplyvní ich každodenný život. Od bezplatných, masívnych otvorených online kurzov (MOOC) až po špecializované programy v spoločnostiach a na univerzitách, vzdelávacie ponuky neustále rastú a prispôsobujú sa rýchlemu tempu pokroku tejto technológie vrátane zdrojov a technických príručiek.
V tomto článku podrobne preskúmame, aké typy kurzov umelej inteligencie existujú, aký obsah zvyčajne zahŕňajú, aké profesionálne profily sa v oblasti umelej inteligencie objavujú, ako sú organizované osnovy a algoritmy , aké možnosti platby alebo certifikácie existujú a akú úlohu zohrávajú verejné a súkromné iniciatívy, ako napríklad európsky projekt Elements of AI alebo návrhy školení veľkých technologických spoločností.
Profesionálne profily a kariérne dráhy v oblasti umelej inteligencie
Rozšírenie umelej inteligencie vyvolalo obrovský dopyt po špecializovaných profesionálnych profiloch , a to vo verejných aj súkromných spoločnostiach a prakticky vo všetkých produktívnych sektoroch: financie, zdravotníctvo, logistika, maloobchod, marketing, priemysel a agenti umelej inteligencie , verejná správa a mnoho ďalších.
Medzi najbežnejšími kariérnymi cestami vyniká pozícia vývojára umelej inteligencie a veľkých dát , zameraná na návrh a konštrukciu systémov schopných učiť sa z dát a robiť automatizované alebo poloautomatické rozhodnutia, ktoré ovplyvňujú reálne obchodné procesy.
Ďalším klasickým profilom je profil programátora expertných systémov , zodpovedného za vytváranie riešení založených na pravidlách, expertných znalostiach a inferenčných nástrojoch, ktoré simulujú rozhodovanie ľudských špecialistov v špecifických oblastiach, ako je diagnostika, podpora rozhodovania alebo plánovanie.
Mnoho organizácií hľadá aj experta na umelú inteligenciu a veľké dáta , čo je prierezovejšia osobnosť, ktorá kombinuje technické znalosti algoritmov so strategickým pochopením podnikania, aby identifikovala prípady použitia, definovala plány a koordinovala multidisciplinárne tímy.
S vyššie uvedeným úzko súvisí profil dátového analytika , ktorý pracuje na spracovaní, organizovaní a analýze informácií z viacerých zdrojov, pričom aplikuje štatistické techniky a techniky strojového učenia a využíva zdroje MySQL na extrakciu vzorcov, trendov a použiteľných znalostí, ktoré slúžia ako základ pre rozhodovanie.
V mnohých prípadoch sa títo profesionáli môžu pripojiť k spoločnostiam akejkoľvek veľkosti , od veľkých korporácií až po malé a stredné podniky alebo startupy, ako aj k verejnému sektoru. Je tiež veľmi bežné pracovať ako freelancer alebo konzultant, ktorý ponúka služby ako vývoj, audit modelov, školenie tímov alebo návrh stratégie umelej inteligencie v rámci organizácií, ktoré začínajú s digitalizáciou.
Školenie v oblasti generatívnej umelej inteligencie a vývoja softvéru
Jednou z najrýchlejšie rastúcich oblastí je generatívna umelá inteligencia aplikovaná na vývoj softvéru . Už nejde len o analýzu dát, ale o generovanie nového obsahu: kódu, dokumentácie, testov, návrhov API a inteligentných asistentov.
Súčasné školiace programy zahŕňajú moduly na identifikáciu základných princípov generatívnej umelej inteligencie , vysvetľujú, ako fungujú modely, ktoré vytvárajú text, obrázky, zvuk alebo video, a ukazujú, ako sú integrované do pracovného postupu vývojových tímov.
Tento obsah zahŕňa analýzu nástrojov , modelov a frameworkov , ktoré získavajú na popularite, od rozsiahlych jazykových modelov až po cloudové knižnice a služby, ktoré umožňujú začlenenie generatívnych schopností do aplikácií bez nutnosti navrhovať model od začiatku, a postupy DevOps s umelou inteligenciou.
Zahrnuté sú aj praktické aplikácie v programovaní : generovanie kódu z popisov v prirodzenom jazyku, tvorba automatizovanej technickej dokumentácie, navrhovanie jednotkových, integračných alebo regresných testov, ako aj inteligentní asistenti, ktorí pomáhajú s kontrolou, refaktorovaním a ladením zložitých projektov.
Významná časť školenia sa zameriava na rozvoj schopnosti navrhovať riešenia založené na generatívnej umelej inteligencii v kolaboratívnych prostrediach: integrácia do platforiem na správu verzií, použitie v CI/CD pipeline, automatizácia kontrol kódu alebo nasadzovania a vytváranie technických chatbotov na pomoc tímom.
Princípy umelej inteligencie: agenti, expertné systémy a neurónové siete
Prakticky vo všetkých kurzoch pre stredne pokročilých alebo pokročilých je časť venovaná základným princípom umelej inteligencie , kde sa preberajú hlavné teórie, architektúry a typy systémov, ktoré sa vyvinuli v priebehu histórie tejto disciplíny.
Študujú sa inteligentní agenti , entity, ktoré vnímajú svoje prostredie prostredníctvom senzorov a reagujú naň prostredníctvom akčných členov, pričom sa riadia politikami, ktorých cieľom je maximalizovať mieru výkonu alebo užitočnosti, čo je kľúčové v robotike, priemyselnej automatizácii alebo autonómnych systémoch.
Programy zahŕňajú vysvetlenie multiagentových systémov , v ktorých niekoľko agentov interaguje, spolupracuje alebo súťaží o dosiahnutie individuálnych a spoločných cieľov, čo je nevyhnutné v komplexných simuláciách, optimalizácii dopravy, virtuálnych trhoch alebo videohrách.
Ďalšou klasickou sekciou sú expertné systémy a systémy založené na pravidlách , ktoré využívajú znalostné bázy, logické pravidlá a inferenčné nástroje na uvažovanie o faktoch, generovanie nových záverov alebo odporúčaní, najmä v oblastiach, kde sú ľudské expertné znalosti dobre štruktúrované.
Prítomné sú aj umelé neurónové siete a modely hlbokého učenia , ktoré nám umožňujú riešiť veľmi zložité problémy, ako je rozpoznávanie reči, počítačové videnie, strojový preklad a pokročilé generatívne modely.
Nakoniec sa často zavádza používanie ontológií a kognitívnych teórií , ktoré pomáhajú štruktúrovane reprezentovať znalosti, definovať vzťahy medzi konceptmi a pristupovať k určitým aspektom ľudského poznávania s cieľom zlepšiť sémantickú interpretáciu informácií.
Jazykové modely a základy promptneho inžinierstva
S príchodom rozsiahlych jazykových modelov mnohé školiace programy začlenili špecifické moduly, ktoré vysvetľujú, ako tieto modely fungujú , ako sa trénujú, aký typ údajov používajú a aké sú ich hlavné silné a slabé stránky a obmedzenia.
Jedným z kľúčových konceptov je promptné inžinierstvo , teda umenie a technika navrhovania vhodných inštrukcií, príkladov a kontextov, ktoré usmerňujú generovanie odpovedí umelou inteligenciou, čím sa zlepšuje presnosť a užitočnosť výsledkov.
Tieto kurzy analyzujú, ako rôzne spôsoby písania pokynov ovplyvňujú kvalitu vygenerovaného výstupu: úroveň detailov, tón, explicitné obmedzenia, očakávaný formát, používanie pozitívnych a negatívnych príkladov alebo rozdelenie zložitých úloh na menšie kroky.
Študenti sa tiež učia, ako používať stratégie, ako je iterácia v promptnej úlohe , začlenenie dodatočného kontextu, reťazové myslenie alebo kombinovanie externých nástrojov (napr. databáz alebo API) na obohatenie informácií, ktoré model používa pri generovaní odpovedí.
Toto všetko je sprevádzané praktickými cvičeniami, v ktorých študenti na vlastnej koži zažijú, ako malé zmeny v inštrukciách vyvolávajú veľmi odlišné reakcie, čo pomáha lepšie pochopiť vnútorné správanie jazykových modelov.
Strojové učenie: typy modelov a hlavné metódy
Strojové učenie je jadrom väčšiny moderných riešení umelej inteligencie, takže každé dôkladné školenie obsahuje časť venovanú princípom, metódam a algoritmom strojového učenia.
Vysvetľuje sa riadené učenie , kde sú modely trénované s označenými údajmi na riešenie úloh klasifikácie, regresie alebo hodnotenia pomocou algoritmov, ako sú rozhodovacie stromy, neurónové siete, podporné vektorové stroje alebo lineárne modely.
Súbežne je prezentované nekontrolované učenie , ktoré pracuje s neoznačenými údajmi na objavovanie skrytých štruktúr, segmentáciu zákazníkov, zoskupovanie dokumentov alebo redukciu dimenzionality pomocou techník, ako je klastrovanie alebo analýza hlavných komponentov.
Niektoré programy prechádzajú na čiastočne kontrolované učenie , ktoré kombinuje malé označené súbory údajov s veľkými objemami neanotovaných údajov, čo umožňuje lepší výkon, keď je označovanie príkladov nákladné alebo pomalé.
Prítomné je aj posilňovacie učenie , ktoré sa zameriava na agentov, ktorí sa učia robiť sekvenčné rozhodnutia prostredníctvom odmien a penalizácií, čo sa široko používa v robotike, videohrách, optimalizácii procesov a interaktívnych odporúčacích systémoch.
Tieto bloky zvyčajne zahŕňajú obsah o tvorbe modelov , výbere prvkov, metrikách výkonnosti, krížovej validácii, overfittingu, regularizácii a technikách neustáleho zlepšovania, aby študenti pochopili návrh aj dôkladné hodnotenie algoritmov.
Digitálne spracovanie a analýza údajov pre rozhodovanie
Základnou zručnosťou v každom školení v oblasti umelej inteligencie je digitálne spracovanie údajov , ktoré spočíva v efektívnej a bezpečnej identifikácii, lokalizácii, vyhľadávaní, ukladaní, organizovaní a analýze digitálnych informácií.
Kurzy vysvetľujú, ako posúdiť relevantnosť a účel zhromaždených údajov, vyhodnotiť ich kvalitu, odhaliť potenciálne skreslenia a zabezpečiť, aby ich použitie bolo v súlade s cieľmi projektu a platnými predpismi o ochrane súkromia a údajov.
Časť analýzy údajov sa zameriava na techniky transformácie surových údajov na užitočné poznatky vrátane vizuálneho prieskumu, výpočtu kľúčových ukazovateľov, tvorby dashboardov a aplikácie algoritmov na extrakciu významných vzorcov alebo trendov.
Celý tento proces má za cieľ podporovať rozhodovacie procesy v organizáciách a ponúkať informácie založené na dôkazoch, ktoré umožňujú upravovať stratégie, optimalizovať zdroje, predpovedať budúce správanie alebo odhaľovať anomálie skôr, ako sa stanú vážnymi problémami.
V mnohých prípadoch pracujeme s dostupnými a v danom odvetví široko používanými nástrojmi, aby sa získané poznatky dali rýchlo preniesť do profesionálneho prostredia a nezostali len pri jednoduchých akademických príkladoch odtrhnutých od reality.
Návrh inteligentných systémov, produktov a asistentov
Okrem čisto technickej zložky školenia v oblasti umelej inteligencie často zahŕňajú aj obsah o systémoch a dizajne produktov , čo zahŕňa plánovanie toho, ako budú riešenia umelej inteligencie integrované do existujúcich štruktúr.
Študenti sa učia vytvárať funkčné špecifikácie pre produkty a služby založené na umelej inteligencii, berúc do úvahy potreby koncového používateľa, ako aj technické obmedzenia, rozpočet, termíny vývoja a regulačné požiadavky.
V oblasti generatívnej umelej inteligencie sa pracuje na návrhu inteligentných asistentov , ktorí podporujú technické alebo kolaboratívne pracovné postupy: interní chatboti, asistenti pre písanie dokumentácie, asistenti podpory úrovne 1 alebo systémy, ktoré navrhujú riešenia bežných problémov v každodennej práci tímu.
Súčasťou procesu učenia je identifikácia toho, ktoré procesy je možné automatizovať , ktoré by mali zostať pod priamou ľudskou kontrolou a ako zaviesť monitorovacie mechanizmy, aby sa zabezpečilo, že umelá inteligencia bude fungovať v rámci definovaných limitov a s prijateľnou úrovňou transparentnosti.
Súčasne sú študenti povzbudzovaní ku kritickej analýze výsledkov produkovaných nástrojmi umelej inteligencie, hodnoteniu ich presnosti, konzistentnosti, možných chýb alebo skreslení a navrhovaniu iteračných vylepšení modelov aj spôsobu ich integrácie do pracovných postupov.
Prvky umelej inteligencie: bezplatný MOOC pre všetkých občanov
Medzi najvýznamnejšie iniciatívy na priblíženie týchto vedomostí širokej verejnosti patrí projekt AI Elements , bezplatný online kurz zameraný na základné princípy umelej inteligencie.
Hlavným cieľom tohto vzdelávacieho návrhu je zvýšiť úroveň vedomostí o technológiách umelej inteligencie v spoločnosti a sprístupniť každému záujemcovi prístupný, bezplatný kurz s informatívnym, ale dôkladným prístupom.
Tento MOOC pôvodne vytvorila Helsinská univerzita v spolupráci so spoločnosťou Reaktor a vo Fínsku bol prvýkrát spustený v roku 2018, financovaný fínskou vládou v rámci jej predsedníctva v Rade Európskej únie.
Následne a s podporou Európskej komisie bol kurz preložený a rozšírený do ostatných členských štátov, a to aj do Španielska, kde je za jeho implementáciu zodpovedný Štátny sekretariát pre digitalizáciu a umelú inteligenciu.
V našej krajine poskytuje UNED technickú a akademickú podporu pre kurz a ponúka 2 kredity tým, ktorí ho absolvujú, a prebiehajú práce so všetkými španielskymi univerzitami na tom, aby bol uznaný ako voliteľná aktivita, ktorá študentom udeľuje oficiálne kredity.
Štruktúra, trvanie a rozsah prvkov umelej inteligencie
Elements of AI je prezentovaný ako séria bezplatných online kurzov otvorených pre každého, ktoré kombinujú teoretické bloky s praktickými cvičeniami a možno ich absolvovať vlastným tempom, bez pevne stanovených rozvrhov alebo nutnosti cestovania.
Hlavný kurz je rozdelený do šiestich modulov , z ktorých každý je ďalej rozdelený do troch častí. V týchto jednotkách sú prezentované interaktívne cvičenia, otázky týkajúce sa každodenných situácií a príklady riešenia problémov, ktoré pomáhajú upevniť si učivo.
Odhadovaná dĺžka trvania tohto prvého kurzu je približne 50 hodín , hoci sa môže líšiť v závislosti od predchádzajúcich vedomostí každej osoby a času, ktorý sa rozhodne venovať cvičeniam a doplnkovým materiálom.
Jedným z hlavných cieľov iniciatívy je zabezpečiť, aby aspoň 1 % európskych občanov získalo základné zručnosti v oblasti umelej inteligencie, a tým pomohlo znížiť digitálne, rodové a generačné rozdiely.
Doterajšie výsledky sú veľmi významné: kurzu sa už zúčastnilo viac ako 650 000 ľudí z viac ako 170 krajín , pričom takmer 40 % tvorili ženy a približne 25 % ľudia starší ako 45 rokov, čo sú čísla, ktoré dokazujú jeho inkluzívny potenciál.
Školenia v oblasti umelej inteligencie propagované veľkými technologickými spoločnosťami
Popri verejných iniciatívach propagujú veľké technologické spoločnosti aj vzdelávacie programy v oblasti umelej inteligencie s cieľom uľahčiť získavanie digitálnych zručností a reagovať na rastúci dopyt na trhu práce.
Spoločnosti ako Google zdôrazňujú svoj záväzok sprístupniť umelú inteligenciu každému a ponúkajú kurzy a zdroje na učenie sa od začiatku, bez ohľadu na predchádzajúce skúsenosti s programovaním, matematikou alebo dátovou vedou.
Tieto návrhy zvyčajne kombinujú úvodný obsah o základných konceptoch umelej inteligencie s praktickejšími modulmi zameranými na konkrétne prípady použitia v odvetviach, ako je zdravotníctvo, veda, financie alebo priemysel, a ukazujú, ako môže technológia zlepšiť produktivitu a inovácie.
Okrem toho mnohé z týchto školení zahŕňajú príklady z reálneho sveta a bezplatné nástroje , ktoré môžu študenti okamžite začať používať, od platforiem na experimentovanie s modelmi až po zdroje samovzdelávania, ktoré im umožňujú hlbšie sa ponoriť do oblastí, ktoré ich najviac zaujímajú.
Cieľom je prispieť k digitálnej transformácii hospodárstva a pomôcť pracujúcim odborníkom aj uchádzačom o zamestnanie získať zručnosti, ktoré sú na dnešnom trhu najviac cenené.
Príklad online kurzu umelej inteligencie pre firmy
V rámci vzdelávacej krajiny nachádzame aj špecifické kurzy umelej inteligencie zamerané na podnikateľské prostredie , ktorých cieľom je vyškoliť profesionálov v praktickom uplatňovaní umelej inteligencie vo svojich organizáciách.
Typickým príkladom je 60-hodinový online kurz s prístupom k obsahu až 6 mesiacov od prijatia kľúčov, ktorý vám umožňuje flexibilne napredovať a kombinovať kurz s vašou každodennou profesionálnou činnosťou.
Tieto typy kurzov zvyčajne po absolvovaní ponúkajú certifikát s overovacími mechanizmami, ako sú QR kódy, personalizovaná doučovacia služba, možnosť sťahovania materiálov a kompatibilita s akýmkoľvek operačným systémom alebo mobilným zariadením.
Kurz je 100 % online , čo umožňuje jednoduchý prístup odkiaľkoľvek a študenti dostanú svoje prihlasovacie údaje do 24 až 48 hodín od zápisu, pričom sa odporúča skontrolovať aj priečinok so spamom v e-mailoch.
Ak sa vyskytnú problémy s prístupom, zvyčajne je aktivovaný špeciálny e-mail podpory, kam môžete napísať a vyriešiť technické alebo administratívne otázky, čím je zaručená neustála podpora počas procesu školenia.
Ciele, cieľová skupina a podmienky nákupu obchodného kurzu
Všeobecné ciele týchto kurzov sa zameriavajú na pochopenie toho, čo je umelá inteligencia a aké sú jej hlavné charakteristiky, aby školiaca sa osoba mohla pochopiť teoretický kontext aj praktické dôsledky vo svojej práci.
Medzi konkrétne ciele patrí aplikácia algoritmov učenia s dohľadom a bez dohľadu , ako aj identifikácia hlavných nástrojov umelej inteligencie, ktoré môžu byť pre spoločnosť užitočné v jej každodennej prevádzke.
Osobitný dôraz sa kladie na obchodné aplikácie umelej inteligencie , ako je napríklad využitie chatbotov pre zákaznícky servis, systémy rozpoznávania hlasu alebo obrazu, modely predikcie dopytu, pokročilá segmentácia publika alebo personalizácia ponúk.
Kurz je určený pre každého, kto má záujem o vzdelávanie v takejto žiadanej oblasti, bez toho, aby nevyhnutne vyžadoval veľmi pokročilé technické vzdelanie, hoci určité predchádzajúce znalosti môžu uľahčiť učenie.
Pokiaľ ide o podmienky nákupu, zvyčajne ide o jednorazovú registračnú platbu , po ktorej študent získa plný prístup k platforme a obsahu bez pravidelných poplatkov alebo povinného obnovovania, pokiaľ nie je v informáciách o kurze uvedené inak.
Bežné platobné metódy v školeniach o umelej inteligencii
Inštitúcie, ktoré ponúkajú školenia v oblasti umelej inteligencie, zvyčajne zvažujú niekoľko možností platby , aby uľahčili prístup čo najväčšiemu počtu ľudí, pričom sa prispôsobujú rôznym potrebám a preferenciám.
Jednou z najbežnejších možností je platba bankovou kartou , zvyčajne prostredníctvom zabezpečených systémov, ktoré akceptujú karty ako VISA, VISA Electron alebo Mastercard, hoci použitie kariet American Express alebo Diners Club nie je vždy povolené.
Pri výbere tejto možnosti je dôležité poznamenať, že poplatok môže byť zúčtovaný mesiac nasledujúci po formalizácii registrácie a že sa budú uplatňovať ekonomické podmienky dohodnuté držiteľom so svojou bankou, ako sú úroky alebo iné poplatky.
Taktiež sa odporúča skontrolovať, či je limit na karte vyšší ako celková suma školného, aby ste predišli problémom s vrátením peňazí alebo platbami, ktoré by mohli oddialiť začiatok kurzu alebo dokonca zrušiť registráciu.
Ďalšou rozšírenou možnosťou je SEPA inkaso , pri ktorom sa údaje o účte zadávajú do registračného formulára a poplatok sa automaticky strháva v nasledujúcom mesiaci, ako je uvedené v podmienkach centra alebo univerzity.
Nakoniec, mnohé subjekty umožňujú platbu bankovým prevodom na konkrétny účet; v týchto prípadoch sa zvyčajne vyžaduje, aby bol doklad o platbe zaslaný naskenovaný cez virtuálny kampus, pričom maximálna lehota je približne desať dní od formalizácie a vždy pred začiatkom výučby.
Typická osnova: úvod, algoritmy a obchodné aplikácie
Ak analyzujeme štruktúru typického kurzu umelej inteligencie pre firmy, vidíme, že zvyčajne začína úvodným blokom o umelej inteligencii , kde sú prezentované základné koncepty a ponúkané zdroje vo forme videa a čítania.
V tejto úvodnej časti často nájdete videolekcie , ktoré jednoduchým spôsobom vysvetľujú, čo je umelá inteligencia, spolu s čítaním, ktoré rozširujú informácie, a testami s výberom odpovedí, ktoré vám umožnia overiť si, či ste pochopili základné myšlienky.
Ďalšia hlavná časť sa zvyčajne zameriava na algoritmy umelej inteligencie , predstavuje strojové učenie, modely s dohľadom a bez dohľadu, tvorbu modelov a najčastejšie používané metriky na hodnotenie ich výkonnosti.
Táto časť sa tiež zaoberá základmi hlbokého učenia , ukazuje, čo je hlboké učenie, ako sú organizované viacvrstvové neurónové siete a aké sú najbežnejšie prípady použitia v podnikateľskom prostredí.
Neskôr sa zvyčajne objaví modul venovaný stratégiám a zdrojom pre spoločnosti , kde sa riešia témy ako analýza ľudí, predikcia zásob a dopytu, analýza ponuky, lojalita zákazníkov, webové odporúčania, zlepšovanie procesov a národné alebo sektorové stratégie pre rozvoj umelej inteligencie.
Študijný plán je doplnený jednotkou o aplikáciách umelej inteligencie v spoločnostiach , ktorá zahŕňa prípady ako odporúčacie systémy, chatboty, rozpoznávanie hlasu a obrazu, dynamické oceňovanie, segmentácia publika, personalizované digitálne kampane, kurátorstvo obsahu, inteligentné vyhľadávanie, používanie nástrojov integrovaných do CRM a špecifické aplikácie, ako je generovanie textu a copywriting s využitím umelej inteligencie.
Riadenie ponuky vzdelávania a komunikácia so študentmi
Platformy pre školenia v oblasti umelej inteligencie zvyčajne obsahujú katalógy, kde môže používateľ vyhľadávať kurzy podľa témy, úrovne alebo modality , hoci niekedy sa pre vybrané filtre nemusia zobraziť žiadne výsledky.
V týchto prípadoch sa hlási, že s danými kritériami nie sú k dispozícii žiadne kurzy a odporúča sa upraviť filtre tak, aby bol označený aspoň jeden kurz s aktívnymi možnosťami, aby vyhľadávač mohol ponúknuť platné alternatívy.
Mnohé vzdelávacie webové stránky ponúkajú aj možnosť prihlásiť sa na odber noviniek . Po vyplnení formulára dostanú záujemcovia e-mail s potvrdením odberu a odvtedy začnú dostávať informácie o nových kurzoch, akciách alebo zmenách v ponuke.
V oblasti používateľskej skúsenosti je bežné, že tieto stránky informujú o používaní vlastných súborov cookie a súborov cookie tretích strán s vysvetlením, že sa používajú na anonymné analytické účely, na ukladanie preferencií prehliadania a na zabezpečenie správneho fungovania portálu.
Používateľ má zvyčajne jasné možnosti, či chce prijať všetky súbory cookie, odmietnuť ich alebo ich nakonfigurovať podľa svojich preferencií, ako aj trvalý prístup k zásadám používania súborov cookie, kde si môže informácie prečítať a svoje rozhodnutie kedykoľvek zmeniť.
Celý tento ekosystém obsahu, možností platby, štruktúry učebných osnov, verejných iniciatív, ako napríklad Elements of AI, a návrhov školení od veľkých technologických spoločností vytvára prostredie, v ktorom si ktokoľvek, s technickým vzdelaním alebo bez neho, môže nájsť realistický spôsob, ako začať alebo sa špecializovať na umelú inteligenciu , využiť pracovné príležitosti, ktoré umelá inteligencia ponúka, a aktívne sa zapojiť do digitálnej transformácie, ktorú umelá inteligencia prináša vo všetkých sektoroch.
