Školenie v oblasti umelej inteligencie: kurzy, kariérne dráhy a uplatnenie

Informatec Digital » Zdroje » Školenie v oblasti umelej inteligencie: kurzy, kariérne dráhy a uplatnenie

La školenie v oblasti umelej inteligencie Stala sa ústrednou témou pre technologických profesionálov aj pre každého, kto chce pochopiť, ako umelá inteligencia ovplyvní ich každodenný život. Od bezplatných, rozsiahlych úvodných kurzov až po špecializované programy v spoločnostiach a na univerzitách, vzdelávacie ponuky neustále rastú a prispôsobujú sa závratnému tempu, akým táto technológia napreduje, vrátane... technologické zdroje a príručky.

V tomto článku si podrobne rozoberieme, aký typ kurzy umelej inteligencie Existujú, aký obsah zvyčajne zahŕňajú, aké profesionálne profily sa objavujú v oblasti umelej inteligencie a ako sú organizované? osnovy a algoritmyAké možnosti platby alebo certifikácie nájdete 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 brutálny dopyt po špecializované profesionálne profily, a to vo verejných aj súkromných spoločnostiach a prakticky vo všetkých produktívnych sektoroch: financie, zdravotníctvo, logistika, maloobchod, marketing, priemysel a agenti umelej inteligencieverejná správa a mnoho ďalšieho.

Medzi najbežnejšie pracovné príležitosti patrí pozícia vývojár umelej inteligencie a big data, zameraný 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 programátor expertných systémovzodpovedný 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.

Mnohé organizácie sa tiež uchádzajú o úlohu expert na umelú inteligenciu a big dataPrierezovejšia osobnosť, ktorá kombinuje technické znalosti algoritmov so strategickým pochopením podnikania s cieľom identifikovať prípady použitia, definovať plány a koordinovať multidisciplinárne tímy.

S vyššie uvedeným úzko súvisí profil dátový analytikktorý funguje na princípe spracovania, organizovania a analýzy informácií z viacerých zdrojov, pričom aplikuje štatistické techniky a techniky strojového učenia a využíva zdroje pre MySQL extrahovať vzory, trendy a užitočné poznatky, ktoré slúžia ako základ pre rozhodovanie.

V mnohých prípadoch sa títo odborníci môžu pripojiť spoločnosti akejkoľvek veľkostiOd veľkých korporácií cez malé a stredné podniky alebo startupy, ako aj verejnú správu. Je tiež veľmi bežné pracovať ako freelancer alebo konzultant, ktorý ponúka vývojové služby, audit modelov, školenia 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 softvéruUž nejde len o analýzu dát, ale o generovanie nového obsahu: kódu, dokumentácie, testov, návrhov API a inteligentných asistentov.

Súčasné školiace programy zahŕňajú moduly pre Identifikujte základné princípy generatívnej umelej inteligencieVysvetlite, ako fungujú modely, ktoré vytvárajú text, obrázky, zvuk alebo video, a ukážte, ako sú integrované do pracovného postupu vývojových tímov.

Tento obsah zahŕňa analýzu nástroje, modely a rámce ktoré si získavajú čoraz väčšiu popularitu, 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.

Riešia sa aj tieto otázky: praktické aplikácie v programovanígenerovanie kódu z popisov v prirodzenom jazyku, automatizovaná tvorba technickej dokumentácie, návrh 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 schopnosť navrhovať riešenia založené na generatívnej umelej inteligencii v rámci kolaboratívnych prostredí: integrácia do platforiem na správu verzií, použitie v CI/CD kanáloch, 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 základné princípy umelej inteligencie, kde sú zhodnotené hlavné teórie, architektúry a typy systémov, ktoré boli vyvinuté v priebehu histórie tejto disciplíny.

Študujú sa nasledujúce: inteligentní agentiEntity, 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 obsahujú vysvetlenie toho, multiagentové systémy, v ktorom viacerí agenti interagujú, spolupracujú alebo súťažia o dosiahnutie individuálnych a spoločných cieľov, čo je nevyhnutné v komplexných simuláciách, optimalizácii prevádzky, virtuálnych trhoch alebo videohrách.

Ďalšou klasickou sekciou je 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.

Nechýba tiež umelé neurónové siete a modely hlbokého učenia, ktoré nám umožňujú riešiť veľmi zložité problémy, ako je rozpoznávanie reči, počítačové videnie, strojový preklad alebo pokročilé generatívne modely.

Nakoniec, použitie ontológie a kognitívne teóriektoré pomáhajú štruktúrovaným spôsobom reprezentovať vedomosti, definujú vzťahy medzi konceptmi a pristupujú k určitým aspektom ľudského poznávania s cieľom zlepšiť sémantickú interpretáciu informácií.

Jazykové modely a základy promptneho inžinierstva

S príchodom hlavných jazykových modelov mnohé vzdelávacie programy zahrnuli špecifické moduly pre vysvetlite, ako tieto modely fungujúako sú školení, aký typ údajov používajú a aké sú ich hlavné silné a slabé stránky.

Jedným z kľúčových konceptov je rýchle inžinierstvoTo znamená umenie a techniku ​​navrhovania vhodných inštrukcií, príkladov a kontextov, ktoré usmerňujú generovanie odpovedí umelou inteligenciou, čím sa zlepšuje presnosť a užitočnosť výsledkov.

Tieto kurzy analyzujú, ako sa líšia spôsoby písania pokynov Medzi faktory, ktoré ovplyvňujú kvalitu vygenerovaného výstupu, patria: úroveň detailov, tón, explicitné obmedzenia, očakávaný formát, použitie pozitívnych a negatívnych príkladov a rozdelenie zložitých úloh na menšie kroky.

Študenti sa tiež učia, ako používať stratégie, ako napríklad iterácia na výzve, začlenenie dodatočného kontextu, myšlienkového reťazca alebo kombinácia externých nástrojov (napr. databáz alebo API) na obohatenie informácií, ktoré model používa pri generovaní odpovedí.

Toto všetko je sprevádzané praktickými cvičeniami, v ktorých študenti zažiť to na vlastnej koži ako malé zmeny v inštrukciách spôsobujú 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 každý solídny školiaci program obsahuje časť venovanú tomuto učeniu. princípy, metódy a algoritmy strojového učenia.

Vysvetľuje to učenie pod dohľadomkde 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 sa uvádza: učenie bez dozoru, ktorá 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 smerujú k učenie pod dohľadom, kombinujúc malé označené súbory údajov s veľkými objemami neanotovaných údajov, čo umožňuje lepší výkon, keď je označovanie vzoriek nákladné alebo pomalé.

Taktiež nechýba posilňovacie učenie, zameraný na agentov, ktorí sa učia robiť sekvenčné rozhodnutia prostredníctvom odmien a penalizácií, široko používaný v robotike, videohrách, optimalizácii procesov alebo interaktívnych odporúčacích systémoch.

Tieto bloky zvyčajne obsahujú obsah o budovanie modelovVýber funkcií, metriky výkonnosti, krížová validácia, overfitting, regularizácia a techniky neustáleho zlepšovania, aby študenti pochopili návrh aj dôkladné hodnotenie algoritmov.

Digitálne spracovanie a analýza údajov pre rozhodovanie

Základnou kompetenciou v každom školení v oblasti umelej inteligencie je digitálne spracovanie údajovktorý spočíva v efektívnej a bezpečnej identifikácii, lokalizácii, vyhľadávaní, ukladaní, organizovaní a analýze digitálnych informácií.

Kurzy vysvetľujú, ako zhodnotiť relevantnosť a účel zhromaždených údajov, posúdiť ich kvalitu, odhaliť potenciálne skreslenia a zabezpečiť, aby ich použitie bolo v súlade s cieľmi projektu a s platnými predpismi o ochrane súkromia a údajov.

Súčasťou analýza údajov Zameriava sa 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 podporiť rozhodovacie procesy v organizáciách ponúka informácie založené na dôkazoch, ktoré umožňujú úpravu stratégií, optimalizáciu zdrojov, predpovedanie budúceho správania alebo odhaľovanie anomálií skôr, ako sa stanú vážnymi problémami.

V mnohých prípadoch sa v tomto odvetví používajú dostupné a široko používané nástroje, aby sa získané znalosti dali rýchlo preniesť na pracovisko. profesionálne prostredie a nezostať len akademickými príkladmi odtrhnutými od reality.

Návrh inteligentných systémov, produktov a asistentov

Okrem čisto technickej zložky školenie v oblasti umelej inteligencie zvyčajne zahŕňa aj obsah týkajúci sa systémy a dizajn produktovTo zahŕňa plánovanie toho, ako budú riešenia umelej inteligencie integrované do existujúcich štruktúr.

Študenti sa učia vytvoriť funkčné špecifikácie pre produkty a služby založené na umelej inteligencii, berúc do úvahy potreby koncových používateľov aj technické obmedzenia, rozpočet, časové harmonogramy vývoja a regulačné požiadavky.

V oblasti generatívnej umelej inteligencie sa pracuje na návrh inteligentných asistentov ktoré podporujú technické alebo kolaboratívne pracovné postupy: interní chatboti, asistenti písania dokumentácie, asistenti podpory úrovne 1 alebo systémy, ktoré navrhujú riešenia bežných problémov v každodennej práci tímu.

Súčasťou učenia je identifikácia toho, čo procesy je možné automatizovaťktoré z nich by mali zostať pod priamou ľudskou kontrolou a ako zaviesť mechanizmy dohľadu, aby sa zabezpečilo, že umelá inteligencia bude fungovať v rámci definovaných limitov a s prijateľnou úrovňou transparentnosti.

Zároveň sú študenti povzbudzovaní, aby kriticky analyzovať výsledky vytvorené nástrojmi umelej inteligencie, hodnotenie ich presnosti, konzistentnosti, možných chýb alebo skreslení a navrhovanie iteračných vylepšení v modeloch aj v spôsobe ich integrácie do pracovných postupov.

Prvky umelej inteligencie: bezplatný MOOC pre všetkých občanov

Medzi najvýznamnejšie iniciatívy na priblíženie týchto vedomostí širokej verejnosti patrí projekt Prvky umelej inteligencie, bezplatný online kurz zameraný na základy umelej inteligencie.

Hlavným cieľom tohto vzdelávacieho návrhu je zvýšiť úroveň vedomostí o technológiách umelej inteligencie v spoločnosti sprístupnenie prístupného kurzu každému záujemcovi, bezplatne a s informatívnym, ale dôsledným prístupom.

Tento MOOC bol pôvodne vytvorený Univerzita v Helsinkách v spolupráci so spoločnosťou Reaktora prvýkrát bol spustený vo Fínsku v roku 2018, financovaný fínskou vládou v rámci jej predsedníctva v Rade Európskej únie.

Následne a s podporou Európska komisiaKurz bol preložený a rozšírený do ostatných členských štátov, vrátane Španielska, kde je za jeho implementáciu zodpovedný Štátny sekretariát pre digitalizáciu a umelú inteligenciu.

V našej krajine UNED poskytuje technickú a akademickú podporu kurzu, ktorý ponúka aj 2 kredity tým, ktorí ho absolvujú, a so všetkými španielskymi univerzitami prebieha práca na tom, aby bol uznaný ako voliteľná aktivita, ktorá študentom udeľuje oficiálne kredity.

Štruktúra, trvanie a rozsah prvkov umelej inteligencie

Prvky umelej inteligencie sú prezentované ako séria bezplatné online kurzy Otvorené pre každého, kombinuje teoretické bloky s praktickými cvičeniami a možno ho absolvovať vlastným tempom, bez pevne stanovených harmonogramov alebo nutnosti cestovania.

Hlavný chod je rozdelený do šesť modulovKaždá jednotka je ďalej rozdelená 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 asi 50 hodínMôže sa to však 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 získať základné zručnosti v oblasti umelej inteligencie, a tým prispieť k zníženiu digitálnych, rodových a generačných rozdielov.

Doterajšie výsledky sú veľmi významné: viac ako 650 000 ľudí z viac ako 170 krajín Kurz už absolvovali, pričom sa ho zúčastnilo takmer 40 % žien a približne 25 % ľudí starších ako 45 rokov, čo sú čísla, ktoré dokazujú jeho inkluzívny potenciál.

Školenia v oblasti umelej inteligencie propagované veľkými technologickými spoločnosťami

Popri verejných iniciatívach sa na tom podieľajú aj veľké technologické spoločnosti tréningové programy v oblasti umelej inteligencies cieľom uľahčiť získavanie digitálnych zručností a reagovať na rastúci dopyt na trhu práce.

Spoločnosti ako Google zdôrazňujú svoju ochotu priblíženie umelej inteligencie celej populáciiponúka kurzy a zdroje na učenie sa od nuly, bez ohľadu na vaše predchádzajúce skúsenosti s programovaním, matematikou alebo dátovou vedou.

Tieto návrhy zvyčajne kombinujú úvodný obsah o konceptos básicos de IA s praktickejšími modulmi zameranými na konkrétne prípady použitia v odvetviach ako zdravotníctvo, veda, financie alebo priemysel, ktoré ukazujú, ako môže technológia zlepšiť produktivitu a inovácie.

Okrem toho mnohé z týchto tréningových programov zahŕňajú Príklady z reálneho sveta a bezplatné nástroje ktoré môžu študenti začať používať okamžite, od platforiem na experimentovanie s modelmi až po zdroje samovzdelávania, ktoré im umožňujú hlbšie sa ponoriť do oblastí, ktoré ich najviac zaujímajú.

Toto má prispieť k digitálna transformácia ekonomikypomáha pracujúcim profesionálom 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 v umelá inteligencia zameraná na podnikateľské prostredie, ktoré sa snažia vyškoliť profesionálov v praktickom uplatňovaní umelej inteligencie vo svojich organizáciách.

Typickým príkladom je online kurz 60 vyučovacích hodín, s prístupom k obsahu až 6 mesiacov od prijatia kľúčov, čo umožňuje flexibilný postup a kompatibilitu s každodennou profesionálnou činnosťou.

Tieto typy kurzov zvyčajne ponúkajú certifikát po dokončenís overovacími mechanizmami, ako sú QR kódy, personalizovaná doučovacia služba, možnosť sťahovania materiálov a kompatibilita s akýmkoľvek operačným systémom alebo mobilným zariadením.

Modalita je 100% onlineVďaka tomu je prístup jednoduchý odkiaľkoľvek a študenti dostanú svoje prístupové údaje do 24 až 48 hodín od zápisu, pričom sa odporúča skontrolovať aj priečinok so spamom v e-mailoch.

Ak sa vyskytnú nejaké problémy s prístupom, zvyčajne sa povolí [nejasné – možno „príležitosť“]. vyhradený e-mail podpory na ktorého sa možno obrátiť v prípade potreby riešenia technických alebo administratívnych otázok, čím sa zabezpečí neustála podpora počas procesu školenia.

Ciele, cieľová skupina a podmienky nákupu obchodného kurzu

Všeobecné ciele týchto kurzov sa zameriavajú na pochopiť, čo je umelá inteligencia a aké sú jeho hlavné charakteristiky, aby zaškolená osoba mohla pochopiť teoretický kontext aj praktické dôsledky pre svoju prácu.

Medzi konkrétne ciele patrí aplikácia algoritmov učenia s dohľadom a bez dohľaduako aj identifikáciu hlavných nástrojov umelej inteligencie, ktoré môžu byť pre spoločnosť užitočné v jej každodennej prevádzke.

Zvláštny dôraz sa kladie na obchodné aplikácie umelej inteligencieako napríklad používanie chatbotov pre zákaznícky servis, systémy rozpoznávania hlasu alebo obrazu, modely predikcie dopytu, pokročilá segmentácia publika alebo personalizácia ponúk.

Kurz je zameraný na každý, kto má záujem o školenie V takejto žiadanej oblasti, bez toho, aby si to nutne vyžadovalo veľmi pokročilý technický základ, hoci určité predchádzajúce znalosti môžu uľahčiť jeho používanie.

Pokiaľ ide o podmienky nákupu, zvyčajne ide o jednorazová platba školnéhoPotom študenti získajú 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 vzdelávanie v oblasti umelej inteligencie, zvyčajne zvažujú rôzne spôsoby platby uľahčiť prístup čo najväčšiemu počtu ľudí a prispôsobiť sa rôznym potrebám a preferenciám.

Jednou z najbežnejších možností je platba bankovou kartouzvyčajne 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 mať na pamäti, že Poplatok je možné vykonať nasledujúci mesiac. k formalizácii registrácie a že sa budú uplatňovať ekonomické podmienky dohodnuté držiteľom so svojou bankou, ako napríklad úroky alebo iné poplatky.

Taktiež sa odporúča skontrolovať, či limit karty je vyšší k celkovej sume registračného poplatku, aby sa predišlo vráteniu peňazí alebo problémom s platbou, ktoré by mohli oddialiť začiatok kurzu alebo dokonca zrušiť registráciu.

Ďalšou rozšírenou metódou je SEPA inkasoNa tento účel 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, mnoho subjektov vám umožňuje vykonávať platba bankovým prevodom na konkrétny účet; v týchto prípadoch sa zvyčajne vyžaduje, aby bol doklad odoslaný 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 blokom Úvod do umelej inteligenciekde sú prezentované základné pojmy a zdroje sú ponúkané vo forme videa a čítania.

V tejto úvodnej časti je bežné nájsť video lekcie 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.

Nasledujúca hlavná časť sa zvyčajne zameriava na algoritmy umelej inteligenciePredstavujeme strojové učenie, modely s dohľadom a bez dohľadu, tvorbu modelov a najčastejšie používané metriky na hodnotenie ich výkonnosti.

Táto časť sa zaoberá aj základy hlbokého učenia, ktorá ukazuje, čo je hlboké učenie, ako sú organizované viacvrstvové neurónové siete a aké sú najbežnejšie prípady použitia v podnikateľskom prostredí.

Modul venovaný tomuto sa zvyčajne objaví neskôr. stratégie a zdroje pre podnikykde sa riešia témy ako analýza ľudí, prognózy zásob a dopytu, analýza ponuky, lojalita zákazníkov, webové odporúčania, zlepšovanie procesov a národné alebo sektorové stratégie pre rozvoj umelej inteligencie.

Učebné osnovy sú doplnené jednotkou zameranou na Aplikácie umelej inteligencie v podnikaníčo zahŕňa prípady ako odporúčacie systémy, chatboty, rozpoznávanie hlasu a obrazu, dynamické stanovovanie cien, segmentácia publika, personalizované digitálne kampane, kurátorstvo obsahu, inteligentné vyhľadávanie, používanie nástrojov integrovaných s CRM a špecifické aplikácie, ako je generovanie textu a copywriting s využitím umelej inteligencie.

Riadenie ponuky vzdelávania a komunikácia so študentmi

Platformy pre tréning umelej inteligencie často obsahujú katalógy, kde môže používateľ Vyhľadávajte kurzy podľa predmetu, úrovne alebo formátu.Niekedy sa však pre vybrané filtre nemusia zobraziť žiadne výsledky.

V týchto prípadoch sa uvádza, že Nie sú k dispozícii žiadne kurzy, ktoré by spĺňali tieto kritériá. Odporúča sa upraviť filtre a zabezpečiť, aby bol vybraný aspoň jeden s aktívnymi možnosťami, aby vyhľadávač mohol ponúknuť platné alternatívy.

Mnohé školiace webové stránky tiež ponúkajú možnosť prihlásiť sa na odber noviniek noviniek. Po vyplnení formulára dostane záujemca e-mail s potvrdením prihlásenia na odber a odvtedy začne dostávať informácie o nových kurzoch, akciách alebo zmenách v ponuke.

V oblasti používateľskej skúsenosti je bežné, že tieto stránky poskytujú informácie o používaní vlastné súbory cookie a súbory cookie tretích stráns vysvetlením, že sa používajú na anonymné analytické účely, na ukladanie preferencií prehliadania a zabezpečenie správneho fungovania portálu.

Používateľ má zvyčajne jasné možnosti Prijať všetky súbory cookie, odmietnuť ich alebo ich nakonfigurovať podľa vašich preferencií, ako aj trvalý prístup k zásadám používania súborov cookie, kde si môžete informácie skontrolovať a kedykoľvek zmeniť svoje rozhodnutie.

Celý tento ekosystém obsahu, možností platby, štruktúry kurzov, verejných iniciatív ako Elements of AI a vzdelávacích programov od veľkých technologických spoločností vytvára prostredie, kde si ktokoľvek, s technickým vzdelaním alebo bez neho, môže nájsť niečo, čo potrebuje. realistický spôsob, ako začať alebo sa špecializovať na umelú inteligenciu, využiť pracovné príležitosti, ktoré ponúka, a aktívne sa zapojiť do digitálnej transformácie, ktorú umelá inteligencia poháňa vo všetkých sektoroch.