Usposabljanje za umetno inteligenco: tečaji, karierne poti in prijave

Informatec Digital » Viri » Usposabljanje za umetno inteligenco: tečaji, karierne poti in prijave

La usposabljanje na področju umetne inteligence To je postala osrednja tema tako za tehnološke strokovnjake kot za vse, ki želijo razumeti, kako bo umetna inteligenca vplivala na njihovo vsakdanje življenje. Od brezplačnih, množičnih uvodnih tečajev do specializiranih programov v podjetjih in na univerzah, izobraževalna ponudba še naprej raste in se prilagaja vrtoglavemu tempu, s katerim ta tehnologija napreduje, vključno z tehnološki viri in vodniki.

V tem članku bomo podrobneje pregledali, kakšne vrste tečaji umetne inteligence Obstajajo, kakšno vsebino običajno vključujejo, kateri profesionalni profili se pojavljajo v zvezi z umetno inteligenco, kako so organizirani učni načrti in algoritmiKatere možnosti plačila ali certificiranja so na voljo in kakšno vlogo imajo javne in zasebne pobude, kot sta evropski projekt Elements of AI ali predlogi za usposabljanje velikih tehnoloških podjetij.

Profesionalni profili in karierne poti v umetni inteligenci

Širjenje umetne inteligence je povzročilo ogromno povpraševanje po specializirani profesionalni profili, tako v javnih kot zasebnih podjetjih ter v praktično vseh proizvodnih sektorjih: financah, zdravstvu, logistiki, trgovini na drobno, trženju, industrija in agenti umetne inteligencejavna uprava in še veliko več.

Med najpogostejšimi zaposlitvenimi možnostmi je položaj razvijalec umetne inteligence in velikih podatkov, osredotočen na načrtovanje in gradnjo sistemov, ki se lahko učijo iz podatkov in sprejemajo avtomatizirane ali polavtomatizirane odločitve, ki vplivajo na resnične poslovne procese.

Drug klasičen profil je profil programer ekspertnih sistemovodgovoren za ustvarjanje rešitev na podlagi pravil, strokovnega znanja in mehanizmov sklepanja, ki simulirajo odločanje človeških specialistov na določenih področjih, kot so diagnosticiranje, podpora odločanju ali načrtovanje.

Številne organizacije si prizadevajo tudi za vlogo strokovnjak za umetno inteligenco in velike podatkeBolj horizontalna osebnost, ki združuje tehnično znanje algoritmov s strateškim razumevanjem poslovanja, da bi prepoznala primere uporabe, opredelila načrte in koordinirala multidisciplinarne ekipe.

Z vsem zgoraj navedenim je tesno povezan profil podatkovni analitikki deluje tako, da obdeluje, organizira in analizira informacije iz več virov, uporablja statistične tehnike in tehnike strojnega učenja ter izkorišča viri za MySQL za izluščiti vzorce, trende in uporabno znanje, ki služi kot osnova za odločanje.

V mnogih primerih se lahko ti strokovnjaki pridružijo podjetja katere koli velikostiOd velikih korporacij do malih in srednje velikih podjetij ali zagonskih podjetij, pa tudi javnih uprav. Zelo pogosto je tudi delo kot svobodnjak ali svetovalec, ki ponuja razvojne storitve, revidiranje modelov, usposabljanje ekip ali oblikovanje strategije umetne inteligence znotraj organizacij, ki se začenjajo digitalizirati.

Usposabljanje za generativno umetno inteligenco in razvoj programske opreme

Eno najhitreje rastočih področij je generativna umetna inteligenca, uporabljena pri razvoju programske opremeNe gre več le za analizo podatkov, temveč za ustvarjanje nove vsebine: kode, dokumentacije, testov, zasnove API-jev in inteligentnih pomočnikov.

Trenutni programi usposabljanja vključujejo module za Prepoznajte temeljna načela generativne umetne inteligencePojasnite, kako delujejo modeli, ki ustvarjajo besedilo, slike, zvok ali video, in pokažite, kako so integrirani v potek dela razvojnih ekip.

Te vsebine vključujejo analizo orodja, modeli in ogrodja ki pridobivajo na veljavi, od velikih jezikovnih modelov do knjižnic in storitev v oblaku, ki omogočajo vključitev generativnih zmogljivosti v aplikacije, ne da bi bilo treba model oblikovati iz nič, in praks DevOps z umetno inteligenco.

Obravnavajo se tudi: praktične aplikacije v programiranju: generiranje kode iz opisov v naravnem jeziku, avtomatizirano ustvarjanje tehnične dokumentacije, oblikovanje enotnih, integracijskih ali regresijskih testov, pa tudi inteligentni pomočniki, ki pomagajo pri pregledovanju, refaktoriranju in odpravljanju napak v kompleksnih projektih.

Pomemben del usposabljanja se osredotoča na razvoj sposobnost oblikovanja rešitev, ki temeljijo na generativni umetni inteligenci znotraj sodelovalnih okolij: integracija v platforme za nadzor različic, uporaba v cevovodih CI/CD, avtomatizacija pregledov ali uvajanj kode in ustvarjanje tehničnih klepetalnih robotov za pomoč ekipam.

Načela umetne inteligence: agenti, ekspertni sistemi in nevronske mreže

V praktično vseh tečajih srednje ali višje stopnje je poseben del namenjen temeljna načela umetne inteligence, kjer so pregledane glavne teorije, arhitekture in tipi sistemov, ki so se razvili skozi zgodovino te discipline.

Preučujejo se naslednje: inteligentni agentiEntitete, ki zaznavajo svoje okolje s pomočjo senzorjev in nanj delujejo s pomočjo aktuatorjev, pri čemer sledijo politikam, ki si prizadevajo za maksimiranje zmogljivosti ali uporabnosti, kar je ključnega pomena v robotiki, industrijski avtomatizaciji ali avtonomnih sistemih.

Programi vključujejo razlago o večagentni sistemi, v katerem več agentov medsebojno deluje, sodeluje ali tekmuje za doseganje individualnih in skupnih ciljev, kar je bistveno pri kompleksnih simulacijah, optimizaciji prometa, virtualnih trgih ali video igrah.

Še en klasičen odsek je ekspertni sistemi in sistemi, ki temeljijo na pravilih, ki uporabljajo baze znanja, logična pravila in mehanizme sklepanja za sklepanje o dejstvih, ustvarjanje novih zaključkov ali priporočil, zlasti na področjih, kjer je človeško strokovno znanje dobro strukturirano.

Prav tako ne manjka umetne nevronske mreže in modele globokega učenja, ki nam omogočajo reševanje zelo kompleksnih problemov, kot so prepoznavanje govora, računalniški vid, strojno prevajanje ali napredni generativni modeli.

Končno, uporaba ontologije in kognitivne teorijeki pomagajo strukturirano predstaviti znanje, opredeliti odnose med koncepti in pristopiti k določenim vidikom človeškega spoznavanja za izboljšanje semantske interpretacije informacij.

Jezikovni modeli in osnove promptne tehnike

S pojavom glavnih jezikovnih modelov so številni programi usposabljanja vključili posebne module za razložite, kako ti modeli delujejokako so usposobljeni, kakšne vrste podatkov uporabljajo in katere so njihove glavne prednosti in omejitve.

Eden ključnih konceptov je hiter inženiringTo je umetnost in tehnika oblikovanja ustreznih navodil, primerov in kontekstov, ki vodijo ustvarjanje odgovorov s strani umetne inteligence, s čimer se izboljša natančnost in uporabnost rezultatov.

Ti tečaji analizirajo, kako se razlikujejo načini pisanja navodil Dejavniki, ki vplivajo na kakovost ustvarjenega rezultata, vključujejo: raven podrobnosti, ton, eksplicitne omejitve, pričakovano obliko, uporabo pozitivnih in negativnih primerov ter razčlenitev kompleksnih nalog na manjše korake.

Študente učijo tudi, kako uporabljati strategije, kot so iteracija na pozivu, vključitev dodatnega konteksta, verige misli ali kombinacija zunanjih orodij (npr. podatkovnih baz ali API-jev) za obogatitev informacij, ki jih model uporablja pri ustvarjanju odgovorov.

Vse to spremljajo praktične vaje, pri katerih študenti izkusi na lastni koži kako majhne spremembe v navodilih povzročijo zelo različne odzive, kar pomaga bolje razumeti notranje vedenje jezikovnih modelov.

Strojno učenje: vrste modelov in glavne metode

Strojno učenje je v središču večine sodobnih rešitev umetne inteligence, zato vsak dober program usposabljanja vključuje razdelek, namenjen temu. načela, metode in algoritmi strojnega učenja.

Pojasnjuje nadzorovano učenjekjer se modeli usposobijo z označenimi podatki za reševanje nalog klasifikacije, regresije ali razvrščanja z uporabo algoritmov, kot so odločitvena drevesa, nevronske mreže, stroji podpornih vektorjev ali linearni modeli.

Vzporedno, nenadzorovano učenje, ki deluje z neoznačenimi podatki za odkrivanje skritih struktur, segmentiranje strank, združevanje dokumentov ali zmanjšanje dimenzionalnosti z uporabo tehnik, kot sta združevanje v skupine ali analiza glavnih komponent.

Nekateri programi se premikajo proti delno nadzorovano učenje, ki združuje majhne označene nabore podatkov z velikimi količinami neoznačenih podatkov, kar omogoča boljšo zmogljivost, kadar je označevanje vzorcev drago ali počasno.

Prav tako ne manjka okrepitveno učenje, osredotočen na agente, ki se učijo sprejemati zaporedne odločitve z nagradami in kaznimi, se pogosto uporablja v robotiki, video igrah, optimizaciji procesov ali interaktivnih sistemih priporočil.

Ti bloki običajno vključujejo vsebino o modelna gradnjaIzbira značilnosti, metrike učinkovitosti, navzkrižna validacija, prekomerno prilagajanje, regularizacija in tehnike nenehnega izboljševanja, da študenti razumejo tako zasnovo kot tudi strogo vrednotenje algoritmov.

Digitalna obdelava in analiza podatkov za odločanje

Bistvena kompetenca pri vsakem usposabljanju za umetno inteligenco je digitalna obdelava podatkovki obsega učinkovito in varno prepoznavanje, lociranje, pridobivanje, shranjevanje, organiziranje in analizo digitalnih informacij.

Tečaji pojasnjujejo, kako ocenite ustreznost in namen zbranih podatkov, oceniti njihovo kakovost, odkriti morebitne pristranskosti in zagotoviti, da je njihova uporaba skladna s cilji projekta in veljavnimi predpisi o zasebnosti in varstvu podatkov.

Del analizo podatkov Osredotoča se na tehnike za preoblikovanje surovih podatkov v uporabno znanje, vključno z vizualnim raziskovanjem, izračunom ključnih kazalnikov, izdelavo nadzornih plošč in uporabo algoritmov za pridobivanje pomembnih vzorcev ali trendov.

Celoten postopek je namenjen podpori procesi odločanja v organizacijah ponujajo informacije, ki temeljijo na dokazih in omogočajo prilagajanje strategij, optimizacijo virov, napovedovanje prihodnjega vedenja ali odkrivanje anomalij, preden te postanejo resne težave.

V mnogih primerih se v industriji uporabljajo dostopna in široko uporabljena orodja, tako da se učenje lahko hitro prenese na delovno mesto. poklicno okolje in ne ostanejo zgolj akademski primeri, odtrgani od realnosti.

Oblikovanje inteligentnih sistemov, izdelkov in asistentov

Poleg zgolj tehnične komponente usposabljanje za umetno inteligenco običajno vključuje vsebino o sistemi in oblikovanje izdelkovTo vključuje načrtovanje, kako bodo rešitve umetne inteligence integrirane v obstoječe strukture.

Študenti se učijo ustvarite funkcionalne specifikacije za izdelke in storitve, ki temeljijo na umetni inteligenci, ob upoštevanju potreb končnih uporabnikov in tehničnih omejitev, proračuna, razvojnih časovnic in regulativnih zahtev.

Na področju generativne umetne inteligence poteka delo na zasnova inteligentnih asistentov ki podpirajo tehnične ali sodelovalne delovne procese: interni klepetalni roboti, pomočniki pri pisanju dokumentacije, pomočniki za podporo 1. stopnje ali sistemi, ki predlagajo rešitve za pogoste težave pri vsakodnevnem delu ekipe.

Del učenja vključuje prepoznavanje, kaj procese je mogoče avtomatiziratikatere bi morale ostati pod neposrednim človeškim nadzorom in kako vzpostaviti nadzorne mehanizme, ki bodo zagotovili delovanje umetne inteligence znotraj določenih meja in s sprejemljivo stopnjo preglednosti.

Hkrati se študente spodbuja, da kritično analizirati rezultate ki jih proizvajajo orodja umetne inteligence, ocenjevanje njihove natančnosti, doslednosti, morebitnih napak ali pristranskosti ter predlaganje iterativnih izboljšav tako v modelih kot v načinu njihove integracije v delovne procese.

Elementi umetne inteligence: brezplačni MOOC za vse državljane

Med najopaznejšimi pobudami za približevanje tega znanja širši javnosti je projekt Elementi umetne inteligence, brezplačni spletni tečaj, osredotočen na osnove umetne inteligence.

Glavni cilj tega izobraževalnega predloga je dvigniti raven znanja o tehnologijah umetne inteligence v družbi, tako da vsem zainteresiranim osebam omogočimo dostopen tečaj, brezplačen in z informativnim, a strogim pristopom.

Ta MOOC je bil prvotno ustvarjen s strani Univerza v Helsinkih v sodelovanju s podjetjem Reaktor, na Finskem pa je bil prvič predstavljen leta 2018, financirala pa ga je finska vlada v okviru svojega predsedovanja Svetu Evropske unije.

Kasneje in s podporo Evropska komisijaTečaj je bil preveden in razširjen na preostale države članice, dosegel je tudi Španijo, kjer je za njegovo izvajanje odgovoren državni sekretariat za digitalizacijo in umetno inteligenco.

Pri nas je UNED nudi tehnično in akademsko podporo predmeta, ki ponuja tudi 2 kreditni točki tistim, ki ga opravijo, in potekajo prizadevanja z vsemi španskimi univerzami, da bi bil priznan kot izbirna dejavnost, ki študentom podeljuje uradne kreditne točke.

Struktura, trajanje in obseg elementov umetne inteligence

Elementi umetne inteligence so predstavljeni kot niz brezplačni spletni tečaji Odprto za vse, združuje teoretične bloke s praktičnimi vajami in se lahko izvaja v lastnem tempu, brez fiksnih urnikov ali potrebe po potovanju.

Glavna jed je organizirana v šest modulovVsaka enota je nadalje razdeljena na tri dele. V teh enotah so predstavljene interaktivne vaje, vprašanja o vsakdanjih situacijah in primeri reševanja problemov, ki pomagajo utrditi učenje.

Predvideno trajanje tega prvega tečaja je okoli 50 ureVendar se lahko razlikuje glede na predznanje posameznika in čas, ki ga namenijo vajam in dodatnim gradivom.

Eden glavnih ciljev pobude je zagotoviti, da vsaj 1 % evropskih državljanov pridobiti osnovne veščine na področju umetne inteligence in s tem prispevati k zmanjševanju digitalnih, spolnih in generacijskih razlik.

Dosedanji rezultati so zelo pomembni: več kot 650.000 ljudi iz več kot 170 držav Tečaj so že zaključili, udeležilo pa se ga je skoraj 40 % žensk in približno 25 % ljudi, starejših od 45 let, kar kaže na njegov vključujoč potencial.

Usposabljanje za umetno inteligenco, ki ga promovirajo velika tehnološka podjetja

Poleg javnih pobud spodbujajo tudi velika tehnološka podjetja programi usposabljanja na področju umetne inteligence, s ciljem olajšanja pridobivanja digitalnih znanj in spretnosti ter odzivanja na naraščajoče povpraševanje na trgu dela.

Podjetja, kot je Google, poudarjajo svojo pripravljenost, da približevanje umetne inteligence celotnemu prebivalstvuponujamo tečaje in vire za učenje iz nič, ne glede na vaše predhodne izkušnje s programiranjem, matematiko ali podatkovno znanostjo.

Ti predlogi običajno združujejo uvodno vsebino o osnovni koncepti umetne inteligence z bolj praktičnimi moduli, usmerjenimi v specifične primere uporabe v sektorjih, kot so zdravstvo, znanost, finance ali industrija, ki prikazujejo, kako lahko tehnologija izboljša produktivnost in inovacije.

Poleg tega mnogi od teh programov usposabljanja vključujejo Primeri iz resničnega sveta in brezplačna orodja ki jih lahko študenti začnejo uporabljati takoj, od platform za eksperimentiranje z modeli do virov za samostojno učenje, ki jim omogočajo, da se poglobijo v področja, ki jih najbolj zanimajo.

To naj bi prispevalo k digitalna transformacija gospodarstvapomagati tako zaposlenim strokovnjakom kot iskalcem zaposlitve pridobiti znanja in spretnosti, ki so na današnjem trgu najbolj cenjene.

Primer spletnega tečaja umetne inteligence za podjetja

V okviru izobraževalnega okolja najdemo tudi posebne tečaje na področju umetna inteligenca, usmerjena v poslovno okolje, ki si prizadevajo usposobiti strokovnjake za praktično uporabo umetne inteligence v svojih organizacijah.

Tipičen primer je spletni tečaj 60 učnih ur, z dostopom do vsebine do 6 mesecev od prejema ključev, kar omogoča prilagodljiv napredek in združljivost z vsakodnevnimi poklicnimi dejavnostmi.

Te vrste tečajev običajno ponujajo potrdilo ob zaključkuz mehanizmi za potrjevanje, kot so QR kode, prilagojena storitev inštruiranja, možnost prenosa gradiv in združljivost s katerim koli operacijskim sistemom ali mobilno napravo.

Način je 100% na spletuTo omogoča enostaven dostop od koder koli, študenti pa prejmejo svoje dostopne poverilnice v 24 do 48 urah po vpisu, pri čemer je priporočljivo, da preverijo tudi mapo z neželeno pošto v e-pošti.

Če se pojavijo kakršne koli težave z dostopom, se običajno omogoči [nejasno - morda "priložnost"]. namensko e-poštno sporočilo za podporo s katerim se lahko obrnete za reševanje tehničnih ali administrativnih vprašanj, s čimer si zagotovite stalno podporo med procesom usposabljanja.

Cilji, ciljna publika in pogoji nakupa poslovnega tečaja

Splošni cilji teh tečajev se osredotočajo na razumeti, kaj je umetna inteligenca in kakšne so njegove glavne značilnosti, da lahko oseba, ki se usposablja, razume tako teoretični kontekst kot praktične posledice pri svojem delu.

Specifični cilji vključujejo uporaba algoritmov nadzorovanega in nenadzorovanega učenjakot tudi opredelitev glavnih orodij umetne inteligence, ki so lahko koristna za podjetje pri njegovem vsakodnevnem poslovanju.

Poseben poudarek je na poslovne aplikacije umetne inteligencekot so uporaba klepetalnih robotov za storitve za stranke, sistemi za prepoznavanje glasu ali slike, modeli za napovedovanje povpraševanja, napredna segmentacija občinstva ali personalizacija ponudb.

Tečaj je namenjen vse, ki jih zanima usposabljanje Na tako iskanem področju, ne da bi nujno potrebovali zelo napredno tehnično osnovo, čeprav lahko nekaj predhodnega znanja olajša njegovo uporabo.

Kar zadeva pogoje nakupa, je običajno enkratno plačilo šolninePo tem dobijo študenti poln dostop do platforme in vsebine, brez periodičnih pristojbin ali obveznih podaljšanj, razen če je v informacijah o tečaju navedeno drugače.

Pogosti načini plačila pri usposabljanju za umetno inteligenco

Institucije, ki ponujajo usposabljanje na področju umetne inteligence, običajno upoštevajo različne načine plačila olajšati dostop čim večjemu številu ljudi, pri čemer se prilagoditi različnim potrebam in preferencam.

Ena najpogostejših možnosti je plačilo z bančno karticoobičajno prek varnih sistemov, ki sprejemajo kartice, kot so VISA, VISA Electron ali Mastercard, čeprav uporaba American Express ali Diners Club ni vedno dovoljena.

Pri izbiri te možnosti je pomembno upoštevati, da Plačilo se lahko izvede naslednji mesec. do formalizacije registracije in da bodo veljali ekonomski pogoji, o katerih se je imetnik dogovoril s svojo banko, kot so obresti ali druge provizije.

Priporočljivo je tudi preveriti, ali limit kartice je višji celotnega zneska kotizacije, da se izognete vračilu denarja ali težavam s plačilom, ki bi lahko povzročile zamudo pri začetku tečaja ali celo preklic prijave.

Druga razširjena modaliteta je SEPA direktna obremenitevZa to se podatki o računu vnesejo v registracijski obrazec, bremenitev pa se izvede samodejno naslednji mesec, kot je navedeno v pogojih centra ali univerze.

Končno vam veliko subjektov omogoča izvajanje plačilo z bančnim nakazilom na določen račun; v teh primerih je običajno potrebno, da se dokazilo pošlje skenirano prek virtualnega kampusa, pri čemer je določen najdaljši rok približno deset dni od formalizacije in vedno pred začetkom pouka.

Tipični učni načrt: uvod, algoritmi in poslovne aplikacije

Če analiziramo strukturo tipičnega tečaja umetne inteligence za podjetja, vidimo, da se običajno začne z blokom Uvod v umetno inteligencokjer so predstavljeni osnovni koncepti in so na voljo viri v obliki videoposnetkov in branja.

V tem začetnem delu je običajno najti video lekcije ki na preprost način pojasnjujejo, kaj je umetna inteligenca, skupaj z gradivom za branje, ki podrobneje opisuje informacije, in testi z več možnimi odgovori, ki vam omogočajo, da preverite, ali ste razumeli temeljne ideje.

Naslednji večji del se običajno osredotoča na algoritmi umetne inteligencePredstavitev strojnega učenja, nadzorovanih in nenadzorovanih modelov, gradnje modelov in najpogosteje uporabljenih metrik za ocenjevanje njihove učinkovitosti.

Ta razdelek obravnava tudi osnove globokega učenja, ki prikazuje, kaj je globoko učenje, kako so organizirane večplastne nevronske mreže in kateri so najpogostejši primeri uporabe v poslovnem okolju.

Modul, namenjen temu, se običajno pojavi kasneje. strategije in viri za podjetjakjer se obravnavajo teme, kot so analitika ljudi, napovedovanje zalog in povpraševanja, analiza ponudbe, zvestoba strank, spletna priporočila, izboljšanje procesov in nacionalne ali sektorske strategije za razvoj umetne inteligence.

Učni načrt se zaključi z enoto o Uporaba umetne inteligence v poslovanjukar vključuje primere, kot so sistemi priporočil, klepetalni roboti, prepoznavanje glasu in slik, dinamično oblikovanje cen, segmentacija občinstva, personalizirane digitalne kampanje, kuriranje vsebin, inteligentno iskanje, uporaba orodij, integriranih s CRM, in specifične aplikacije, kot sta ustvarjanje besedil in pisanje besedil s pomočjo umetne inteligence.

Upravljanje ponudbe usposabljanja in komunikacija s študenti

Platforme za usposabljanje za umetno inteligenco pogosto vključujejo kataloge, kjer lahko uporabnik Iščite tečaje po predmetu, stopnji ali obliki.Vendar pa včasih za izbrane filtre ni rezultatov.

V teh primerih se poroča, da Ni na voljo tečajev, ki bi izpolnjevali ta merila. Priporočljivo je spremeniti filtre in zagotoviti, da je izbran vsaj eden z aktivnimi možnostmi, da lahko iskalnik ponudi veljavne alternative.

Številna spletna mesta za usposabljanje ponujajo tudi možnost naročite se na novice novic. Po izpolnitvi obrazca zainteresirana oseba prejme e-poštno sporočilo za potrditev naročnine in od takrat naprej začne prejemati informacije o novih tečajih, promocijah ali spremembah ponudbe.

Na področju uporabniške izkušnje je običajno, da ta spletna mesta zagotavljajo informacije o uporabi lastni piškotki in piškotki tretjih oseb, pri čemer pojasnjujejo, da se uporabljajo za anonimne analitične namene, za shranjevanje nastavitev brskanja in zagotavljanje pravilnega delovanja portala.

Uporabnik ima običajno jasne možnosti Sprejmi vse piškotke, jih zavrni ali jih konfiguriraj glede na vaše nastavitve, kot tudi stalen dostop do pravilnika o piškotkih, kjer si lahko informacije ogledate in svojo odločitev kadar koli spremenite.

Celoten ekosistem vsebin, možnosti plačila, strukture tečajev, javnih pobud, kot so Elementi umetne inteligence, in programov usposabljanja velikih tehnoloških podjetij ustvarja okolje, kjer lahko vsakdo, s tehničnim ozadjem ali brez njega, najde nekaj, kar potrebuje. realističen način za začetek ali specializacijo na področju umetne inteligence, izkoristite zaposlitvene priložnosti, ki jih ponuja, in aktivno sodelujte v digitalni preobrazbi, ki jo umetna inteligenca spodbuja v vseh sektorjih.