Utbildning i artificiell intelligens: kurser, karriärvägar och tillämpningar

Informatec Digital » Resurser » Utbildning i artificiell intelligens: kurser, karriärvägar och tillämpningar

La utbildning i artificiell intelligens Det har blivit ett centralt ämne för både teknikproffs och alla som vill förstå hur AI kommer att påverka deras dagliga liv. Från gratis, massiva introduktionskurser till specialiserade program på företag och universitet fortsätter utbildningsutbudet att växa och anpassa sig till den rasande takt med vilken denna teknik utvecklas, inklusive tekniska resurser och guider.

I den här artikeln kommer vi att gå igenom i detalj vilken typ av kurser i artificiell intelligens De existerar, vilket innehåll de vanligtvis inkluderar, vilka professionella profiler som framträder kring AI, hur de är organiserade kursplaner och algoritmerVilka betalnings- eller certifieringsalternativ kan man hitta och vilken roll spelar offentliga och privata initiativ, såsom det europeiska projektet Elements of AI eller utbildningsförslagen från stora teknikföretag.

Professionella profiler och karriärvägar inom artificiell intelligens

Expansionen av AI har skapat en brutal efterfrågan på specialiserade yrkesprofiler, både i offentliga och privata företag och inom praktiskt taget alla produktiva sektorer: finans, hälsa, logistik, detaljhandel, marknadsföring, industri- och AI-agenteroffentlig förvaltning och en lång etcetera.

Bland de vanligaste jobbmöjligheterna är tjänsten som utvecklare av artificiell intelligens och big data, fokuserad på design och konstruktion av system som kan lära sig av data och fatta automatiserade eller halvautomatiserade beslut som påverkar verkliga affärsprocesser.

En annan klassisk profil är den av expert systemprogrammerare, ansvarig för att skapa lösningar baserade på regler, expertkunskap och inferensmotorer som simulerar beslutsfattandet hos mänskliga specialister inom specifika områden, såsom diagnos, beslutsstöd eller planering.

Många organisationer söker också rollen som expert på artificiell intelligens och big dataEn mer tvärgående figur som kombinerar teknisk kunskap inom algoritmer med strategisk affärsförståelse för att identifiera användningsfall, definiera färdplaner och koordinera tvärvetenskapliga team.

Nära kopplat till allt ovanstående är profilen för dataanalytikersom fungerar genom att bearbeta, organisera och analysera information från flera källor, tillämpa statistiska och maskininlärningstekniker och utnyttja resurser för MySQL att extrahera mönster, trender och handlingsbar kunskap som fungerar som grund för beslutsfattande.

I många fall kan dessa yrkesverksamma ansluta sig företag i alla storlekarFrån stora företag till små och medelstora företag eller startups, såväl som offentliga förvaltningar. Det är också mycket vanligt att arbeta som frilansare eller konsult och erbjuda utvecklingstjänster, modellgranskning, teamutbildning eller AI-strategidesign inom organisationer som börjar digitalisera.

Utbildning i generativ AI och mjukvaruutveckling

Ett av de snabbast växande områdena är generativ artificiell intelligens tillämpad på mjukvaruutvecklingDet handlar inte längre bara om att analysera data, utan om att generera nytt innehåll: kod, dokumentation, tester, API-design och intelligenta assistenter.

Nuvarande utbildningsprogram inkluderar moduler för Identifiera de grundläggande principerna för generativ AIFörklara hur modellerna som skapar text, bilder, ljud eller video fungerar och visa hur de är integrerade i utvecklingsteamens arbetsflöde.

Detta innehåll inkluderar en analys av verktyg, modeller och ramverk som får allt större genomslag, från stora språkmodeller till molnbibliotek och tjänster som gör det möjligt att integrera generativa funktioner i applikationer utan att behöva designa modellen från grunden, och metoder för DevOps med AI.

Följande tas också upp: praktiska tillämpningar inom programmering: kodgenerering från beskrivningar i naturligt språk, automatiserad skapande av teknisk dokumentation, design av enhets-, integrations- eller regressionstester, samt intelligenta assistenter som hjälper till att granska, omstrukturera och felsöka komplexa projekt.

En betydande del av utbildningen fokuserar på utveckling av förmåga att designa lösningar baserade på generativ AI inom samarbetsmiljöer: integration i versionshanteringsplattformar, användning i CI/CD-pipelines, automatisering av kodgranskningar eller distributioner och skapande av tekniska chattrobotar för att hjälpa team.

Principer för artificiell intelligens: agenter, expertsystem och neurala nätverk

I praktiskt taget alla mellan- eller avancerade kurser är ett avsnitt tillägnat grundläggande principer för artificiell intelligens, där de viktigaste teorierna, arkitekturerna och systemtyperna som har utvecklats genom disciplinens historia granskas.

Följande studeras: intelligenta agenterEnheter som uppfattar sin omgivning genom sensorer och agerar utifrån den genom aktuatorer, och följer policyer som syftar till att maximera ett mått på prestanda eller nytta, något som är viktigt inom robotik, industriell automation eller autonoma system.

Programmen innehåller en förklaring av multiagentsystem, där flera agenter interagerar, samarbetar eller tävlar för att uppnå individuella och gemensamma mål, vilket är avgörande i komplexa simuleringar, trafikoptimering, virtuella marknader eller videospel.

En annan klassisk sektion är expertsystem och regelbaserade system, som använder kunskapsbaser, logiska regler och inferensmotorer för att resonera kring fakta, generera nya slutsatser eller rekommendationer, särskilt inom områden där mänsklig expertkunskap är välstrukturerad.

Det saknas inte heller Artificiellt nervsystem och djupinlärningsmodeller, som gör det möjligt för oss att ta itu med mycket komplexa problem som taligenkänning, datorseende, maskinöversättning eller avancerade generativa modeller.

Slutligen, användningen av ontologier och kognitiva teoriersom hjälper till att representera kunskap på ett strukturerat sätt, definiera samband mellan begrepp och närma sig vissa aspekter av mänsklig kognition för att förbättra den semantiska tolkningen av information.

Språkmodeller och grunderna i prompt engineering

Med framväxten av viktiga språkmodeller har många utbildningsprogram införlivat specifika moduler för förklara hur dessa modeller fungerarhur de är utbildade, vilken typ av data de använder och vilka deras främsta styrkor och begränsningar är.

Ett av de viktigaste begreppen är snabb ingenjörskonstDet vill säga konsten och tekniken att utforma lämpliga instruktioner, exempel och sammanhang för att vägleda genereringen av svar med AI, vilket förbättrar resultatens noggrannhet och användbarhet.

Dessa kurser analyserar hur olika sätt att skriva instruktioner Faktorer som påverkar kvaliteten på den genererade produktionen inkluderar: detaljnivå, ton, explicita begränsningar, förväntat format, användning av positiva och negativa exempel och uppdelning av komplexa uppgifter i mindre steg.

Eleverna lär sig också hur man använder strategier som iteration på prompten, införlivandet av ytterligare kontext, tankekedjan eller kombinationen av externa verktyg (t.ex. databaser eller API:er) för att berika den information som modellen använder vid generering av svar.

Allt detta åtföljs av praktiska övningar där eleverna upplev det på nära håll hur små förändringar i instruktioner ger väldigt olika svar, vilket hjälper till att bättre förstå språkmodellers interna beteende.

Maskininlärning: typer av modeller och huvudmetoder

Maskininlärning är kärnan i de flesta moderna AI-lösningar, så alla gedigna utbildningsprogram innehåller ett avsnitt dedikerat till det. principer, metoder och algoritmer för maskininlärning.

Det förklarar övervakat lärandedär modeller tränas med märkta data för att lösa klassificerings-, regressions- eller rangordningsuppgifter, med hjälp av algoritmer som beslutsträd, neurala nätverk, stödvektormaskiner eller linjära modeller.

Parallellt, den oövervakat lärande, som arbetar med omärkt data för att upptäcka dolda strukturer, segmentera kunder, gruppera dokument eller minska dimensionalitet med hjälp av tekniker som klusterbildning eller principal component analysis.

Vissa program rör sig mot semi-övervakat lärande, som kombinerar små märkta datamängder med stora volymer okommenterad data, vilket möjliggör förbättrad prestanda när märkning av prover är kostsamt eller långsamt.

Det råder inte heller någon brist på förstärkning lärande, fokuserad på agenter som lär sig att fatta sekventiella beslut genom belöningar och straff, ofta använd inom robotik, videospel, processoptimering eller interaktiva rekommendationssystem.

Dessa block innehåller vanligtvis innehåll om modellbyggeFunktionsval, prestandamått, korsvalidering, överanpassning, regularisering och tekniker för kontinuerlig förbättring, så att studenterna förstår både design och rigorös utvärdering av algoritmer.

Digital databehandling och analys för beslutsfattande

En viktig kompetens i all AI-utbildning är digital bearbetning av datavilket består av att identifiera, lokalisera, hämta, lagra, organisera och analysera digital information effektivt och säkert.

Kurserna förklarar hur utvärdera relevans och syfte av de insamlade uppgifterna, bedöma dess kvalitet, upptäcka potentiella partiskheter och säkerställa att dess användning är förenlig med projektets mål och med gällande bestämmelser om integritet och dataskydd.

Den del av dataanalys Den fokuserar på tekniker för att omvandla rådata till användbar kunskap, inklusive visuell utforskning, beräkning av nyckelindikatorer, konstruktion av dashboards och tillämpning av algoritmer för att extrahera betydande mönster eller trender.

Hela denna process syftar till att stödja beslutsprocesser i organisationer, erbjuda evidensbaserad information som möjliggör justering av strategier, optimering av resurser, förutsägelse av framtida beteenden eller upptäckt avvikelser innan de blir allvarliga problem.

I många fall används tillgängliga och allmänt använda verktyg inom branschen, så att lärandet snabbt kan överföras till arbetsplatsen. professionell miljö och inte förbli bara akademiska exempel frikopplade från verkligheten.

Design av intelligenta system, produkter och assistenter

Utöver den rent tekniska komponenten inkluderar AI-utbildning vanligtvis innehåll om system- och produktdesignDetta innebär att planera hur artificiell intelligens-lösningar ska integreras i befintliga strukturer.

Eleverna lär sig att skapa funktionella specifikationer för AI-baserade produkter och tjänster, med hänsyn till både slutanvändarnas behov och tekniska begränsningar, budget, utvecklingstidslinjer och myndighetskrav.

Inom området generativ AI pågår arbete med design av intelligenta assistenter som stöder tekniska eller samarbetsinriktade arbetsflöden: interna chattrobotar, assistenter för dokumentationsskrivning, supportassistenter på nivå 1 eller system som föreslår lösningar på vanliga problem i ett teams dagliga arbete.

En del av lärandet handlar om att identifiera vad processer kan automatiserasvilka som bör förbli under direkt mänsklig kontroll och hur man etablerar tillsynsmekanismer för att säkerställa att AI fungerar inom definierade gränser och med en acceptabel nivå av transparens.

Samtidigt uppmuntras eleverna att kritiskt analysera resultaten producerade av AI-verktyg, utvärdera deras noggrannhet, konsekvens, eventuella fel eller partiskheter, och föreslå iterativa förbättringar både i modellerna och i hur de integreras i arbetsflöden.

Element av AI: en gratis MOOC för alla medborgare

Bland de mest anmärkningsvärda initiativen för att föra denna kunskap närmare allmänheten är projektet AI-element, en gratis onlinekurs med fokus på grunderna i artificiell intelligens.

Huvudsyftet med detta utbildningsförslag är höja kunskapsnivån om AI-teknik i samhället, genom att göra en tillgänglig kurs tillgänglig för alla intresserade, kostnadsfritt och med ett informativt men rigoröst tillvägagångssätt.

Denna MOOC skapades ursprungligen av Helsingfors universitet i samarbete med företaget Reaktor, och lanserades första gången i Finland 2018, finansierat av den finska regeringen som en del av dess ordförandeskap i Europeiska unionens råd.

Därefter, och med stöd av Europeiska kommissionenKursen har översatts och utökats till resten av medlemsländerna, och har även nått Spanien, där statssekretariatet för digitalisering och artificiell intelligens ansvarar för genomförandet.

I vårt land, UNED tillhandahåller tekniskt och akademiskt stöd av kursen, och erbjuder även 2 högskolepoäng till de som slutför den, och arbete pågår med alla spanska universitet för att få den erkänd som en valbar aktivitet som ger officiella högskolepoäng till studenter.

Struktur, varaktighet och omfattning av AI-element

AI-element presenteras som en serie av gratis onlinekurser Öppen för alla, kombinerar teoretiska block med praktiska övningar och kan genomföras i din egen takt, utan fasta scheman eller behov av att resa.

Huvudrätten är organiserad i sex modulerVarje enhet är vidare indelad i tre avsnitt. Genom dessa enheter presenteras interaktiva övningar, frågor om vardagliga situationer och exempel på problemlösning för att hjälpa till att befästa lärandet.

Den beräknade längden för denna första kurs är cirka 50 timmarDet kan dock variera beroende på varje persons förkunskaper och den tid de väljer att avsätta för övningarna och kompletterande material.

Ett av huvudmålen med initiativet är att säkerställa att åtminstone 1 % av de europeiska medborgarna förvärva grundläggande färdigheter inom artificiell intelligens och därmed bidra till att minska digitala, köns- och generationsklyftor.

Resultaten hittills är mycket betydande: mer än 650 000 personer från mer än 170 länder De har redan avslutat kursen, med ett deltagande av nästan 40 % kvinnor och cirka 25 % personer över 45 år, siffror som visar dess inkluderande potential.

AI-utbildning främjas av stora teknikföretag

Vid sidan av offentliga initiativ driver även stora teknikföretag utbildningsprogram inom artificiell intelligens, i syfte att underlätta förvärvandet av digitala färdigheter och möta den växande efterfrågan på arbetsmarknaden.

Företag som Google betonar sin vilja att att föra AI närmare hela befolkningenerbjuder kurser och resurser för att lära sig från grunden, oavsett din tidigare erfarenhetsnivå inom programmering, matematik eller datavetenskap.

Dessa förslag kombinerar vanligtvis inledande innehåll om grundläggande AI-koncept med mer praktiska moduler inriktade på specifika användningsområden inom sektorer som hälsa, vetenskap, finans eller industri, som visar hur teknik kan förbättra produktivitet och innovation.

Dessutom inkluderar många av dessa utbildningsprogram Verkliga exempel och gratisverktyg som eleverna kan börja använda direkt, från plattformar för att experimentera med modeller till självstudieresurser som gör att de kan fördjupa sig i de områden som intresserar dem mest.

Detta är avsett att bidra till digital omvandling av ekonominhjälper både yrkesverksamma och arbetssökande att förvärva de färdigheter som värderas mest på dagens marknad.

Exempel på en AI-kurs online för företag

Inom utbildningslandskapet hittar vi även specifika kurser inom artificiell intelligens inriktad på affärsmiljön, som syftar till att utbilda yrkesverksamma i att tillämpa AI praktiskt i sina organisationer.

Ett typiskt exempel är onlinekursen 60 undervisningstimmar, med tillgång till innehållet i upp till 6 månader från mottagandet av nycklarna, vilket möjliggör flexibel utveckling och kompatibilitet med den dagliga yrkesverksamheten.

Den här typen av kurser erbjuder vanligtvis en certifikat efter avslutadmed valideringsmekanismer som QR-koder, personlig handledning, möjlighet att ladda ner material och kompatibilitet med alla operativsystem eller mobila enheter.

Modaliteten är 100% onlineDetta gör det enkelt att komma åt var som helst, och studenterna får sina inloggningsuppgifter inom 24 till 48 timmar efter registrering, med rekommendationen att även kontrollera sin skräppostmapp.

Om det uppstår problem med åtkomst aktiveras vanligtvis en [oklar - möjligen "möjlighet"]. dedikerad support-e-post som kan kontaktas för att lösa tekniska eller administrativa frågor, vilket säkerställer kontinuerligt stöd under utbildningsprocessen.

Mål, målgrupp och köpvillkor för en affärskurs

De allmänna målen för dessa kurser fokuserar på att förstå vad artificiell intelligens är och vilka dess huvudsakliga kännetecken är, så att den person som utbildas kan förstå både det teoretiska sammanhanget och de praktiska konsekvenserna i sitt arbete.

Specifika mål inkluderar tillämpning av övervakade och oövervakade inlärningsalgoritmersamt att identifiera de viktigaste AI-verktygen som kan vara användbara för ett företag i dess dagliga verksamhet.

Särskild vikt läggs vid affärstillämpningar av AIsåsom användning av chatbotar för kundtjänst, röst- eller bildigenkänningssystem, modeller för efterfrågeprognos, avancerad publiksegmentering eller personalisering av erbjudanden.

Kursen riktar sig till någon som är intresserad av träning Inom ett så efterfrågat område som detta, utan att nödvändigtvis kräva en särskilt avancerad teknisk grund, även om viss förkunskap kan underlätta dess användning.

När det gäller köpvillkoren är det vanligtvis en engångsbetalning för studieavgifterDärefter får studenterna full tillgång till plattformen och innehållet, utan periodiska avgifter eller obligatoriska förnyelser, om inte annat anges i kursinformationen.

Vanliga betalningsmetoder inom AI-utbildning

Institutioner som erbjuder utbildning i artificiell intelligens brukar överväga olika betalningsmetoder för att underlätta tillgången för så många människor som möjligt, med anpassning till olika behov och preferenser.

Ett av de vanligaste alternativen är betalning med bankkortvanligtvis genom säkra system som accepterar kort som VISA, VISA Electron eller Mastercard, även om användning av American Express eller Diners Club inte alltid är tillåten.

När man väljer detta alternativ är det viktigt att komma ihåg att Debiteringen kan göras nästföljande månad. till formaliseringen av registreringen, och att de ekonomiska villkor som innehavaren har överenskommit med sin bank kommer att gälla, såsom ränta eller andra avgifter.

Det rekommenderas också att kontrollera att kortgränsen är högre till den totala anmälningsavgiften, för att undvika återbetalningar eller problem med betalningen som kan försena kursstarten eller till och med avbryta anmälan.

En annan utbredd metod är SEPA-autogiroFör detta anges kontouppgifterna i registreringsformuläret och debiteringen sker automatiskt följande månad, enligt centrets eller universitetets villkor.

Slutligen tillåter många enheter dig att utföra betalning via banköverföring till ett specifikt konto; i dessa fall krävs det vanligtvis att beviset skickas skannat via det virtuella campuset, med en maximal period på cirka tio dagar från formaliseringen, och alltid före undervisningsstart.

Typisk kursplan: introduktion, algoritmer och affärstillämpningar

Om vi ​​analyserar strukturen i en typisk kurs i artificiell intelligens för företag ser vi att den vanligtvis börjar med ett block av Introduktion till AIdär de grundläggande koncepten presenteras och resurser erbjuds i video- och läsformat.

I denna inledande del är det vanligt att hitta videolektioner som på ett enkelt sätt förklarar vad AI är, tillsammans med läsmaterial som utvecklar informationen och flervalsfrågor som låter dig kontrollera om du har förstått de grundläggande idéerna.

Nästa större avsnitt fokuserar vanligtvis på algoritmer för artificiell intelligensIntroduktion till maskininlärning, övervakade och oövervakade modeller, modellbyggande och de vanligaste mätvärdena för att utvärdera deras prestanda.

Detta avsnitt behandlar även grunderna i djupinlärning, som visar vad djupinlärning är, hur flerskiktade neurala nätverk är organiserade och vilka de vanligaste användningsfallen är i affärsmiljön.

En modul dedikerad till detta dyker vanligtvis upp senare. strategier och resurser för företagdär ämnen som personalanalys, lager- och efterfrågeprognoser, utbudsanalys, kundlojalitet, webbrekommendationer, processförbättring och nationella eller sektoriella strategier för utveckling av AI tas upp.

Kursplanen avslutas med en enhet om AI-applikationer i näringslivetvilket inkluderar fall som rekommendationssystem, chatbotar, röst- och bildigenkänning, dynamisk prissättning, målgruppssegmentering, personliga digitala kampanjer, innehållskuratering, intelligenta sökningar, användning av CRM-integrerade verktyg och specifika applikationer som AI-driven textgenerering och copywriting.

Hantering av utbildningsutbudet och kommunikation med studenter

Plattformar för utbildning i artificiell intelligens innehåller ofta kataloger där användaren kan Sök efter kurser efter ämne, nivå eller format.Ibland kan det dock hända att det inte finns några resultat för de valda filtren.

I dessa fall rapporteras det att Det finns inga kurser tillgängliga som uppfyller dessa kriterier. Det rekommenderas att ändra filtren och se till att minst ett är valt som har aktiva alternativ, så att sökmotorn kan erbjuda giltiga alternativ.

Många utbildningswebbplatser erbjuder också möjligheten att prenumerera på ett nyhetsbrev av nyheter. När formuläret är ifyllt får den intresserade personen ett e-postmeddelande för att bekräfta prenumerationen och börjar från och med då få information om nya kurser, kampanjer eller ändringar i erbjudandet.

Inom området användarupplevelse är det vanligt att dessa webbplatser tillhandahåller information om användningen av egna och tredjepartscookies, och förklarar att de används för anonyma analysändamål, för att spara webbinställningar och säkerställa att portalen fungerar korrekt.

Användaren har vanligtvis tydliga alternativ för att Acceptera alla cookies, avvisa dem eller konfigurera dem enligt dina preferenser, samt permanent åtkomst till cookiepolicyn, där du kan granska informationen och ändra ditt beslut när som helst.

Hela detta ekosystem av innehåll, betalningsalternativ, kursstruktur, offentliga initiativ som Elements of AI och utbildningsprogram från stora teknikföretag skapar ett landskap där vem som helst, med eller utan teknisk bakgrund, kan hitta något de behöver. ett realistiskt sätt att komma igång eller specialisera sig inom artificiell intelligens, dra nytta av de jobbmöjligheter det erbjuder och aktivt delta i den digitala omvandling som AI driver inom alla sektorer.