Pagsasanay sa artipisyal na katalinuhan: mga kurso, landas sa karera at mga aplikasyon

Informatec Digital » Kayamanan » Pagsasanay sa artipisyal na katalinuhan: mga kurso, landas sa karera at mga aplikasyon

La pagsasanay sa artificial intelligence Ito ay naging isang pangunahing paksa para sa parehong mga propesyonal sa teknolohiya at sinumang gustong maunawaan kung paano makakaapekto ang AI sa kanilang pang-araw-araw na buhay. Mula sa libre at malawakang mga panimulang kurso hanggang sa mga espesyalisadong programa sa mga kumpanya at unibersidad, ang mga alok na pang-edukasyon ay patuloy na lumalaki at umaangkop sa napakabilis na bilis ng pagsulong ng teknolohiyang ito, kabilang ang mga mapagkukunang teknolohikal at gabay.

Sa artikulong ito, tatalakayin natin nang detalyado kung anong uri ng mga kurso sa artipisyal na katalinuhan Umiiral ang mga ito, anong nilalaman ang karaniwang isinasama nila, anong mga propesyonal na profile ang umuusbong kaugnay ng AI, kung paano sila inaayos mga silabus at mga algorithmAnong mga opsyon sa pagbabayad o sertipikasyon ang maaari mong mahanap at ano ang papel na ginagampanan ng mga pampubliko at pribadong inisyatibo, tulad ng proyektong Europeo na Elements of AI o ang mga panukala sa pagsasanay ng malalaking kumpanya ng teknolohiya.

Mga propesyonal na profile at landas sa karera sa artificial intelligence

Ang paglawak ng AI ay nagdulot ng matinding pangangailangan para sa mga espesyalisadong propesyonal na profile, kapwa sa mga pampubliko at pribadong kompanya at sa halos lahat ng produktibong sektor: pananalapi, kalusugan, logistik, tingian, marketing, mga ahente ng industriya at AIadministrasyong pampubliko at marami pang iba.

Kabilang sa mga pinakakaraniwang oportunidad sa trabaho, ang posisyon ng tagabuo ng artipisyal na katalinuhan at malaking datos, na nakatuon sa disenyo at konstruksyon ng mga sistemang may kakayahang matuto mula sa datos at gumawa ng mga awtomatiko o semi-awtomatiko na desisyon na nakakaapekto sa mga totoong proseso ng negosyo.

Isa pang klasikong profile ay ang kay programmer ng mga ekspertong sistemaresponsable sa paglikha ng mga solusyon batay sa mga patakaran, kaalaman ng eksperto, at mga inference engine na ginagaya ang paggawa ng desisyon ng mga espesyalistang tao sa mga partikular na larangan, tulad ng diagnosis, suporta sa desisyon, o pagpaplano.

Maraming organisasyon din ang naghahangad ng papel ng eksperto sa artificial intelligence at big dataIsang taong mas sumasaklaw sa iba't ibang larangan na pinagsasama ang teknikal na kaalaman sa mga algorithm at ang estratehikong pag-unawa sa negosyo, upang matukoy ang mga use case, tukuyin ang mga roadmap, at koordinasyon ng mga multidisciplinary team.

Malapit na nauugnay sa lahat ng nabanggit ay ang profile ng data analystna gumagana sa pamamagitan ng pagproseso, pag-oorganisa, at pagsusuri ng impormasyon mula sa maraming mapagkukunan, paglalapat ng mga pamamaraan sa istatistika at machine learning, at paggamit mapagkukunan para sa MySQL upang kumuha ng mga padron, kalakaran, at kaalamang magagamit na magsisilbing batayan sa paggawa ng desisyon.

Sa maraming pagkakataon, maaaring sumali ang mga propesyonal na ito mga kumpanya sa anumang lakiMula sa malalaking korporasyon hanggang sa mga SME o startup, pati na rin sa mga pampublikong administrasyon. Karaniwan din ang pagtatrabaho bilang isang freelancer o consultant, na nag-aalok ng mga serbisyo sa pagpapaunlad, pag-audit ng modelo, pagsasanay sa pangkat, o disenyo ng diskarte sa AI sa loob ng mga organisasyong nagsisimula nang mag-digitize.

Pagsasanay sa generative AI at pagbuo ng software

Isa sa mga pinakamabilis na lumalagong lugar ay ang generative artificial intelligence na inilalapat sa pagbuo ng softwareHindi na lamang ito tungkol sa pagsusuri ng datos, kundi tungkol sa pagbuo ng mga bagong nilalaman: code, dokumentasyon, mga pagsubok, mga disenyo ng API, at matatalinong katulong.

Kasama sa mga kasalukuyang programa sa pagsasanay ang mga modyul para sa Tukuyin ang mga pangunahing prinsipyo ng generative AIIpaliwanag kung paano gumagana ang mga modelong lumilikha ng teksto, mga imahe, audio, o video, at ipakita kung paano isinama ang mga ito sa daloy ng trabaho ng mga development team.

Kabilang sa mga nilalamang ito ang pagsusuri ng mga kagamitan, modelo at balangkas na lalong nakakakuha ng atensyon, mula sa malalaking modelo ng wika hanggang sa mga cloud library at serbisyo na nagbibigay-daan sa pagsasama ng mga kakayahan sa pagbuo sa mga aplikasyon nang hindi kinakailangang idisenyo ang modelo mula sa simula, at mga kasanayan ng DevOps na may AI.

Ang mga sumusunod ay tinutugunan din: mga praktikal na aplikasyon sa programming: pagbuo ng code mula sa mga deskripsyon ng natural na wika, awtomatikong paglikha ng teknikal na dokumentasyon, disenyo ng mga unit, integration o regression test, pati na rin ang mga matatalinong assistant na tumutulong sa pagsusuri, pag-refactor, at pag-debug ng mga kumplikadong proyekto.

Ang isang mahalagang bahagi ng pagsasanay ay nakatuon sa pagpapaunlad ng kakayahang magdisenyo ng mga solusyon batay sa generative AI sa loob ng mga collaborative environment: integrasyon sa mga version control platform, paggamit sa mga CI/CD pipeline, automation ng mga code review o deployment, at paglikha ng mga technical chatbot upang tulungan ang mga team.

Mga Prinsipyo ng Artipisyal na Katalinuhan: mga ahente, mga sistemang eksperto, at mga neural network

Sa halos lahat ng mga kursong intermediate o advanced, may seksyong nakalaan para sa mga pangunahing prinsipyo ng artipisyal na katalinuhan, kung saan sinusuri ang mga pangunahing teorya, arkitektura at uri ng sistema na nabuo sa buong kasaysayan ng disiplina.

Ang mga sumusunod ay pinag-aaralan: matatalinong ahenteMga entidad na nakakakita sa kanilang kapaligiran sa pamamagitan ng mga sensor at kumikilos dito sa pamamagitan ng mga actuator, na sumusunod sa mga patakarang naglalayong i-maximize ang isang sukatan ng pagganap o utility, isang bagay na mahalaga sa robotics, industrial automation o autonomous systems.

Kasama sa mga programa ang paliwanag tungkol sa mga sistemang multi-agent, kung saan ang ilang ahente ay nakikipag-ugnayan, nakikipagtulungan, o nagkukumpetensya upang makamit ang mga indibidwal at ibinahaging layunin, na mahalaga sa mga kumplikadong simulation, pag-optimize ng trapiko, mga virtual na pamilihan, o mga video game.

Ang isa pang klasikong seksyon ay ang mga sistemang eksperto at mga sistemang nakabatay sa panuntunan, na gumagamit ng mga knowledge base, mga lohikal na tuntunin, at mga inference engine upang mangatwiran tungkol sa mga katotohanan, na bumubuo ng mga bagong konklusyon o rekomendasyon, lalo na sa mga larangan kung saan ang kaalaman ng eksperto ng tao ay mahusay na nakabalangkas.

Wala ring kulang sa artipisyal na mga neural network at mga modelo ng malalim na pagkatuto, na nagbibigay-daan sa atin na harapin ang mga lubhang kumplikadong problema tulad ng pagkilala sa pagsasalita, computer vision, machine translation, o mga advanced na generative model.

Panghuli, ang paggamit ng mga ontolohiya at teoryang kognitibona tumutulong upang kumatawan sa kaalaman sa isang nakabalangkas na paraan, tukuyin ang mga ugnayan sa pagitan ng mga konsepto at lapitan ang ilang aspeto ng kognisyon ng tao upang mapabuti ang semantikong interpretasyon ng impormasyon.

Mga modelo ng wika at mga pangunahing kaalaman sa inhinyeriya ng prompt

Sa paglitaw ng mga pangunahing modelo ng wika, maraming programa sa pagsasanay ang nagsama ng mga partikular na modyul para sa ipaliwanag kung paano gumagana ang mga modelong itopaano sila sinasanay, anong uri ng datos ang ginagamit nila, at ano ang kanilang mga pangunahing kalakasan at limitasyon.

Isa sa mga pangunahing konsepto ay ang agarang engineeringIyon ay, ang sining at pamamaraan ng pagdidisenyo ng mga angkop na tagubilin, halimbawa, at konteksto upang gabayan ang pagbuo ng mga tugon sa pamamagitan ng AI, na nagpapabuti sa katumpakan at kapakinabangan ng mga resulta.

Sinusuri ng mga kursong ito kung paano naiiba ang mga paraan ng pagsulat ng mga tagubilin Ang mga salik na nakakaimpluwensya sa kalidad ng output na nabuo ay kinabibilangan ng: antas ng detalye, tono, tahasang mga paghihigpit, inaasahang format, paggamit ng positibo at negatibong mga halimbawa, at paghahati-hati ng mga kumplikadong gawain sa mas maliliit na hakbang.

Tinuturuan din ang mga mag-aaral kung paano gumamit ng mga estratehiya tulad ng pag-ulit sa prompt, ang pagsasama ng karagdagang konteksto, ang kadena ng mga kaisipan, o ang kombinasyon ng mga panlabas na kagamitan (hal., mga database o API) upang pagyamanin ang impormasyong ginagamit ng modelo kapag bumubuo ng mga tugon.

Ang lahat ng ito ay sinasamahan ng mga praktikal na pagsasanay kung saan ang mga mag-aaral maranasan ito mismo kung paano ang maliliit na pagbabago sa mga tagubilin ay nagbubunga ng magkakaibang tugon, na nakakatulong upang mas maunawaan ang panloob na pag-uugali ng mga modelo ng wika.

Pag-aaral ng makina: mga uri ng modelo at pangunahing pamamaraan

Ang machine learning ang sentro ng karamihan sa mga modernong solusyon sa AI, kaya ang anumang matibay na programa sa pagsasanay ay may kasamang seksyong nakatuon dito. mga prinsipyo, pamamaraan at algorithm ng machine learning.

Ipinapaliwanag nito ang pinangangasiwaang pag-aaralkung saan ang mga modelo ay sinasanay gamit ang mga naka-label na datos upang malutas ang mga gawain sa klasipikasyon, regresyon o pagraranggo, gamit ang mga algorithm tulad ng mga decision tree, neural network, support vector machine o linear model.

Kasabay nito, ang hindi pinangangasiwaang pag-aaral, na gumagana gamit ang mga walang label na datos upang matuklasan ang mga nakatagong istruktura, i-segment ang mga customer, pangkatin ang mga dokumento o bawasan ang dimensionality gamit ang mga pamamaraan tulad ng clustering o principal component analysis.

Ang ilang mga programa ay patungo na sa semi-supervised na pag-aaral, pinagsasama-sama ang maliliit na may label na dataset na may malalaking volume ng walang anotasyong data, na nagbibigay-daan para sa pinahusay na performance kapag ang paglalagay ng label sa mga sample ay magastos o mabagal.

Wala ring kulang pag-aaral ng pampatibay, na nakatuon sa mga ahente na natututong gumawa ng magkakasunod na mga desisyon sa pamamagitan ng mga gantimpala at parusa, malawakang ginagamit sa robotics, mga video game, pag-optimize ng proseso o mga interactive na sistema ng rekomendasyon.

Karaniwang kinabibilangan ng mga blokeng ito ang nilalaman tungkol sa pagbuo ng modeloPagpili ng tampok, mga sukatan ng pagganap, cross-validation, overfitting, regularization, at mga pamamaraan ng patuloy na pagpapabuti, upang maunawaan ng mga mag-aaral ang parehong disenyo at mahigpit na pagsusuri ng mga algorithm.

Pagproseso at pagsusuri ng digital na datos para sa paggawa ng desisyon

Isang mahalagang kakayahan sa anumang pagsasanay sa AI ay ang digital na pagproseso ng datosna binubuo ng pagtukoy, paghahanap, pagkuha, pag-iimbak, pag-oorganisa at pagsusuri ng digital na impormasyon nang mahusay at ligtas.

Ipinapaliwanag ng mga kurso kung paano suriin ang kaugnayan at layunin ng mga datos na nakalap, tasahin ang kalidad nito, tuklasin ang mga potensyal na pagkiling at tiyakin na ang paggamit nito ay naaayon sa mga layunin ng proyekto at sa mga kasalukuyang regulasyon sa privacy at proteksyon ng datos.

Ang bahagi ng pagtatasa ng data Nakatuon ito sa mga pamamaraan para sa pagbabago ng hilaw na datos tungo sa kapaki-pakinabang na kaalaman, kabilang ang biswal na paggalugad, pagkalkula ng mga pangunahing tagapagpahiwatig, pagbuo ng mga dashboard, at aplikasyon ng mga algorithm upang makuha ang mga mahahalagang padron o uso.

Ang buong prosesong ito ay naglalayong suportahan ang mga proseso ng paggawa ng desisyon sa mga organisasyon, nag-aalok ito ng impormasyong nakabatay sa ebidensya na nagbibigay-daan para sa pagsasaayos ng mga estratehiya, pag-optimize ng mga mapagkukunan, paghula ng mga pag-uugali sa hinaharap, o pagtuklas ng mga anomalya bago pa man maging malubhang problema ang mga ito.

Sa maraming pagkakataon, ginagamit sa industriya ang mga kagamitang madaling makuha at malawakang ginagamit, upang mabilis na mailipat ang pagkatuto sa lugar ng trabaho. propesyonal na kapaligiran at hindi mananatiling mga akademikong halimbawa lamang na hiwalay sa realidad.

Disenyo ng mga intelligent system, produkto, at assistant

Higit pa sa purong teknikal na bahagi, ang pagsasanay sa AI ay karaniwang kinabibilangan ng nilalaman sa mga sistema at disenyo ng produktoKabilang dito ang pagpaplano kung paano isasama ang mga solusyon sa artificial intelligence sa mga umiiral na istruktura.

Natututo ang mga mag-aaral na lumikha ng mga detalye ng paggana para sa mga produkto at serbisyong nakabatay sa AI, na isinasaalang-alang ang parehong mga pangangailangan at limitasyong teknikal ng end-user, badyet, mga takdang panahon ng pag-unlad, at mga kinakailangan sa regulasyon.

Sa larangan ng generative AI, may isinasagawang trabaho sa disenyo ng mga matalinong katulong na sumusuporta sa mga teknikal o kolaboratibong daloy ng trabaho: mga internal chatbot, mga katulong sa pagsulat ng dokumentasyon, mga katulong sa suporta sa level 1, o mga sistemang nagmumungkahi ng mga solusyon sa mga karaniwang problema sa pang-araw-araw na gawain ng isang pangkat.

Bahagi ng pagkatuto ang pagtukoy kung ano ang maaaring awtomatiko ang mga prosesoalin ang dapat manatili sa ilalim ng direktang kontrol ng tao at kung paano magtatatag ng mga mekanismo ng pangangasiwa upang matiyak na ang AI ay gumagana sa loob ng mga tinukoy na limitasyon at may katanggap-tanggap na antas ng transparency.

Kasabay nito, hinihikayat ang mga mag-aaral na kritikal na suriin ang mga resulta nalilikha ng mga kagamitang AI, sinusuri ang kanilang katumpakan, pagkakapare-pareho, mga posibleng pagkakamali o bias, at nagmumungkahi ng mga paulit-ulit na pagpapabuti kapwa sa mga modelo at sa paraan ng pagsasama ng mga ito sa mga daloy ng trabaho.

Mga Elemento ng AI: isang libreng MOOC para sa lahat ng mamamayan

Kabilang sa mga pinakakilalang inisyatibo upang mailapit ang kaalamang ito sa pangkalahatang populasyon ay ang proyektong Mga Elemento ng AI, isang libreng online na kurso na nakatuon sa mga pangunahing kaalaman sa artificial intelligence.

Ang pangunahing layunin ng panukalang pang-edukasyon na ito ay pataasin ang antas ng kaalaman tungkol sa mga teknolohiya ng AI sa lipunan, na nagbibigay sa sinumang interesado ng isang kursong naa-access, libre at may nakapagtuturo ngunit mahigpit na pamamaraan.

Ang MOOC na ito ay orihinal na nilikha ng Unibersidad ng Helsinki sa pakikipagtulungan ng kumpanyang Reaktor, at unang inilunsad sa Finland noong 2018, na pinondohan ng gobyerno ng Finland bilang bahagi ng pagkapangulo nito sa Konseho ng Unyong Europeo.

Kasunod nito, at sa suporta ng European ComisiónAng kurso ay naisalin at pinalawak na sa iba pang mga estadong miyembro, at nakarating din sa Espanya, kung saan ang State Secretariat for Digitalization and Artificial Intelligence ang namamahala sa implementasyon nito.

Sa ating bansa, ang Nagbibigay ang UNED ng teknikal at akademikong suporta ng kurso, na nag-aalok din ng 2 kredito sa mga makakakumpleto nito, at isinasagawa ang trabaho kasama ang lahat ng unibersidad sa Espanya upang makilala ito bilang isang elektibong aktibidad na nagbibigay ng mga opisyal na kredito sa mga mag-aaral.

Istruktura, tagal at saklaw ng mga Elemento ng AI

Ang mga elemento ng AI ay inihaharap bilang isang serye ng libreng online na kurso Bukas para sa lahat, pinagsasama ang mga teoretikal na bloke at praktikal na pagsasanay at maaaring kumpletuhin sa sarili mong bilis, nang walang takdang iskedyul o pangangailangang maglakbay.

Ang pangunahing putahe ay nakaayos sa anim na modyulAng bawat yunit ay hinahati pa sa tatlong seksyon. Sa mga yunit na ito, may mga interaktibong pagsasanay, mga tanong tungkol sa pang-araw-araw na sitwasyon, at mga halimbawa sa paglutas ng problema na inilalahad upang makatulong sa pagpapatibay ng pagkatuto.

Ang tinatayang tagal ng unang kursong ito ay mga 50 orasGayunpaman, maaaring mag-iba ito depende sa dating kaalaman ng bawat tao at sa oras na napagpasyahan nilang ilaan sa mga pagsasanay at mga karagdagang materyales.

Isa sa mga pangunahing layunin ng inisyatibo ay upang matiyak na kahit man lang ang 1% ng mga mamamayang Europeo makakuha ng mga pangunahing kasanayan sa artificial intelligence, sa gayon ay nakakatulong sa pagbabawas ng digital, gender, at generational gaps.

Ang mga resulta hanggang sa kasalukuyan ay lubhang makabuluhan: higit pa sa 650.000 katao mula sa mahigit 170 bansa Natapos na nila ang kurso, na may partisipasyon na halos 40% ng mga kababaihan at humigit-kumulang 25% ng mga taong higit sa 45 taong gulang, mga bilang na nagpapakita ng inklusibong potensyal nito.

Pagsasanay sa AI na itinaguyod ng mga pangunahing kumpanya ng teknolohiya

Kasabay ng mga pampublikong inisyatibo, ang malalaking kumpanya ng teknolohiya ay nagtutulak din mga programa sa pagsasanay sa artipisyal na katalinuhan, na may layuning mapadali ang pagtatamo ng mga kasanayang digital at pagtugon sa lumalaking pangangailangan ng merkado ng paggawa.

Binibigyang-diin ng mga kumpanyang tulad ng Google ang kanilang kahandaang inilalapit ang AI sa buong populasyonnag-aalok ng mga kurso at mapagkukunan para matuto mula sa simula, anuman ang iyong antas ng dating karanasan sa programming, matematika, o data science.

Karaniwang pinagsasama ng mga panukalang ito ang panimulang nilalaman tungkol sa mga pangunahing konsepto ng AI na may mas praktikal na mga modyul na nakatuon sa mga partikular na gamit sa mga sektor tulad ng kalusugan, agham, pananalapi o industriya, na nagpapakita kung paano mapapabuti ng teknolohiya ang produktibidad at inobasyon.

Bukod pa rito, marami sa mga programang pagsasanay na ito ay kinabibilangan ng Mga halimbawa sa totoong mundo at mga libreng tool na maaaring magamit agad ng mga mag-aaral, mula sa mga plataporma para sa pag-eksperimento sa mga modelo hanggang sa mga mapagkukunan sa pag-aaral sa sarili na nagbibigay-daan sa kanila na mas malalim na masuri ang mga larangang pinaka-interesante sa kanila.

Ito ay naglalayong makatulong sa digital na pagbabago ng ekonomiyapagtulong sa parehong mga nagtatrabahong propesyonal at mga naghahanap ng trabaho na makamit ang mga kasanayang pinakamahalaga sa merkado ngayon.

Halimbawa ng online na kurso sa AI para sa mga negosyo

Sa loob ng larangan ng pagsasanay, makakahanap din tayo ng mga partikular na kurso sa artipisyal na katalinuhan na nakatuon sa kapaligiran ng negosyo, na naglalayong sanayin ang mga propesyonal upang praktikal na mailapat ang AI sa kanilang mga organisasyon.

Isang tipikal na halimbawa ay ang online na kurso ng 60 oras ng pagtuturo, na may access sa nilalaman nang hanggang 6 na buwan mula sa pagtanggap ng mga susi, na nagbibigay-daan para sa flexible na pag-unlad at pagiging tugma sa pang-araw-araw na propesyonal na aktibidad.

Ang ganitong uri ng kurso ay karaniwang nag-aalok ng sertipiko pagkatapos makumpletona may mga mekanismo ng pagpapatunay tulad ng mga QR code, isinapersonal na serbisyo sa pagtuturo, ang posibilidad ng pag-download ng mga materyales at pagiging tugma sa anumang operating system o mobile device.

Ang modality ay 100% onlineGinagawa nitong madali ang pag-access mula saanman, at matatanggap ng mga estudyante ang kanilang mga kredensyal sa pag-access sa loob ng 24 hanggang 48 oras pagkatapos ng pagpapatala, kasama ang rekomendasyon na tingnan din ang kanilang email spam folder.

Kung may anumang isyung lumitaw sa pag-access, karaniwang pinagana ang isang [hindi malinaw - posibleng "pagkakataon"]. nakalaang email ng suporta na maaaring kontakin upang malutas ang mga teknikal o administratibong tanong, sa gayon ay tinitiyak ang patuloy na suporta sa panahon ng proseso ng pagsasanay.

Mga layunin, target na madla, at mga kondisyon sa pagbili para sa isang kurso sa negosyo

Ang pangkalahatang layunin ng mga kursong ito ay nakatuon sa upang maunawaan kung ano ang artipisyal na katalinuhan at ano ang mga pangunahing katangian nito, upang maunawaan ng taong sinasanay kapwa ang teoretikal na konteksto at ang praktikal na implikasyon sa kanilang gawain.

Kabilang sa mga partikular na layunin ang aplikasyon ng mga pinangangasiwaang at hindi pinangangasiwaang mga algorithm ng pagkatutopati na rin ang pagtukoy sa mga pangunahing kagamitan sa AI na maaaring maging kapaki-pakinabang sa isang kumpanya sa pang-araw-araw na operasyon nito.

Ang espesyal na diin ay ibinibigay sa mga aplikasyon sa negosyo ng AItulad ng paggamit ng mga chatbot para sa serbisyo sa customer, mga sistema ng pagkilala ng boses o imahe, mga modelo ng prediksyon ng demand, advanced na segmentasyon ng madla o pag-personalize ng alok.

Ang kurso ay naglalayong sinumang interesado sa pagsasanay Sa isang lugar na kasing-demand ng ganito, nang hindi kinakailangang magkaroon ng napakaunlad na teknikal na base, bagama't ang pagkakaroon ng ilang paunang kaalaman ay maaaring mapadali ang paggamit nito.

Tungkol sa mga kondisyon ng pagbili, kadalasan ito ay isang minsanang bayad sa matrikulaPagkatapos nito, magkakaroon ng ganap na access ang mga mag-aaral sa plataporma at nilalaman, nang walang pana-panahong bayarin o mandatoryong pag-renew, maliban kung iba ang nakasaad sa impormasyon ng kurso.

Mga karaniwang paraan ng pagbabayad sa pagsasanay sa AI

Karaniwang isinasaalang-alang ng mga institusyong nag-aalok ng pagsasanay sa artificial intelligence ang iba't ibang paraan ng pagbabayad upang mapadali ang pag-access para sa pinakamaraming posibleng bilang ng mga tao, na umaangkop sa iba't ibang pangangailangan at kagustuhan.

Isa sa mga pinakakaraniwang opsyon ay ang pagbabayad gamit ang bank cardkadalasan sa pamamagitan ng mga secure na sistema na tumatanggap ng mga card tulad ng VISA, VISA Electron o Mastercard, bagama't hindi palaging pinapayagan ang paggamit ng American Express o Diners Club.

Kapag pinipili ang opsyong ito, mahalagang tandaan na ang Maaaring gawin ang singil sa susunod na buwan. sa pormalisasyon ng rehistrasyon, at ang mga kundisyong pang-ekonomiya na napagkasunduan ng may-ari kasama ang kanilang bangko ang ilalapat, tulad ng interes o iba pang mga bayarin.

Inirerekomenda rin na suriin na ang mas mataas ang limitasyon ng card sa kabuuang halaga ng bayad sa pagpaparehistro, upang maiwasan ang mga refund o problema sa pagbabayad na maaaring makapagpaantala sa pagsisimula ng kurso o maging ang pagkansela ng pagpaparehistro.

Isa pang laganap na modalidad ay ang Direktang debit ng SEPAPara dito, ang mga detalye ng account ay ipinapasok sa form ng pagpaparehistro at ang singil ay awtomatikong gagawin sa susunod na buwan, tulad ng ipinahiwatig sa mga kondisyon ng sentro o unibersidad.

Panghuli, maraming entidad ang nagpapahintulot sa iyo na isagawa ang pagbabayad sa pamamagitan ng bank transfer sa isang partikular na account; sa mga kasong ito, karaniwang kinakailangan na ang patunay ay ipadala nang naka-scan sa pamamagitan ng virtual campus, na nagtatakda ng maximum na panahon na humigit-kumulang sampung araw mula sa pormalisasyon, at palaging bago magsimula ang pagtuturo.

Karaniwang silabus: panimula, mga algorithm at mga aplikasyon sa negosyo

Kung susuriin natin ang istruktura ng isang tipikal na kurso ng artificial intelligence para sa mga negosyo, makikita natin na kadalasan itong nagsisimula sa isang bloke ng Panimula sa AIkung saan ang mga pangunahing konsepto ay inilalahad at ang mga mapagkukunan ay inaalok sa format ng video at babasahin.

Sa unang bahaging ito, karaniwan nang matatagpuan ang mga aralin sa video na nagpapaliwanag sa simpleng paraan kung ano ang AI, kasama ang mga babasahin na nagpapalawak ng impormasyon at mga pagsusulit na multiple-choice na nagbibigay-daan sa iyong suriin kung naunawaan mo ang mga pangunahing ideya.

Ang susunod na pangunahing seksyon ay karaniwang nakatuon sa artipisyal na algorithm ng katalinuhanPagpapakilala sa machine learning, mga pinangangasiwaang at hindi pinangangasiwaang modelo, pagbuo ng modelo, at ang mga pinakakaraniwang ginagamit na sukatan para sa pagsusuri ng kanilang pagganap.

Tinatalakay din sa seksyong ito ang mga pangunahing kaalaman sa malalim na pag-aaral, na nagpapakita kung ano ang deep learning, kung paano inoorganisa ang mga multilayer neural network at kung ano ang mga pinakakaraniwang gamit nito sa kapaligiran ng negosyo.

Karaniwang lumalabas ang isang modyul na nakatuon dito sa ibang pagkakataon. mga estratehiya at mapagkukunan para sa mga negosyokung saan tinatalakay ang mga paksang tulad ng people analytics, pagtataya ng stock at demand, pagsusuri ng supply, katapatan ng customer, mga rekomendasyon sa web, pagpapabuti ng proseso at mga pambansa o sektoral na estratehiya para sa pagpapaunlad ng AI.

Ang silabus ay kinukumpleto gamit ang isang yunit sa Mga aplikasyon ng AI sa negosyona kinabibilangan ng mga kaso tulad ng mga sistema ng rekomendasyon, chatbot, pagkilala ng boses at imahe, dynamic na pagpepresyo, segmentasyon ng madla, isinapersonal na mga digital na kampanya, pagpili ng nilalaman, matatalinong paghahanap, paggamit ng mga tool na isinama sa CRM at mga partikular na aplikasyon tulad ng pagbuo ng teksto at copywriting na pinapagana ng AI.

Pamamahala ng alok sa pagsasanay at komunikasyon sa mga mag-aaral

Ang mga plataporma ng pagsasanay sa artificial intelligence ay kadalasang may kasamang mga katalogo kung saan maaaring gamitin ng gumagamit Maghanap ng mga kurso ayon sa paksa, antas, o format.Gayunpaman, kung minsan ay maaaring walang resulta para sa mga napiling filter.

Sa mga kasong iyon, iniulat na Walang mga kursong magagamit na nakakatugon sa mga pamantayang iyon. Iminumungkahi na baguhin ang mga filter, tinitiyak na kahit isa lang ang napili na may mga aktibong opsyon, upang ang search engine ay makapag-alok ng mga wastong alternatibo.

Maraming website ng pagsasanay ang nag-aalok din ng posibilidad ng mag-subscribe sa isang newsletter ng balita. Pagkatapos makumpleto ang form, ang interesadong tao ay makakatanggap ng email upang kumpirmahin ang subscription at, mula noon, magsisimulang makatanggap ng impormasyon tungkol sa mga bagong kurso, promosyon o mga pagbabago sa alok.

Sa larangan ng karanasan ng gumagamit, karaniwan para sa mga site na ito na magbigay ng impormasyon tungkol sa paggamit ng sariling at third-party na cookies, na nagpapaliwanag na ginagamit ang mga ito para sa mga layuning pang-analitikal na hindi nagpapakilala, upang i-save ang mga kagustuhan sa pag-browse at matiyak ang wastong paggana ng portal.

Karaniwang may malinaw na mga opsyon ang gumagamit Tanggapin ang lahat ng cookies, tanggihan ang mga ito, o i-configure ang mga ito ayon sa iyong mga kagustuhan, pati na rin ang permanenteng pag-access sa patakaran sa cookie, kung saan maaari mong suriin ang impormasyon at baguhin ang iyong desisyon anumang oras.

Ang buong ecosystem na ito ng nilalaman, mga opsyon sa pagbabayad, istruktura ng kurso, mga pampublikong inisyatibo tulad ng Elements of AI, at mga programa sa pagsasanay mula sa malalaking kumpanya ng teknolohiya ay lumilikha ng isang tanawin kung saan ang sinuman, mayroon man o walang teknikal na background, ay makakahanap ng isang bagay na kailangan nila. isang makatotohanang paraan upang magsimula o magpakadalubhasa sa artificial intelligence, samantalahin ang mga oportunidad sa trabaho na inaalok nito at aktibong lumahok sa digital na pagbabagong itinutulak ng AI sa lahat ng sektor.