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

Ang pagsasanay sa artificial intelligence ay naging isang pangunahing paksa para sa mga propesyonal sa teknolohiya at sinumang gustong maunawaan kung paano makakaapekto ang AI sa kanilang pang-araw-araw na buhay. Mula sa libre, malawakang bukas na mga online na kurso (MOOC) hanggang sa mga espesyalisadong programa sa mga kumpanya at unibersidad, ang mga alok na pang-edukasyon ay patuloy na lumalaki at umaangkop sa mabilis na pagsulong ng teknolohiyang ito, kabilang ang mga mapagkukunan at mga teknikal na gabay.

Sa artikulong ito, tatalakayin natin nang detalyado kung anong mga uri ng kurso sa artificial intelligence ang umiiral, anong nilalaman ang karaniwang kasama rito, anong mga propesyonal na profile ang umuusbong tungkol sa AI, paano inaayos ang mga syllabi at algorithm , anong mga opsyon sa pagbabayad o sertipikasyon ang makikita mo, at anong papel ang 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 nakabuo ng malaking pangangailangan para sa mga espesyalisadong propesyonal na profile , kapwa sa mga pampubliko at pribadong kumpanya at sa halos lahat ng produktibong sektor: pananalapi, kalusugan, logistik, tingian, marketing, industriya at ahensya ng AI , pampublikong administrasyon at marami pang iba.

Kabilang sa mga pinakakaraniwang landas sa karera, ang posisyon ng artificial intelligence at big data developer ay namumukod-tangi , 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.

Ang isa pang klasikong profile ay ang pagiging expert systems programmer , na responsable 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 naghahanap ng papel ng eksperto sa artificial intelligence at big data , isang taong mas malawak ang larangan na pinagsasama ang teknikal na kaalaman sa mga algorithm at ang madiskarteng pag-unawa sa negosyo, upang matukoy ang mga use case, tukuyin ang mga roadmap, at i-coordinate ang mga multidisciplinary team.

Malapit na nauugnay sa lahat ng nabanggit ang profile ng isang data analyst , na nagtatrabaho 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 ng mga mapagkukunan para sa MySQL upang kumuha ng mga pattern, trend, at naaaksyunang kaalaman na nagsisilbing batayan para sa paggawa ng desisyon.

Sa maraming pagkakataon, ang mga propesyonal na ito ay maaaring sumali sa mga kumpanya ng anumang laki , mula sa malalaking korporasyon hanggang sa mga SME o startup, pati na rin sa pampublikong sektor. Karaniwan din ang pagtatrabaho bilang isang freelancer o consultant, na nag-aalok ng mga serbisyo tulad ng pagbuo, pag-audit ng modelo, pagsasanay sa koponan, o disenyo ng diskarte sa AI sa loob ng mga organisasyon na nagsisimula nang mag-digitize.

Pagsasanay sa generative AI at pagbuo ng software

Isa sa mga pinakamabilis na lumalagong larangan ay ang generative artificial intelligence na inilalapat sa pagbuo ng software . Hindi 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 upang matukoy ang mga pangunahing prinsipyo ng generative AI , ipaliwanag kung paano gumagana ang mga modelong lumilikha ng teksto, mga imahe, audio, o video, at ipakita kung paano ito isinama sa daloy ng trabaho ng mga development team.

Kabilang sa mga nilalamang ito ang pagsusuri ng mga tool, modelo, at framework na lalong nagiging popular, mula sa malalaking modelo ng wika hanggang sa mga cloud library at serbisyo na nagbibigay-daan sa pagsasama ng mga generative na kakayahan sa mga aplikasyon nang hindi kinakailangang idisenyo ang modelo mula sa simula, at mga kasanayan sa DevOps gamit ang AI.

Sakop din ang mga praktikal na aplikasyon sa programming : pagbuo ng code mula sa mga deskripsyon ng natural na wika, paglikha ng awtomatikong teknikal na dokumentasyon, pagdidisenyo 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.

Malaking bahagi ng pagsasanay ang nakatuon sa pagbuo 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 tumulong sa 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, isang seksyon ang nakatuon sa mga pangunahing prinsipyo ng artificial intelligence , kung saan sinusuri ang mga pangunahing teorya, arkitektura, at uri ng mga sistema na nabuo sa buong kasaysayan ng disiplina.

Pinag-aaralan ang mga matatalinong ahente , mga 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 multi-agent system , kung saan ang ilang ahente ay nakikipag-ugnayan, nakikipagtulungan, o nakikipagkumpitensya 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 expert system at rule-based system , na gumagamit ng mga knowledge base, logical rules, at 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.

Mayroon ding mga artipisyal na neural network at deep learning model , na nagbibigay-daan sa atin na harapin ang mga kumplikadong problema tulad ng speech recognition, computer vision, machine translation, at mga advanced generative model.

Panghuli, ang paggamit ng mga ontolohiya at mga teoryang kognitibo ay kadalasang ipinakikilala , na 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

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

Isa sa mga pangunahing konsepto ay ang mabilis na inhinyeriya , ibig sabihin, ang sining at pamamaraan ng pagdidisenyo ng mga angkop na tagubilin, halimbawa, at konteksto upang gabayan ang pagbuo ng mga tugon gamit ang AI, na nagpapabuti sa katumpakan at kapakinabangan ng mga resulta.

Sinusuri ng mga kursong ito kung paano nakakaimpluwensya ang iba't ibang paraan ng pagsulat ng mga tagubilin sa kalidad ng output na nabuo: antas ng detalye, tono, tahasang mga paghihigpit, inaasahang format, paggamit ng positibo at negatibong mga halimbawa, o 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 , pagsasama ng karagdagang konteksto, chain thinking, o pagsasama-sama ng mga panlabas na tool (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 direktang nararanasan ng mga mag-aaral 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 pagsasanay ay may kasamang seksyon na nakatuon sa mga prinsipyo, pamamaraan, at algorithm ng machine learning.

Ipinaliliwanag ang pinangangasiwaang pagkatuto , kung saan ang mga modelo ay sinasanay gamit ang mga may 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, ipinapakita ang unsupervised learning , na gumagana gamit ang mga walang label na datos upang matuklasan ang mga nakatagong istruktura, hatiin ang mga customer, pangkatin ang mga dokumento o bawasan ang dimensionality gamit ang mga pamamaraan tulad ng clustering o principal component analysis.

Ang ilang programa ay patungo na sa semi-supervised learning , na pinagsasama 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 mga halimbawa ng paglalagay ng label ay magastos o mabagal.

Mayroon ding reinforcement learning , na nakatuon sa mga ahente na natututong gumawa ng magkakasunod na desisyon sa pamamagitan ng mga gantimpala at parusa, na malawakang ginagamit sa robotics, mga video game, pag-optimize ng proseso, at mga interactive na sistema ng rekomendasyon.

Karaniwang kinabibilangan ng mga blokeng ito ang nilalaman sa pagbuo ng modelo , pagpili 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 kasanayan sa anumang pagsasanay sa AI ay ang digital na pagproseso ng datos , na 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 masusuri ang kaugnayan at layunin ng nakalap na datos, suriin ang kalidad nito, matukoy ang mga potensyal na pagkiling, at tiyakin na ang paggamit nito ay naaayon sa mga layunin ng proyekto at mga kasalukuyang regulasyon sa privacy at proteksyon ng datos.

Ang bahagi ng pagsusuri ng datos ay nakatuon sa mga pamamaraan upang gawing kapaki-pakinabang na kaalaman ang hilaw na datos, 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 trend.

Ang buong prosesong ito ay naglalayong suportahan ang mga proseso ng paggawa ng desisyon sa mga organisasyon, na nag-aalok ng impormasyong nakabatay sa ebidensya na nagbibigay-daan 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, gumagamit kami ng mga madaling makuha at malawakang ginagamit na kagamitan sa industriya, upang ang pagkatuto ay mabilis na mailipat sa propesyonal na kapaligiran at hindi manatili sa mga simpleng halimbawang akademiko na hiwalay sa realidad.

Disenyo ng mga intelligent system, produkto, at assistant

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

Natututo ang mga mag-aaral na lumikha ng mga functional na detalye para sa mga produkto at serbisyong nakabatay sa AI, na isinasaalang-alang ang mga pangangailangan ng end user at mga limitasyong teknikal, badyet, mga deadline ng pag-develop, at mga kinakailangan sa regulasyon.

Sa larangan ng generative AI, may mga gawaing ginagawa sa pagdidisenyo ng mga matatalinong assistant na sumusuporta sa mga teknikal o collaborative workflow: mga internal chatbot, mga assistant para sa pagsusulat ng dokumentasyon, mga level 1 support assistant, o mga sistemang nagmumungkahi ng mga solusyon sa mga karaniwang problema sa pang-araw-araw na gawain ng isang pangkat.

Bahagi ng proseso ng pagkatuto ay kinabibilangan ng pagtukoy kung aling mga proseso ang maaaring i-automate , alin ang dapat manatili sa ilalim ng direktang kontrol ng tao, at kung paano magtatatag ng mga mekanismo sa pagsubaybay 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 resultang nagawa 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 kung paano ito isinasama sa mga daloy ng trabaho.

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

Kabilang sa mga pinakanatatanging inisyatibo upang mapalapit ang kaalamang ito sa pangkalahatang populasyon ay ang proyektong AI Elements , isang libreng online na kurso na nakatuon sa mga pangunahing prinsipyo ng artificial intelligence.

Ang pangunahing layunin ng panukalang pang-edukasyon na ito ay upang mapataas ang antas ng kaalaman tungkol sa mga teknolohiya ng AI sa lipunan, na magbibigay-daan sa sinumang interesado na magkaroon ng isang naa-access at libreng kurso na may nakapagtuturo ngunit mahigpit na pamamaraan.

Ang MOOC na ito ay orihinal na nilikha ng University of 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 Commission , ang kurso ay isinalin at pinalawak sa iba pang mga estadong miyembro, na nakarating din sa Espanya, kung saan ang State Secretariat for Digitalization and Artificial Intelligence ang namamahala sa implementasyon nito.

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

Istruktura, tagal at saklaw ng mga Elemento ng AI

Ang Elements of AI ay inihaharap bilang isang serye ng mga libreng online na kurso na bukas para sa lahat, na 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 kurso ay nakaayos sa anim na modyul , na ang bawat isa ay hinati pa sa tatlong seksyon. Sa mga yunit na ito, may mga interactive na 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 humigit-kumulang 50 oras , bagama't maaaring mag-iba ito depende sa dating kaalaman ng bawat tao at sa oras na kanilang ilalaan sa mga pagsasanay at mga karagdagang materyales.

Isa sa mga pangunahing layunin ng inisyatibo ay upang matiyak na hindi bababa sa 1% ng mga mamamayang Europeo ang makakakuha ng mga pangunahing kasanayan sa artificial intelligence, sa gayon ay nakakatulong upang mabawasan ang digital, gender, at generational divides.

Napakahalaga ng mga resulta hanggang sa kasalukuyan: mahigit 650.000 katao mula sa mahigit 170 bansa ang kumuha na ng kurso, na may partisipasyon na halos 40% kababaihan at humigit-kumulang 25% katao na 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 nagtataguyod din ng mga programa sa pagsasanay sa artificial intelligence , na may layuning mapadali ang pagkuha ng mga digital na kasanayan at tumugon sa lumalaking pangangailangan ng merkado ng paggawa.

Binibigyang-diin ng mga kumpanyang tulad ng Google ang kanilang pangako na gawing naa-access ng lahat ang AI , na nag-aalok ng mga kurso at mapagkukunan upang matuto mula sa simula, anuman ang kanilang dating karanasan sa programming, matematika, o agham ng data.

Karaniwang pinagsasama ng mga panukalang ito ang panimulang nilalaman 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 kurso sa pagsasanay na ito ay may kasamang mga halimbawa sa totoong buhay at mga libreng tool na maaaring magamit agad ng mga mag-aaral, mula sa mga platform ng eksperimento sa 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.

Ang layunin ay mag-ambag sa digital na pagbabago ng ekonomiya , na tumutulong 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 kami ng mga partikular na kurso sa artificial intelligence na nakatuon sa kapaligiran ng negosyo , na naglalayong sanayin ang mga propesyonal na gamitin ang AI sa praktikal na paraan sa kanilang mga organisasyon.

Ang isang tipikal na halimbawa ay ang 60-oras na online na kurso , na may access sa nilalaman nang hanggang 6 na buwan mula sa pagtanggap ng mga susi, na nagbibigay-daan sa iyong umunlad nang may kakayahang umangkop at pagsamahin ito sa iyong pang-araw-araw na propesyonal na aktibidad.

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

Ang format ay 100% online , na nagpapadali sa pag-access mula saanman, at ang mga mag-aaral ay makakatanggap ng mga kredensyal sa pag-access sa loob ng 24 hanggang 48 oras pagkatapos ng pagpapatala, kasama ang rekomendasyon na tingnan din ang email spam folder.

Kung may anumang problema sa pag-access, karaniwang may naka-enable na partikular na email ng suporta kung saan maaari kang sumulat upang malutas ang mga teknikal o administratibong tanong, sa gayon ay ginagarantiyahan 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 mga pangkalahatang layunin ng mga kursong ito ay nakatuon sa pag-unawa kung ano ang artipisyal na katalinuhan at kung ano ang mga pangunahing katangian nito, upang maunawaan ng taong sinasanay ang parehong teoretikal na konteksto at praktikal na implikasyon sa kanilang gawain.

Kabilang sa mga partikular na layunin ang paglalapat ng mga pinangangasiwaang at hindi pinangangasiwaang mga algorithm sa pagkatuto , pati na rin ang pagtukoy sa mga pangunahing tool ng AI na maaaring maging kapaki-pakinabang sa isang kumpanya sa pang-araw-araw na operasyon nito.

Binibigyang-diin ang mga aplikasyon sa negosyo ng AI , tulad 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 kursong ito ay para sa sinumang interesado sa pagsasanay sa ganitong larangan na mataas ang demand, nang hindi kinakailangang magkaroon ng napakataas na teknikal na background, bagama't ang pagkakaroon ng ilang naunang kaalaman ay makakatulong sa pagkatuto.

Tungkol sa mga kondisyon ng pagbili, kadalasan ito ay isang solong bayad sa pagpaparehistro , pagkatapos nito ay makakakuha ang mag-aaral ng ganap na access sa platform at sa nilalaman, nang walang pana-panahong bayarin o mandatoryong pag-renew, maliban kung may ibang nakasaad sa impormasyon ng kurso.

Mga karaniwang paraan ng pagbabayad sa pagsasanay sa AI

Ang mga institusyong nag-aalok ng pagsasanay sa artificial intelligence ay karaniwang isinasaalang-alang ang ilang mga opsyon sa 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 card , kadalasan 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 singil ay maaaring gawin sa buwan kasunod ng pormalisasyon ng pagpaparehistro, at ang mga kundisyong pang-ekonomiya na napagkasunduan ng may-ari sa kanilang bangko, tulad ng interes o iba pang mga bayarin, ang ilalapat.

Inirerekomenda rin na suriin kung ang limitasyon ng card ay mas mataas kaysa sa kabuuang halaga ng matrikula, upang maiwasan ang mga refund o isyu sa pagbabayad na maaaring makapagpaantala sa pagsisimula ng kurso o maging ang pagkansela ng rehistrasyon.

Ang isa pang karaniwang opsyon ay ang SEPA direct debit , kung saan ang mga detalye ng account ay ipinapasok sa registration form at ang singil ay awtomatikong ginagawa sa susunod na buwan, gaya ng nakasaad sa mga kondisyon ng sentro o unibersidad.

Panghuli, maraming entidad ang nagpapahintulot ng pagbabayad sa pamamagitan ng bank transfer sa isang partikular na account; sa mga kasong ito, karaniwang kinakailangan na ang patunay ng pagbabayad 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 sa artificial intelligence para sa mga kumpanya, makikita natin na kadalasan itong nagsisimula sa isang introductory block sa AI , kung saan ang mga pangunahing konsepto ay inilalahad at ang mga mapagkukunan ay inaalok sa format ng video at pagbabasa.

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

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

Saklaw din ng seksyong ito ang mga pangunahing kaalaman sa deep learning , 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.

Kalaunan, karaniwang lilitaw ang isang modyul na nakatuon sa mga estratehiya at mapagkukunan para sa mga kumpanya , kung saan tinatalakay ang mga paksang tulad ng pagsusuri ng mga tao, paghula 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 syllabus ay kinukumpleto ng isang yunit tungkol sa mga aplikasyon ng AI sa mga kumpanya , na 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

Karaniwang may kasamang mga katalogo ang mga platform ng pagsasanay sa artificial intelligence kung saan maaaring maghanap ang user ng mga kurso ayon sa paksa, antas, o modalidad , bagama't kung minsan ay maaaring walang mga resulta para sa mga napiling filter.

Sa mga kasong ito, naiulat na walang mga kursong magagamit na may mga pamantayang iyon at iminumungkahi na baguhin ang mga filter, tinitiyak na mayroong kahit isang minarkahang may mga aktibong opsyon, upang ang search engine ay makapag-alok ng mga wastong alternatibo.

Maraming website ng pagsasanay ang nag-aalok din ng opsyon na mag-subscribe sa isang newsletter . Pagkatapos makumpleto ang form, ang mga interesadong partido ay makakatanggap ng isang email na nagkukumpirma ng kanilang subscription at, mula noon, magsisimulang makatanggap ng impormasyon tungkol sa mga bagong kurso, promosyon, o mga pagbabago sa mga alok.

Sa larangan ng karanasan ng gumagamit, karaniwan para sa mga site na ito na ipaalam ang tungkol sa paggamit ng kanilang sariling at third-party na cookies , na nagpapaliwanag na ginagamit ang mga ito para sa mga anonymous na layuning analitikal, upang i-save ang mga kagustuhan sa pag-browse at upang matiyak ang tamang paggana ng portal.

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

Ang buong ecosystem na ito ng nilalaman, mga opsyon sa pagbabayad, istruktura ng kurikulum, mga pampublikong inisyatibo tulad ng Elements of AI, at mga panukala 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 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.