- 人工智慧培訓涵蓋從免費入門課程到專注於生成式人工智慧和商業應用的高級課程。
- 主要內容包括人工智慧原理、機器學習、資料處理與分析、系統設計、語言模型的使用。
- AI Elements 等倡議以及主要科技公司的提案促進了大規模、免費獲取基礎人工智慧知識。
- 人工智慧開闢了備受追捧的專業職業道路，並提供多種線上培訓選擇，以及不同的支付和認證方式。
人工智慧培訓已成為技術專業人士以及所有希望了解人工智慧如何影響日常生活的人們關注的焦點。從免費的大型開放式網路課程（MOOC）到企業和大學的專業項目，教育資源不斷增長並適應這項技術快速發展的步伐，包括各種資源和技術指南。
在本文中，我們將詳細探討人工智慧課程的類型、它們通常包含的內容、圍繞人工智慧正在湧現的專業人才、課程大綱和演算法的組織方式、您可以找到的付款或認證選項，以及公共和私人倡議（例如歐洲的「人工智慧元素」專案或大型科技公司的培訓方案）所發揮的作用。
人工智慧領域的職業概況和職業發展道路
人工智慧的擴展產生了對專業人才的巨大需求，無論是在公共和私人公司，還是在幾乎所有生產部門：金融、醫療、物流、零售、行銷、工業和人工智慧代理、公共管理等等。
在眾多職業道路中，人工智慧和大數據開發人員的職位尤其突出，其重點在於設計和建立能夠從數據中學習並做出影響實際業務流程的自動化或半自動化決策的系統。
另一個經典職業是專家系統程式設計師，負責根據規則、專家知識和推理引擎創建解決方案，以模擬人類專家在特定領域（如診斷、決策支援或規劃）的決策過程。
許多組織也在尋找人工智慧和大數據領域的專家，這是一個更具跨領域能力的人才，他/她將演算法方面的技術知識與對業務的策略理解相結合，以確定用例、制定路線圖並協調多學科團隊。
與以上所有內容密切相關的是資料分析師的職業概況，他們的工作是透過處理、組織和分析來自多個來源的信息，應用統計和機器學習技術，並利用MySQL 資源來提取模式、趨勢和可操作的知識，作為決策的基礎。
在許多情況下，這些專業人士可以加入各種規模的公司，從大型企業到中小企業或新創公司，以及公共部門。作為自由工作者或顧問，為正在轉型數位化的組織提供開發、模型審計、團隊培訓或人工智慧策略設計等服務也很常見。
生成式人工智慧和軟體開發的培訓
成長最快的領域之一是應用於軟體開發的生成式人工智慧。它不再只是分析數據，而是產生新的內容：程式碼、文件、測試、API設計和智慧助理。
目前的培訓課程包括識別生成式人工智慧的基本原理的模組，解釋創建文字、圖像、音訊或視訊的模型的工作原理，並展示它們如何整合到開發團隊的工作流程中。
這些內容包括對越來越受歡迎的工具、模型和框架的分析，從大型語言模型到雲端庫和服務，這些工具和服務允許將生成功能融入應用程序，而無需從頭開始設計模型，以及人工智慧的 DevOps 實踐。
本書也涵蓋了程式設計中的實際應用：從自然語言描述產生程式碼、建立自動化技術文件、設計單元測試、整合測試或回歸測試，以及幫助審查、重構和調試複雜專案的智慧助理。
培訓的重要組成部分是培養在協作環境中基於生成式人工智慧設計解決方案的能力：整合到版本控制平台、在 CI/CD 管道中使用、自動化程式碼審查或部署，以及創建技術聊天機器人來幫助團隊。
人工智慧原理：智能體、專家系統與神經網絡
幾乎所有中級或高級課程都會專門用一個章節來講解人工智慧的基本原理，回顧該學科發展史上發展的主要理論、架構和系統類型。
智能體是研究的對象，它們透過感測器感知環境，並透過執行器對環境採取行動，遵循旨在最大化性能或效用的策略，這在機器人、工業自動化或自主系統中至關重要。
這些程序包括對多智能體系統的解釋，其中多個智能體相互作用、合作或競爭以實現個人和共同目標，這在複雜的模擬、交通優化、虛擬市場或視頻遊戲中至關重要。
另一個經典部分是專家系統和基於規則的系統，它們使用知識庫、邏輯規則和推理引擎來推理事實，產生新的結論或建議，特別是在人類專家知識結構良好的領域。
人工神經網路和深度學習模型也已出現，使我們能夠解決語音識別、電腦視覺、機器翻譯和高級生成模型等高度複雜的問題。
最後，通常會引入本體論和認知理論，這有助於以結構化的方式表示知識，定義概念之間的關係，並研究人類認知的某些方面，以改善資訊的語義解釋。
語言模型和提示工程基礎知識
隨著大型語言模型的出現，許多培訓計畫都加入了專門的模組來解釋這些模型的工作原理、訓練方法、使用的資料類型以及它們的主要優點和限制。
其中一個關鍵概念是快速工程，即設計適當的指令、範例和上下文來指導人工智慧產生回應的藝術和技術，從而提高結果的準確性和實用性。
這些課程分析了不同的說明編寫方式如何影響輸出結果的品質：細節程度、語氣、明確的限制、預期格式、正面和負面範例的使用，或將複雜的任務分解成更小的步驟。
學生還會學習如何使用諸如反覆提示、加入更多背景資訊、鍊式思維或結合外部工具（例如資料庫或 API）等策略來豐富模型在產生回應時使用的資訊。
所有這些都伴隨著實踐練習，學生可以在這些練習中親身體驗到指令的微小變化如何產生截然不同的反應，這有助於更好地理解語言模型的內在行為。
機器學習：模型類型和主要方法
機器學習是大多數現代人工智慧解決方案的核心，因此任何紮實的培訓都包含一個專門講解機器學習原理、方法和演算法的章節。
本文解釋了監督學習，其中使用標記資料訓練模型來解決分類、回歸或排序任務，使用的演算法包括決策樹、神經網路、支援向量機或線性模型。
同時，本文也介紹了無監督學習，它利用未標記的資料來發現隱藏的結構、細分客戶、對文件進行分組或使用聚類或主成分分析等技術來降低維度。
一些程式正在朝著半監督學習的方向發展，將小型標記資料集與大量未標註資料結合，這樣在標註範例成本高或速度緩慢的情況下，可以提高效能。
強化學習也得到了應用，它專注於透過獎勵和懲罰來學習做出順序決策的智能體，廣泛應用於機器人、視訊遊戲、流程優化和互動式推薦系統。
這些模組通常包括模型建構、特徵選擇、效能指標、交叉驗證、過度擬合、正則化和持續改進技術等方面的內容，以便學生理解演算法的設計和嚴格評估。
用於決策的數位資料處理和分析
任何人工智慧培訓的一項基本技能是數據數位化處理，包括高效、安全地識別、定位、檢索、儲存、組織和分析數位資訊。
這些課程講解如何評估所收集資料的相關性和目的，評估其質量，檢測潛在的偏差，並確保其使用符合專案目標和當前的隱私及資料保護法規。
數據分析部分著重於將原始數據轉化為有用知識的技術，包括視覺化探索、關鍵指標計算、儀表板建構以及應用演算法提取重要模式或趨勢。
整個過程旨在支持組織中的決策過程，提供基於證據的信息，從而可以調整戰略、優化資源、預測未來行為或在異常情況演變成嚴重問題之前發現異常情況。
在許多情況下，我們使用業界易於獲取和廣泛使用的工具，以便學習成果能夠快速轉移到專業環境中，而不是停留在與現實脫節的簡單學術範例中。
智慧系統、產品和助理的設計
除了純粹的技術部分之外，人工智慧培訓通常還包括系統和產品設計的內容，這涉及到規劃如何將人工智慧解決方案整合到現有結構中。
學生將學習如何為基於人工智慧的產品和服務創建功能規範，同時考慮最終用戶的需求和技術限制、預算、開發期限和監管要求。
在生成式人工智慧領域，人們正在致力於設計支援技術或協作工作流程的智慧助理：內部聊天機器人、文件編寫助理、一級支援助手，或為團隊日常工作中常見問題提供解決方案的系統。
學習過程的一部分包括確定哪些流程可以自動化，哪些流程應該繼續由人們直接控制，以及如何建立監控機制，以確保人工智慧在規定的範圍內運行，並具有可接受的透明度。
同時，鼓勵學生批判性地分析人工智慧工具產生的結果，評估其準確性、一致性、可能的錯誤或偏差，並提出對模型及其在工作流程中的整合方式的迭代改進。
人工智慧要素：面向所有公民的免費MOOC課程
在眾多旨在讓大眾更了解人工智慧知識的傑出措施中，AI Elements計畫尤為突出。這是一個免費的線上課程，重點介紹人工智慧的基本原理。
該教育方案的主要目標是提高社會對人工智慧技術的了解水平，為所有有興趣的人提供易於獲取、免費且內容豐富但嚴謹的課程。
這門 MOOC 課程最初由赫爾辛基大學與 Reaktor 公司合作創建，並於 2018 年在芬蘭首次推出，由芬蘭政府擔任歐盟理事會輪值主席國期間提供資金支持。
隨後，在歐盟委員會的支持下，該課程被翻譯並推廣到其他成員國，也包括西班牙，西班牙數位化和人工智慧國務秘書處負責該課程的實施。
在我國，西班牙遠距教育大學 (UNED) 為該課程提供技術和學術支持，並為完成該課程的學生提供 2 個學分。目前，我們正在與所有西班牙大學合作，爭取將該課程認可為一項選修活動，並為學生授予正式學分。
人工智慧要素的結構、持續時間和範圍
《人工智慧基礎》是一系列面向所有人的免費線上課程，它將理論模組與實踐練習相結合，您可以按照自己的步調完成課程，無需固定時間安排或旅行。
主課程分為六個模組，每個模組又細分為三個部分。各單元中穿插著互動練習、日常情境問題和問題解決範例，以幫助鞏固學習成果。
第一門課程的預計時長約為 50 小時，但具體時長可能會因每個人的先前知識水平以及他們決定投入練習和補充材料的時間而有所不同。
該倡議的主要目標之一是確保至少1% 的歐洲公民掌握人工智慧的基本技能，從而幫助縮小數位落差、性別落差和世代鴻溝。
迄今為止的成果非常顯著：來自 170 多個國家的 650.000 萬多人參加了該課程，其中近 40% 為女性，約 25% 為 45 歲以上的人群，這些數字表明了該課程的包容性潛力。
主要科技公司推廣人工智慧培訓
除了公共措施之外，大型科技公司也在推廣人工智慧培訓項目，旨在幫助人們獲得數位技能，並滿足勞動力市場日益增長的需求。
像Google這樣的公司強調他們致力於讓每個人都能接觸到人工智慧，提供課程和資源，讓人們可以從零開始學習，無論之前是否有程式設計、數學或資料科學方面的經驗。
這些提案通常將人工智慧基本概念的介紹性內容與更注重醫療、科學、金融或工業等行業具體用例的實用模組相結合，展示技術如何提高生產力和創新能力。
此外，許多此類培訓課程都包含真實世界的例子和免費工具，學生可以立即開始使用，從模型實驗平台到自學資源，使他們能夠深入研究自己最感興趣的領域。
其目標是為經濟的數位轉型做出貢獻，幫助在職專業人士和求職者獲得當今市場最受重視的技能。
企業線上人工智慧課程範例
在培訓領域，我們還可以找到一些專門針對商業環境的人工智慧課程，這些課程旨在培訓專業人士如何在他們的組織中實際應用人工智慧。
一個典型的例子是60 小時的線上課程，從收到金鑰起，您可以存取課程內容長達 6 個月，這使您可以靈活地學習並將其與您的日常工作活動結合起來。
這類課程通常會在完成課程後頒發證書，並提供二維碼等驗證機制、個人化輔導服務、資料下載功能，以及與任何作業系統或行動裝置的兼容性。
該課程100% 在線，方便學生隨時隨地訪問。學生註冊後 24 至 48 小時內即可收到登入憑證，建議同時檢查電子郵件垃圾郵件資料夾。
如果在訪問過程中出現任何問題，通常會啟用專門的支援郵箱，您可以透過該郵箱發送郵件來解決技術或管理方面的問題，從而保證在培訓過程中獲得持續的支援。
商業課程的目標、目標受眾和購買條件
這些課程的總體目標是讓學員了解人工智慧是什麼以及它的主要特徵，以便受訓人員能夠理解其理論背景和在工作中的實際意義。
具體目標包括應用監督學習和非監督學習演算法，以及確定對公司日常營運有用的主要人工智慧工具。
特別強調人工智慧的商業應用，例如使用聊天機器人進行客戶服務、語音或圖像識別系統、需求預測模型、高階受眾細分或個人化服務。
本課程面向所有對在高需求領域接受培訓感興趣的人士，不一定需要非常高深的技術背景，但具備一些先前的知識可以幫助學習。
關於購買條件，通常只需一次性支付註冊費，之後學生即可完全存取平台和內容，無需定期付費或強制續費，除非課程資訊另有規定。
人工智慧培訓常用的支付方式
提供人工智慧培訓的機構通常會考慮多種支付方式，以方便盡可能多的人參與，並適應不同的需求和偏好。
最常見的選擇之一是使用銀行卡付款，通常是透過接受 VISA、VISA Electron 或 Mastercard 等卡的安全系統，儘管並非總是允許使用 American Express 或 Diners Club。
選擇此選項時，需要注意的是，費用可能會在正式註冊後的下一個月收取，並且持有人與其銀行約定的經濟條件（例如利息或其他費用）將適用。
此外，建議檢查信用卡額度是否高於學費總額，以避免退款或付款問題，從而導致課程延遲開始甚至取消註冊。
另一種普遍採用的方式是SEPA 直接扣款，帳戶詳細資料在註冊表格中輸入，費用將在下個月自動扣除，具體扣款方式以中心或大學的條款為準。
最後，許多機構允許透過銀行轉帳支付到特定帳戶；在這種情況下，通常要求透過虛擬校園發送付款證明掃描件，規定自正式成立之日起最長不超過十天，並且必須在開課之前完成。
典型課程大綱：引言、演算法與商業應用
如果我們分析面向企業的典型人工智慧課程的結構，就會發現它通常以人工智慧入門模組開始，其中會介紹基本概念，並以影片和閱讀的形式提供資源。
在本初始部分，您經常會找到一些視頻課程，這些課程以簡單的方式解釋了什麼是人工智能，還有一些閱讀材料，這些材料擴展了相關信息，以及一些多項選擇題測試，讓您可以檢查自己是否理解了基本概念。
下一個主要部分通常側重於人工智慧演算法，介紹機器學習、監督模型和非監督模型、模型建構以及評估其性能最常用的指標。
本節還涵蓋了深度學習的基礎知識，展示了什麼是深度學習，多層神經網路是如何組織的，以及在商業環境中最常見的用例是什麼。
之後，通常會出現一個專門介紹公司策略和資源的模組，其中會涉及人員分析、庫存和需求預測、供應分析、客戶忠誠度、網路推薦、流程改進以及國家或行業人工智慧發展策略等主題。
課程大綱還包括一個關於人工智慧在公司中的應用單元，其中包括推薦系統、聊天機器人、語音和圖像識別、動態定價、受眾細分、個性化數位行銷活動、內容策劃、智慧搜尋、整合到 CRM 中的工具的使用以及人工智慧驅動的文本生成和文案撰寫等具體應用案例。
培訓課程管理及與學生的溝通
人工智慧培訓平台通常包含課程目錄，使用者可以按主題、等級或模式搜尋課程，但有時可能沒有符合所選篩選條件的結果。
據報道，在這些情況下，沒有符合這些條件的課程，建議修改篩選條件，確保至少有一個篩選條件具有有效選項，以便搜尋引擎可以提供有效的替代方案。
許多培訓網站也提供訂閱新聞簡報的選項。填寫表格後，有興趣的使用者會收到一封確認訂閱的電子郵件，之後便會開始收到有關新課程、促銷活動或課程變更的資訊。
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整個生態系統，包括內容、支付方式、課程結構、公共倡議（如人工智慧要素）以及大型科技公司的培訓方案，創造了一個環境，在這個環境中，任何人，無論是否有技術背景，都可以找到切實可行的方法來開始或專攻人工智慧，利用它提供的就業機會，並積極參與人工智慧正在各個領域推動的數位轉型。
