Nie trzeba wyjeżdżać z kraju, by zdobyć specjalistyczną wiedzę o nowych technologiach z najlepszych uczelni świata. Co więcej, nie trzeba nawet opuszczać swojego mieszkania. Oto krótki przewodnik po darmowych kursach online dostępnych na Harwardzie, Stanfordzie, MIT i wielu innych.
![[[TITLE]]]([[IMAGE100.JPG]])
[[TITLE]]
Uczenie maszynowe, big data i bazy danych, sztuczna inteligencja, internet rzeczy, algorytmy, języki programowania, duże modele językowe – za każdym z tych terminów stoi nowoczesna technologia, która w najbliższych latach ukształtuje rynek pracy i odmieni życie codzienne. Zrozumienie tych pojęć może okazać się także nieodzownym elementem poszerzania kompetencji zawodowych lub zupełnie nowym pomysłem na karierę.
Do realizacji tych celów niezbędna jest natomiast specjalistyczna wiedza akademicka. We współczesnej erze informacyjnej dostęp do niej jest jednak łatwiejszy i bardziej demokratyczny niż kiedykolwiek w historii ludzkości. Nie trzeba kończyć studiów, by ją zdobyć – wystarczy komputer, połączenie z internetem i przynajmniej umiarkowana znajomość języka angielskiego, by dotrzeć do niemal nieograniczonych zasobów. Gdzie ich szukać? I jak zweryfikować ich rzetelność i prawdziwość?
Zapraszamy do lektury poniższego przewodnika, w którym zgrupowaliśmy najbardziej sprawdzone źródła wiedzy specjalistycznej z zakresu nowych technologii w internecie.
Zarejestruj się bezpłatnie i aktywuj swoje konto, by uzyskać dostęp do całości tego artykułu.
Zarejestruj się
Polska rajem dla spółek technologicznych, Ministerstwo Cyfryzacji wzmacnia internet w całym kraju, a Blik rozpoczyna ekspansję europejską. Jednocześnie WeWork znalazł się na skraju bankructwa, a Chiny mają kłopoty gospodarcze. O czym jeszcze warto wiedzieć?
Tencent wykupił udziały w Techlandzie, a Unia Europejska bierze się za regulację rynku pracy z naciskiem na samozatrudnienie i umowy cywilnoprawne. Z kolei krakowska AGH pracuje nad zupełnie nowym narzędziem AI dla lekarzy. Czym jeszcze żyliśmy w minionym tygodniu?
Niedawno zwiedzałam niemal w pełni zautomatyzowaną fabrykę. Liczba pracowników była minimalna, a ich obowiązki ograniczały się do dbania o odpowiednią ilość materiałów i wciskania odpowiednich guzików. Ich prawdziwa praca zaczynała się, gdy maszyny się psuły. Wówczas ludzie okazywali się niezbędni.
Bez względu na to, czy nie możecie odżałować Universal Analyticsa, czy też po prostu szukacie narzędzia analitycznego bardziej zorientowanego na prywatność danych, na rynku istnieje wiele różnych alternatyw dla Google Analytics 4. Oto najciekawsze z nich.
