Napjainkban a mesterséges intelligencia (MI) tanulása rengeteg kihívással jár: a folyamatosan változó eszközök, keretrendszerek és az állandó információáradat gyakran széttöredezett, felszínes tudást eredményezhet.
A videó rávilágít a leggyakoribb hibákra, például az „örök kezdő” szindrómára, az eszközfüggőség csapdájára, a gyakorlati alkalmazás nélküli elméleti tanulásra, illetve a félbehagyott projektekkel járó tanulás veszélyeire.
Kiemelt témaként jelenik meg, hogy milyen döntések mentén érdemes választani a programozás tanulása vagy az automatizációs folyamatok használata között. Emellett szó esik arról is, hogy mikor érdemes no-code vagy low-code eszközökhöz nyúlni, illetve mikor indokolt a mélyebb, egyedi fejlesztés.
Érdekes lehetőségeket és kérdéseket tárgyal a videó: mi különbözteti meg a fine-tuningot és a RAG rendszereket, hogyan lehet felismerni az örökzöld, hosszú távon releváns készségeket, mely iparágakban jelentős a MI alkalmazásának lehetősége, illetve hogyan lehet áttörni az intézményi vagy kulturális ellenállást.
Végezetül egy átfogó tanulási útvonalat is vázol, amely segít eligazodni a MI-vel kapcsolatos eszközök, promptolási technikák, ügynökstruktúrák, valamint a természetes specializáció kialakításának lépéseiben. A videó több nézőpontból mutatja be, hogyan lehet reálisan fejlődni ebben a gyorsan változó technológiai környezetben.
