Příspěvek od Úřadu práce až 35 000 Kč na váš osobní rozvoj.
Přemýšlíte o novém kurzu, ale odrazuje vás cena? Úřad práce ČR nabízí příspěvek na úhradu kurzu digitálního vzdělávání až do výše 35 000 Kč vč. DPH. Pomůžeme vám zjistit, jestli na příspěvek dosáhnete. Připravujeme vlastní nabídku kurzů, na které bude možné dotaci čerpat.
Vzdělávání zaměstnanců s příspěvkem od Úřadu práce
Program Vzdělávání pro firmy umožňuje proškolit tým s finanční podporou státu a ušetřit tak i statisíce korun na rozvoji vašich lidí. Pumpedu vám pomůže sestavit vzdělávací plán, vybrat vhodná témata a projít celým procesem bez zbytečných komplikací.
Poptávka po firemním vzdělávání se mění rychleji, než jsme byli zvyklí – nové technologie, legislativa i tlak na efektivitu rozpočtů nutí firmy přehodnocovat do jakých školení a certifikací investovat. Chceme lépe rozumět tomu, co dnes firmy a jednotlivci od vzdělávání skutečně očekávají, a proto jsme připravili krátký průzkum trhu.
Pokud jste investovali do online kurzu s lektorem, je přirozené chtít z něj vytěžit co nejvíc. Sepsali jsme pravidla, která vám pomohou získat maximum z vašeho vzdělávacího zážitku.
Zeptali jsme se našeho klienta, společnosti Akcenta, na jejich zkušenosti s programem DIGI pro firmu. Kristýna Stárková, která v Akcentě pracuje jako People & Culture Specialist a celým procesem úspěšně prošla, se s námi podělila o tři doporučení.
Vzdělávání zaměstnanců je díky rostoucí digitalizaci klíčové. Jak ho ale efektivně financovat? Program DIGI pro firmu nabízí příležitost, jak získat dotace na IT kurzy a ušetřit tak firemní rozpočet. Pojďme se podívat na ukázkové kalkulace a nejčastější otázky, se kterými se setkáváme.
Strojové učení (ML) a umělá inteligence (AI) jsou příbuzné obory, ale není to totéž. Umělá inteligence je širší obor, který zahrnuje mnoho různých technologií, včetně strojového učení. Přečtěte si, jaké jsou kllíčové rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí.
Machine Learning, česky „strojové učení“ umožňuje společnostem být efektivní, vyhledávat vzory v datech, automatizovat a dělat rozhodnutí s minimálním zásahem člověka. Naučené algoritmy řeší definované úkoly v reálném čase a na základě vstupních dat. Zároveň se na nových datech učí a přizpůsobují se změně podmínek.
