از آرشیو
مربی بخشی از مدل تحویل هوش مصنوعی است.
مشارکت کنندگان در مراحل اولیه به زمینه، بازخورد و نقش معنادار نیاز دارند.
نسخه گذشته نگربرای این آرشیو آماده شده است تاریخ چاپ جایگاه آن را در مجموعه هفتگی مشخص می‌کند.
نمایه‌های مشارکت دانشگاه اصلی Genellipse دانشجویانی را که در زمینه توسعه نرم‌افزار، علم داده، و یادگیری ماشین کار می‌کنند، توصیف می‌کند. این به من یادآوری می کند که یک رابطه دانشگاهی از طریق تجربه افراد درگیر واقعی می شود. یک مکان مفید باید چیزی بیش از دسترسی به مخزن کد ارائه دهد.
توضیح دهید که چرا کار مهم است
به یک دانش آموز یا همکار در مراحل اولیه شغلی، دیدگاهی از مشکل کسب و کار و افرادی که تحت تاثیر آن هستند ارائه دهید. انتخاب های قبلاً انجام شده را توضیح دهید و در مورد آنها سؤال کنید. درک اینکه چرا یک نیاز وجود دارد، تشخیص زمانی که یک پیاده سازی به هدف مورد نظر عمل نمی کند را آسان تر می کند.
بازخورد را قابل پیش بینی کنید
یک مربی نام‌گذاری شده، بازبینی منظم و یک حوزه قابل مدیریت ساختار مفیدی را ارائه می‌دهد. بحث در مورد استدلال و همچنین خروجی: چرا یک روش انتخاب شد، چگونه ارزیابی شد، و عدم قطعیت در کجا باقی می ماند؟ من همچنین روشن می کنم که کدام وظایف نیاز به نظارت دارند و کدام تصمیمات متعلق به یک مالک با تجربه است.
چیزی بسازید که پس از قرار گرفتن زنده بماند
مستندات، آزمایش‌ها و تحویل واضح به حفظ ارزش کار کمک می‌کند. شرکت‌کننده باید با درک اینکه چگونه مشارکت‌شان با خدمات گسترده‌تر مطا بقت دارد ترک کند، در حالی که تیم باید بتواند آن را حفظ کند. جاه طلبی من برای روابط دانشگاه Genellipse توسعه متقابل است: تجربه عملی برای استعدادهای در حال ظهور و سوالات، دیدگاه ها و مهارت های جدید برای سازمان.
چگونه Genellipse می تواند کمک کند
Genellipse می‌تواند به ساختار یک مشارکت آکادمیک یا اولیه شغلی حول یک مشکل نرم‌افزار، داده یا هوش مصنوعی تعریف‌شده کمک کند. یک همکاری پیشنهادی می‌تواند مسئولیت‌های مربیگری، نکات بررسی و اسناد مورد نیاز برای تحویل را شناسایی کند. روابط دانشگاهی ما مبنایی برای بحث در مورد مشارکت مناسب و در عین حال صریح نگه داشتن دامنه خاص و اهداف یادگیری فراهم می کند.
از دیدگاه تا تمرین
در این مورد با Genellipse بحث کنید
