10 شهادات "الأفضل" للتعلم الآلي (مايو 2024)

مع استمرار الذكاء الاصطناعي (AI) في إحداث ثورة في العديد من القطاعات ، تزداد أهمية المجال الحيوي للتعلم الآلي. لهذا السبب ، هناك طلب كبير على مديري الأعمال لفهم أهمية الذكاء الاصطناعي وكيفية تطبيقه على الأعمال التجارية ، وكذلك كيفية تسخير البيانات.

بالنظر إلى كل هذا ، يمكن لشهادة التعلم الآلي أن تفتح نوافذ الفرص. بالنسبة للقراء الذين يبحثون عن دروس في البرمجة ، يجب عليهم زيارة موقعنا بايثون و دورات Tensorflow.

فيما يلي نظرة على أفضل شهادات التعلم الآلي:

1. الذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا سلون: الآثار المترتبة على استراتيجية الأعمال

تستهدف هذه الدورة مديري الأعمال التنفيذيين ، وتتكون من مدربين اثنين وتقودها دانييلا روس ، روس هو أستاذ أندرو (1956) وإيرنا فيتيربي للهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر ومدير مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي (CSAIL) في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. تعمل مديرة لمركز الأبحاث المشترك لشركة Toyota-CSAIL وهي عضو في المجلس الاستشاري العلمي لمعهد أبحاث Toyota.

المدرب الثاني هو توماس مالون ، مالون هو أستاذ لتكنولوجيا المعلومات والدراسات التنظيمية بكلية إم آي تي ​​سلون للإدارة. يركز بحثه على كيفية تصميم المنظمات الجديدة للاستفادة من الإمكانيات التي توفرها تكنولوجيا المعلومات. أحدث كتاب له ، الأذهان الخارقة، ظهر في مايو 2018. يحمل 11 براءة اختراع ، وشارك في تأسيس ثلاث شركات برمجيات ، وتم اقتباسه في العديد من المنشورات مثل Fortuneأطلقت حملة نيويورك تايمزو سلكي.

من هذه الدورة ، ستكتسب المهارات التالية:

• أساس عملي في الذكاء الاصطناعي (AI) وتطبيقاته التجارية ، يزودك بالمعرفة والثقة التي تحتاجها تحويل منظمتك إلى شركة مبتكرة وفعالة ومستدامة في المستقبل.
• القدرة على القيادة اتخاذ قرارات مستنيرة واستراتيجية وزيادة أداء الأعمال من خلال دمج الرؤى الرئيسية لإدارة الذكاء الاصطناعي والقيادة في طريقة عمل مؤسستك.
• منظور مزدوج قوي من مدرستين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - كلية إم آي تي ​​سلون للإدارة ومختبر معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي - تقدم لك فهمًا مفاهيميًا سليمًا لتقنيات الذكاء الاصطناعي من خلال عدسة الأعمال.

2. الذكاء الاصطناعي في أكسفورد

دورة مصممة بهدف تمكينك من فهم الذكاء الاصطناعي وإمكانياته التجارية وفرص تنفيذه.

يقود هذه الدورة ماتياس هولفيج ، ماتياس مهندس صناعي مدرب ومهتم بكيفية إنشاء المؤسسات لممارسات تحسين العمليات والحفاظ عليها. يركز بحثه على تطوير وتكييف منهجيات تحسين العمليات حيث يتم تطبيقها في سياقات التصنيع والخدمات والمكاتب والقطاع العام.

من خلال هذه الدورة سيكون لديك فهم للأساسيات التالية:

• القدرة على تحديد وتقييم إمكانيات الذكاء الاصطناعي في مؤسستك و بناء دراسة جدوى لتنفيذها.
• فهم مفاهيمي قوي للتقنيات الكامنة وراء الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي والتعلم العميق والشبكات العصبية والخوارزميات.
• نظرة ثاقبة من أعضاء هيئة التدريس في أكسفورد سعيد ومجموعة من خبراء الصناعة ، مما يساعدك على تكوين رأي مستنير حول الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي الآثار الاجتماعية والأخلاقية.
• فهم سياقي للذكاء الاصطناعي وتاريخه وتطوره ، مما يساعدك على ذلك عمل تنبؤات ذات صلة بمسارها المستقبلي.

3. التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف MIT Sloan: إطلاق العنان لإمكانات البيانات

تركز هذه الدورة على كيفية استخدام التعلم الآلي للبيانات - مهما كانت صغيرة - لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي.

تضم هذه الدورة 5 مدربين بقيادة أنطونيو تورالبا ، أستاذ إلكترونيات دلتا للهندسة الكهربائية وعلوم الكمبيوتر ، رئيس كلية AI + D ، قسم EECS ، MIT CSAIL.

في هذه الدورة التدريبية ، سوف تستكشف كيف تحدد تقنيات التعلم الآلي إمكانات البيانات. افهم كيف يمكن للتمثيلات أن تقلل بشكل كبير من كمية الملصقات اللازمة لبناء نماذج دقيقة للذكاء الاصطناعي. بمجرد أن تفهم هذه الأساسيات ، ستتقدم إلى تعلم كيف يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا أن تؤثر على نشر التعلم التمثيلي والنمذجة التوليدية في المؤسسات.

ستكتشف في النهاية أهمية القابلية للتفسير والسببية في بناء نماذج تعلم الآلة الدقيقة ، وفي النهاية سوف تستكشف حقائق نشر نماذج التعلم الآلي في مؤسستك.

يمكن أن يوفر هذا فهمًا لأساسيات البيانات الأساسية التالية:

• فهم متعمق لكيفية معالجة التعلم التمثيلي لمشاكل الأعمال وزيادة عائد الاستثمار في مبادرات الذكاء الاصطناعي.
• نظرة ثاقبة على التحديات والفرص والاعتبارات الهامة للنماذج التوليدية في المنظمة.
• نظرة شاملة على المناظر الطبيعية للنماذج المدربة مسبقًا وكيفية الاستفادة المثلى من هذه النماذج في مؤسستك.

• القدرة على إنشاء نماذج ML شفافة وقابلة للتفسير في سياقك.

4. تعلم الآلة LSE: تطبيقات عملية

قم بترقية مهارات البيانات لديك وطوّر فهمًا تقنيًا لتطبيقات الأعمال الخاصة بالتعلم الآلي.

تم تصميم هذه الدورة لمعرفة كيفية تنفيذ إستراتيجية البيانات الناجحة ، والبدء باكتشاف الاستخدام المناسب للبيانات ومعالجتها لتحسين تطبيقات التعلم الآلي. استكشف الانحدار باعتباره أسلوب تعلم آلي خاضع للإشراف للتنبؤ بمتغير مستمر (استجابة أو هدف) من مجموعة متغيرات أخرى (ميزات أو تنبؤات).

ستفهم في النهاية كيف يتم تطبيق الأساليب القائمة على الأشجار وطرق التعلم الجماعي لتحسين دقة التنبؤ ، ولكن الأهم من ذلك فهم ماهية الشبكات العصبية وتطبيقاتها الأكثر نجاحًا وكيف يمكن استخدامها في سياق الأعمال.

بعد متابعة هذه الدورة ، سوف:

• لديك فهم متعمق ل تقنيات التعلم الآلي المختلفة، بما في ذلك الانحدار ، والتعلم الجماعي ، والأساليب القائمة على الأشجار ، من بين أمور أخرى.
• القدرة على البرمجة في R وتطبيق تقنيات التعلم الآلي لأنواع مختلفة من البيانات.
• التعرض ل أحدث حدود التعلم الآلي، مثل الشبكات العصبية وكيف يمكن تطبيقها في الأعمال التجارية.
• لديك شهادة الكفاءة من LSE ، جامعة العلوم الاجتماعية الرائدة عالميًا.

5. التعلم الآلي في MIT Sloan في مجال الأعمال

هذه دورة أخرى مقدمة من دانييلا روس وتوماس مالون. تركز هذه الدورة على كيفية الاستفادة من التكنولوجيا التحويلية في تطبيقات التفكير والعمل.

ستبدأ بالتعرف على التعلم الآلي ودوره المتنامي في الأعمال. ستفهم دور البيانات وأهمية خطة التنفيذ. اتبع ذلك من خلال استكشاف متطلبات تطبيق التعلم الآلي باستخدام المستشعر واللغة وبيانات المعاملات. من هنا ، ستتمكن من تطوير خطة تنفيذ للتعلم الآلي ، والنظر في مستقبل التعلم الآلي في الأعمال التجارية.

يجب أن تمنحك هذه الدورة فهمًا جيدًا للنقاط الأساسية التالية:

• خطة عمل عملية ل تنفيذ التعلم الآلي بشكل استراتيجي في مجال الأعمال، مصممة لتوجيه مؤسستك بشكل فعال.
• التعرض للعناصر التقنية للتعلم الآلي ، دون الحاجة إلى البرمجة أو البرمجة ، مما يساعدك على الاستفادة من هذه التكنولوجيا في تفكيرك الاستراتيجي.
• رؤى من أعضاء هيئة التدريس وخبراء التعلم الآلي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، مما يوفر إمكانات قيمة لفتح فرص وظيفية جديدة.

6. Cognilytica - شهادة إدارة المشاريع المعرفية للذكاء الاصطناعي (CPMAI)

هذه هي الدورة الأكثر شمولاً التي تقدمها Cognilytica وتغطي علوم البيانات والتعلم الآلي.

منهجية CPMAI هي منهجية أفضل ممارسات الصناعة لمشاريع AI & ML الناجحة. يؤهلك التدريب والشهادة CPMAI من Cognilytica للنجاح في جهودك في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، سواء كنت قد بدأت للتو أو كنت في طريقك إلى التنفيذ.

هذا البرنامج عبارة عن بيانات تركز على جميع جوانب إدارة المشاريع بالذكاء الاصطناعي ، وهذا يشمل علم البيانات ، وبعض الموضوعات التي سيتم تناولها:

• أساسيات ومصطلحات ومفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
• الأنماط السبعة للذكاء الاصطناعي
• أفضل ممارسات إدارة مشاريع الذكاء الاصطناعي
• الغوص العميق في مشاريع الذكاء الاصطناعي الفعلية باستخدام CPMAI
• أساليب ومفاهيم وخوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف ، وغير الخاضعة للإشراف ، والمعززة
• أهم جوانب علم البيانات ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي
• كيف يتلاءم فهم الأعمال ، وفهم البيانات ، وإعداد البيانات ، وتطوير النماذج ، وتقييم النماذج ، وتشغيل النموذج معًا
• أساليب تكرارية ورشيقة للذكاء الاصطناعي
• كيفية بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخلاقية والمسؤولة
• كيف تصنع فريقًا مثاليًا للذكاء الاصطناعي

يقدم هذا البرنامج الميزات التالية ويقدم شهادة إتمام:

• جميع مستويات المهارة
• أمام المتدربين ما يصل إلى ستة (6) أشهر لإكمال التدريب
• يتم توفير الوصول إلى مقاطع الفيديو المسجلة والمواد التدريبية لمدة ثلاثين (30) يومًا بعد انتهاء المتدرب من الفصل
• المدة: ساعة 30

7. شهادة IBM Machine Learning Professional

تهدف هذه الشهادة من شركة IBM إلى أولئك الذين يتطلعون إلى تطوير المهارات والخبرات اللازمة للعمل في مجال التعلم الآلي. يتكون البرنامج من 6 دورات تساعدك على تطوير فهم الخوارزميات الرئيسية واستخداماتها. في حين أن البرنامج المتوسط ​​مفيد لأي شخص لديه مهارات في الكمبيوتر ومهتم بالاستفادة من البيانات ، يوصى ببعض المعلومات الأساسية في برمجة Python والإحصاءات والجبر الخطي.

فيما يلي الجوانب الرئيسية لهذه الشهادة:

• برنامج من 6 دورة
• مهارات في التعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم الخاضع للإشراف، والتعلم العميق، والتعلم المعزز
• موضوعات خاصة مثل تحليل السلاسل الزمنية وتحليل البقاء
• كود مشاريعك الخاصة مع أطر عمل ومكتبات مفتوحة المصدر
• شارة رقمية من شركة IBM عند الانتهاء
• المدة: شهران ، 6 ساعات / أسبوع

8. شهادة IBM AI Engineering Professional

تهدف الشهادة الاحترافية المكونة من 6 دورات ، وهي واحدة أخرى من أفضل شهادات التعلم الآلي ، إلى تزويد الأفراد بالأدوات اللازمة للنجاح كمهندس AI أو ML. يغطي المفاهيم الأساسية للتعلم الآلي والتعلم العميق ، مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. سوف تتعلم أيضًا كيفية إنشاء البنى العميقة وتدريبها ونشرها.

فيما يلي الجوانب الرئيسية لهذه الشهادة:

• برنامج من 6 دورة
• التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف مع بايثون
• قم بتطبيق مكتبات التعلم الآلي والتعلم العميق الشهيرة مثل SciPy و ScikitLearn و Keras و PyTorch و Tensorflow
• معالجة المشكلات التي تتضمن التعرف على الكائنات، ورؤية الكمبيوتر، ومعالجة الصور والفيديو، وتحليلات النص، والبرمجة اللغوية العصبية
• شارة رقمية من شركة IBM عند الانتهاء
• المدة: شهران ، 8 ساعات / أسبوع

9. التعلم الآلي من جامعة ستانفورد

يُدرس هذا الفصل الذي تقدمه جامعة ستانفورد تقنيات التعلم الآلي الأكثر فاعلية ، وستتاح لك الفرصة لتطبيقها للعمل بنفسك. يوفر الفصل أيضًا المعرفة اللازمة لتطبيق التقنيات على المشكلات الجديدة. إنها دورة واسعة ومقدمة للتعلم الآلي ، والبيانات ، والتعرف على الأنماط الإحصائية.

فيما يلي الجوانب الرئيسية لهذه الدورة:

• موضوعات مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف
• العديد من دراسات الحالة والتطبيقات
• تطبيق خوارزميات التعلم لبناء الروبوتات الذكية ، وفهم النص ، ورؤى الكمبيوتر ، والمعلوماتية الطبية ، والصوت ، واستخراج قواعد البيانات
• شهادة قابلة للمشاركة عند المنافسة
• المدة: ساعة 60

10 خوارزميات التعلم المتقدمة

تقدم هذه الدورة التدريبية القصيرة والمثيرة للإعجاب برنامجًا تأسيسيًا عبر الإنترنت تم إنشاؤه بالتعاون بين DeepLearning.AI و Stanford Online. في هذا البرنامج الصديق للمبتدئين ، ستتعلم أساسيات التعلم الآلي وكيفية استخدام هذه التقنيات لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.

فيما يلي الجوانب الرئيسية لهذه الدورة:

• رؤى من الخبراء
• قم ببناء وتدريب شبكة عصبية باستخدام TensorFlow لإجراء تصنيف متعدد الفئات
• قم بتطبيق أفضل الممارسات لتطوير التعلم الآلي بحيث يتم تعميم نماذجك على البيانات والمهام في العالم الحقيقي
• بناء واستخدام أشجار القرار وطرق مجموعات الأشجار ، بما في ذلك الغابات العشوائية والأشجار المعززة
• قم بتطبيق أفضل الممارسات لتطوير التعلم الآلي بحيث يتم تعميم نماذجك على البيانات والمهام في العالم الحقيقي
• المدة: ساعة 34