10 „Най-добри“ сертификати за машинно обучение (май 2024 г.)

Тъй като изкуственият интелект (AI) продължава да революционизира много сектори, жизненоважната област на машинното обучение става все по-важна. Поради това има голямо търсене бизнес ръководителите да разбират както значението на ИИ, така и как се прилага в бизнеса, както и как да използват данните.

Като се има предвид всичко това, сертифицирането за машинно обучение може да отвори прозорци на възможности. За читателите, които търсят уроци по кодиране, трябва да посетят нашия Питон намлява Tensorflow курсове.

Ето един поглед към най-добрите сертификати за машинно обучение:

1. Изкуствен интелект на MIT Sloan: Последици за бизнес стратегията

Насочен към бизнес ръководители, този курс има 2 инструктори и се ръководи от Даниела Рус, Рус е Андрю (1956) и Ерна Витерби, професор по електротехника и компютърни науки и директор на Лабораторията по компютърни науки и изкуствен интелект (CSAIL) в MIT. Тя служи като директор на Съвместния изследователски център Toyota-CSAIL и е член на научния консултативен съвет на Изследователския институт на Toyota.

Вторият инструктор е Томас Малоун, Малоун е професор по информационни технологии и организационни изследвания в MIT Sloan School of Management. Неговото изследване се фокусира върху това как могат да бъдат проектирани нови организации, за да се възползват от възможностите, предоставени от информационните технологии. Най-новата му книга, Супер умове, се появи през май 2018 г. Той притежава 11 патента, съосновател е на три софтуерни компании и е цитиран в множество публикации като Богатство- New York Times, и Кабелен.

От този курс ще си тръгнете със следните умения:

• Практическа основа в областта на изкуствения интелект (AI) и неговите бизнес приложения, която ви предоставя знанията и увереността, от които се нуждаете, за трансформирайте вашата организация в иновативна, ефективна и устойчива компания на бъдещето.
• Способността да водиш информирано, стратегическо вземане на решения и увеличаване на ефективността на бизнеса чрез интегриране на ключови AI управление и лидерски прозрения в начина, по който работи вашата организация.
• Мощна двойна перспектива от две училища на MIT — MIT Sloan School of Management и MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory — предлагащи ви добро концептуално разбиране на AI технологиите през бизнес призмата.

2. Оксфордски изкуствен интелект

Курс, създаден с намерението да ви позволи да разберете AI, неговия потенциал за бизнеса и възможностите за неговото прилагане.

Този курс се води от Матиас Холвег, Матиас е обучен индустриален инженер и се интересува от това как организациите генерират и поддържат практики за подобряване на процесите. Неговото изследване се фокусира върху развитието и адаптирането на методологиите за подобряване на процесите, тъй като те се прилагат в контекста на производството, услугите, офиса и публичния сектор.

С този курс ще разберете следните основи:

• Способността да идентифицирате и оцените възможностите за AI във вашата организация и изградете бизнес случай за неговото прилагане.
• Силно концептуално разбиране на технологиите зад AI, като напр машинно обучение, дълбоко обучение, невронни мрежи и алгоритми.
• Прозрения от факултета Saïd в Оксфорд и множество експерти от индустрията, които ви помагат да развиете информирано мнение относно ИИ и неговите социални и етични последици.
• Контекстуално разбиране на AI, неговата история и еволюция, което ви помага да направи подходящи прогнози за бъдещата му траектория.

3. Машинно обучение без надзор на MIT Sloan: Отключване на потенциала на данните

Този курс се фокусира върху това как машинното обучение може да използва данни – независимо колко малки са – за обучение на AI модел.

Включващ 5 инструктори, този курс се ръководи от Антонио Торалба, Delta Electronics, професор по електротехника и компютърни науки, ръководител на факултет AI+D, отдел EECS, MIT CSAIL.

В този курс ще проучите как техниките за машинно обучение определят потенциала на данните. Разберете как представянията могат драматично да намалят количеството етикети, необходими за изграждане на точни AI модели. След като разберете тези основи, ще преминете към научаване как предварително обучените AI модели могат да повлияят на внедряването на обучение за представяне и генеративно моделиране в организациите.

В крайна сметка ще откриете значението на интерпретируемостта и причинно-следствената връзка при изграждането на точни ML модели и накрая ще проучите реалностите на внедряването на модели за машинно обучение във вашата организация.

Това може да предложи разбиране на тези основни основни данни:

• Задълбочено разбиране за това как обучението по представяне може да се справи с бизнес проблемите и да увеличи възвръщаемостта на инвестициите в инициативите за ИИ.
• Вникване в предизвикателствата, възможностите и важните съображения на генеративните модели в една организация.
• Холистичен изглед на пейзажа от предварително обучени модели и как най-добре да използвате тези модели във вашата организация.

• Възможността за създаване на прозрачни, интерпретируеми ML модели във вашия контекст.

4. Машинно обучение на LSE: Практически приложения

Надградете уменията си за данни и развийте техническо разбиране на бизнес приложенията на машинното обучение.

Този курс е предназначен да научи как да изпълнява стратегия за данни, която работи, като започнете с откриване на подходящото използване и обработка на данни за оптимизиране на приложения за машинно обучение. Изследвайте регресията като техника за контролирано машинно обучение за прогнозиране на непрекъсната променлива (отговор или цел) от набор от други променливи (характеристики или предиктори).

В крайна сметка ще разберете как се прилагат дървовидни методи и методи за обучение в ансамбъл за подобряване на точността на прогноза, но по-важното е да разберете какво представляват невронните мрежи, техните най-успешни приложения и как могат да се използват в бизнес контекст.

След като завършите този курс, вие ще:

• Имайте задълбочено разбиране за различни техники за машинно обучение, включително регресия, ансамбълно обучение и дърво-базирани методи, между другото.
• Способността да кодирате в R и да прилагате техники за машинно обучение към различни видове данни.
• Излагане на най-новите граници на машинното обучение, като например невронни мрежи и как те могат да бъдат приложени в бизнеса.
• Има свидетелство за правоспособност от LSE, водещ световен университет по социални науки.

5. MIT Sloan Машинно обучение в бизнеса

Това е друг курс от Даниела Рус и Томас Малоун. Този курс се фокусира върху това как да използвате трансформативната технология както във вашето мислене, така и в бизнес приложенията.

Ще започнете, като научите за машинното обучение и нарастващата му роля в бизнеса. Ще разберете ролята на данните и важността на плана за внедряване. Следвайте това, като проучите изискванията за прилагане на машинно обучение с помощта на сензори, език и данни за транзакции. От тук ще можете да разработите план за внедряване на машинно обучение и да обмислите бъдещето на машинното обучение в бизнеса.

Този курс трябва да ви даде отлично разбиране на следните ключови точки:

• Практически план за действие за стратегическо внедряване на машинно обучение в бизнеса, предназначен да ръководи ефективно вашата организация.
• Излагане на техническите елементи на машинното обучение, без да е необходимо да кодирате или програмирате, което ви помага да използвате тази технология във вашето стратегическо мислене.
• Прозрения от уважавани преподаватели и експерти по машинно обучение на MIT, предлагайки ценен потенциал за отключване на нови възможности за кариера.

6. Cognilytica – Когнитивно управление на проекти за сертифициране на AI (CPMAI).

Това е най-изчерпателният курс, който се предлага от Cognilytica и обхваща науката за данни и машинното обучение.

Методологията CPMAI е методологията за най-добри практики в индустрията за успешни AI & ML проекти. Обучението и сертифицирането по CPMAI на Cognilytica ви подготвя да успеете с усилията си в областта на изкуствения интелект и машинното обучение, независимо дали току-що започвате или сте напреднали с внедряването.

Тази програма е данни, фокусирани върху всички аспекти на AI за управление на проекти и това включва наука за данни, някои от темите, които ще бъдат обхванати:

• Основи на AI и ML Терминология и концепции
• Седемте модела на AI
• Най-добри практики за управление на AI проекти
• Гмурнете се дълбоко в реални AI проекти с помощта на CPMAI
• Методи, подходи, концепции и алгоритми за обучение под надзор, без надзор и за укрепване
• Най-важните аспекти на Data Science, свързани с AI
• Как бизнес разбирането, разбирането на данните, подготовката на данни, разработването на модела, оценката на модела и операционализирането на модела се съчетават
• Итеративни и гъвкави методи за AI
• Как да изградим етични и отговорни AI системи
• Как да създадем идеален AI екип

Тази програма предлага следните функции и предлага сертификат за завършване:

• Всички нива на умения
• Стажантите имат до шест (6) месеца, за да завършат обучението
• Осигурен е достъп до записани видеоклипове и обучителни материали за тридесет (30) дни след приключване на курса на стажанта
• Продължителност: 30 часа

7. Професионален сертификат за машинно обучение на IBM

Този сертификат от IBM е насочен към онези, които искат да развият уменията и опита, необходими за кариера в машинното обучение. Програмата се състои от 6 курса, които ви помагат да развиете разбиране на основните алгоритми и техните употреби. Въпреки че междинната програма е полезна за всеки с компютърни умения и интерес към използването на данни, се препоръчва известен опит в програмирането, статистиката и линейната алгебра на Python.

Ето основните аспекти на това сертифициране:

• 6-степенна програма
• Умения за неконтролирано обучение, контролирано обучение, задълбочено обучение и обучение за подсилване
• Специални теми като анализ на времеви редове и анализ на оцеляването
• Кодирайте свои собствени проекти с рамки и библиотеки с отворен код
• Дигитален бадж от IBM след завършване
• Продължителност: 6 месеца, 3 часа/седмица

8. Професионален сертификат за инженеринг на IBM AI

Друг един от най-добрите сертификати за машинно обучение, този професионален сертификат от 6 курса има за цел да даде на хората необходимите инструменти, за да успеят като AI или ML инженер. Той обхваща фундаментални концепции за машинно обучение и задълбочено обучение, като контролирано и неконтролирано обучение. Освен това ще научите как да изграждате, обучавате и разгръщате дълбоки архитектури.

Ето основните аспекти на това сертифициране:

• 6-степенна програма
• Контролирано и неконтролирано обучение с Python
• Прилагайте популярни библиотеки за машинно обучение и задълбочено обучение като SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch и Tensorflow
• Справяне с проблеми, свързани с разпознаване на обекти, компютърно зрение, обработка на изображения и видео, анализ на текст и NLP
• Дигитален бадж от IBM след завършване
• Продължителност: 8 месеца, 3 часа/седмица

9. Машинно обучение от Станфордския университет

Този клас, предлаган от Станфордския университет, преподава най-ефективните техники за машинно обучение и вие получавате шанса да ги приложите, за да работят за вас. Класът също така предоставя знанията, необходими за прилагане на техниките към нови проблеми. Това е широк курс и въведение в машинното обучение, събирането на данни и разпознаването на статистически модели.

Ето основните аспекти на този курс:

• Теми като контролирано и неконтролирано обучение
• Многобройни казуси и приложения
• Прилагане на алгоритми за обучение за изграждане на интелигентни роботи, разбиране на текст, компютърни видения, медицинска информатика, аудио и копаене на бази данни
• Сертификат за споделяне при състезание
• Продължителност: 60 часа

10. Алгоритми за напреднало обучение

Този кратък, но впечатляващ курс предлага основополагаща онлайн програма, създадена в сътрудничество между DeepLearning.AI и Stanford Online. В тази удобна за начинаещи програма ще научите основите на машинното обучение и как да използвате тези техники за изграждане на реални AI приложения.

Ето основните аспекти на този курс:

• Прозрения от експерти
• Изградете и обучете невронна мрежа с TensorFlow за извършване на многокласова класификация
• Прилагайте най-добрите практики за разработка на машинно обучение, така че вашите модели да се обобщават към данни и задачи в реалния свят
• Изградете и използвайте дървета на решенията и методи за ансамбъл от дървета, включително произволни гори и подсилени дървета
• Прилагайте най-добрите практики за разработка на машинно обучение, така че вашите модели да се обобщават към данни и задачи в реалния свят
• Продължителност: 34 часа