10 "Millors" certificacions d'aprenentatge automàtic (maig de 2024)

A mesura que la intel·ligència artificial (IA) continua revolucionant molts sectors, el camp vital de l'aprenentatge automàtic augmenta en importància. Per això, hi ha una gran demanda que els executius empresarials entenguin tant la importància de la IA i com s'aplica als negocis, així com com aprofitar les dades.

Tenint en compte tot això, una certificació d'aprenentatge automàtic pot obrir finestres d'oportunitat. Per als lectors que busquen lliçons de codificació, haurien de visitar el nostre Pitó i Cursos de tensorflow.

Aquí teniu una ullada a les principals certificacions d'aprenentatge automàtic:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: Implicacions for Business Strategy

Dirigit a executius empresarials, aquest curs compta amb 2 instructors i està dirigit per Daniela Rus, Rus és el professor Andrew (1956) i Erna Viterbi d'Enginyeria Elèctrica i Informàtica i director del Laboratori d'Informàtica i Intel·ligència Artificial (CSAIL) del MIT. Actua com a directora del Centre de Recerca Conjunt Toyota-CSAIL i és membre del consell assessor científic del Toyota Research Institute.

El segon instructor és Thomas Malone, Malone és professora de tecnologia de la informació i estudis organitzatius a la MIT Sloan School of Management. La seva recerca se centra en com es poden dissenyar noves organitzacions per aprofitar les possibilitats que ofereixen les tecnologies de la informació. El seu llibre més recent, Superments, va aparèixer el maig de 2018. Té 11 patents, ha cofundat tres empreses de programari i és citat en nombroses publicacions com ara fortuna, El New York Timesi Amb cable.

D'aquest curs sortiràs amb les següents habilitats:

• Una base pràctica en intel·ligència artificial (IA) i les seves aplicacions empresarials, que us proporcionarà el coneixement i la confiança que necessiteu per transformar la seva organització en una empresa innovadora, eficient i sostenible del futur.
• La capacitat de liderar informada, presa de decisions estratègiques i augmentar el rendiment empresarial integrant la gestió de la IA i els coneixements de lideratge clau en la forma en què opera la vostra organització.
• Una potent doble perspectiva de dues escoles del MIT: la MIT Sloan School of Management i el MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, que us ofereix una bona comprensió conceptual de les tecnologies d'IA a través d'una lent empresarial.

2. Intel·ligència Artificial d'Oxford

Un curs dissenyat amb la intenció de permetre entendre la IA, el seu potencial per als negocis i les oportunitats per a la seva implementació.

Aquest curs està dirigit per Matthias Holweg, Matthias és un enginyer industrial format i està interessat en com les organitzacions generen i mantenen pràctiques de millora de processos. La seva recerca se centra en l'evolució i l'adaptació de les metodologies de millora de processos a mesura que s'estan aplicant en contextos de fabricació, serveis, oficines i sector públic.

Amb aquest curs entendràs els següents fonaments:

• La capacitat d'identificar i avaluar les possibilitats d'IA a la vostra organització i construir un cas de negoci per a la seva implementació.
• Una forta comprensió conceptual de les tecnologies darrere de la IA, com ara aprenentatge automàtic, aprenentatge profund, xarxes neuronals i algorismes.
• Informació del professorat d'Oxford Saïd i d'una sèrie d'experts del sector, que us ajuden a desenvolupar una opinió informada sobre la IA i la seva implicacions socials i ètiques.
• Una comprensió contextual de la IA, la seva història i evolució, que us ajudarà a fer-ho fer prediccions rellevants per a la seva trajectòria futura.

3. Aprenentatge automàtic no supervisat de MIT Sloan: alliberant el potencial de les dades

Aquest curs se centra en com l'aprenentatge automàtic pot aprofitar les dades, per petites que siguin, per entrenar un model d'IA.

Amb 5 monitors, aquest curs està dirigit per Antonio Torralba, Delta Electronics Professor d'Enginyeria Elèctrica i Informàtica, Cap de Facultat d'AI+D, Departament EECS, MIT CSAIL.

En aquest curs explorareu com les tècniques d'aprenentatge automàtic defineixen el potencial de les dades. Entendre com les representacions poden reduir dràsticament la quantitat d'etiquetes necessàries per crear models d'IA precisos. Un cop tingueu una comprensió d'aquests conceptes bàsics, progressareu per aprendre com els models d'IA prèviament entrenats poden afectar el desplegament de l'aprenentatge de representació i el modelatge generatiu a les organitzacions.

Finalment descobrireu la importància de la interpretabilitat i la causalitat en la creació de models de ML precisos i, al final, explorareu la realitat de desplegar models d'aprenentatge automàtic a la vostra organització.

Això podria oferir una comprensió d'aquests fonaments bàsics de dades:

• Una comprensió en profunditat de com l'aprenentatge de representació pot abordar els problemes empresarials i augmentar el ROI de les iniciatives d'IA.
• Coneixement dels reptes, oportunitats i consideracions importants dels models generatius en una organització.
• Una visió holística del panorama dels models pre-entrenats i com utilitzar-los millor a la vostra organització.

• La capacitat de crear models de ML transparents i interpretables en el vostre context.

4. LSE Machine Learning: aplicacions pràctiques

Actualitzeu les vostres habilitats de dades i desenvolupeu una comprensió tècnica de les aplicacions empresarials de l'aprenentatge automàtic.

Aquest curs està dissenyat per aprendre a executar una estratègia de dades que funcioni, començant per descobrir l'ús i processament adequat de les dades per optimitzar les aplicacions d'aprenentatge automàtic. Exploreu la regressió com a tècnica d'aprenentatge automàtic supervisat per predir una variable contínua (resposta o objectiu) a partir d'un conjunt d'altres variables (característiques o predictors).

Finalment entendreu com s'apliquen els mètodes basats en arbres i els mètodes d'aprenentatge de conjunts per millorar la precisió d'una predicció, però el que és més important entendreu quines són les xarxes neuronals, les seves aplicacions més reeixides i com es poden utilitzar en un context empresarial.

Després de seguir aquest curs, faràs:

• Tenir una comprensió profunda diferents tècniques d'aprenentatge automàtic, incloent regressió, aprenentatge conjunt i mètodes basats en arbres, entre d'altres.
• La capacitat de codificar en R i aplicar tècniques d'aprenentatge automàtic a diferents tipus de dades.
• Exposició a la últimes fronteres de l'aprenentatge automàtic, com ara les xarxes neuronals i com es poden aplicar a les empreses.
• Tenir un certificat de competència de LSE, una universitat de ciències socials líder mundial.

5. MIT Sloan Machine Learning a Business

Aquest és un altre curs que és de Daniela Rus i Thomas Malone. Aquest curs se centra en com aprofitar la tecnologia transformadora tant en el vostre pensament com en les aplicacions empresarials.

Començareu aprenent sobre l'aprenentatge automàtic i el seu paper creixent en els negocis. Entendreu el paper de les dades i la importància d'un pla d'implementació. Seguiu-ho explorant els requisits per a l'aplicació de l'aprenentatge automàtic mitjançant sensors, llenguatge i dades de transaccions. A partir d'aquí, podreu desenvolupar un pla d'implementació per a l'aprenentatge automàtic i considerar el futur de l'aprenentatge automàtic a les empreses.

Aquest curs us hauria de donar una gran comprensió dels següents punts clau:

• Un pla d'acció pràctic per implementar estratègicament l'aprenentatge automàtic a les empreses, dissenyat per guiar eficaçment la vostra organització.
• Exposició als elements tècnics de l'aprenentatge automàtic, sense necessitat de codificar ni programar, ajudant-vos a aprofitar aquesta tecnologia en el vostre pensament estratègic.
• Informació d'estimats professors del MIT i experts en aprenentatge automàtic, que ofereix un potencial valuós per desbloquejar noves oportunitats professionals.

6. Cognilytica – Certificació Cognitive Project Management for AI (CPMAI).

Aquest és el curs més complet que ofereix Cognilytica i cobreix la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic.

La metodologia CPMAI és la metodologia de millor pràctica de la indústria per a projectes d'IA i ML amb èxit. La formació i la certificació CPMAI de Cognilytica us prepara per tenir èxit amb els vostres esforços d'IA i ML, tant si esteu començant com si esteu en el camí de la implementació.

Aquest programa està centrat en dades en tots els aspectes de la IA de gestió de projectes, i això inclou la ciència de dades, alguns dels temes que es tractaran:

• Fonaments d'IA i ML Terminologia i conceptes
• Els set patrons de la IA
• Bones pràctiques de gestió de projectes d'IA
• Aprofundeix en projectes d'IA reals mitjançant CPMAI
• Mètodes, enfocaments, conceptes i algorismes d'aprenentatge supervisat, no supervisat i de reforç
• Aspectes més importants de Data Science rellevants per a la IA
• Com encaixen la comprensió empresarial, la comprensió de dades, la preparació de dades, el desenvolupament de models, l'avaluació de models i l'operació de models
• Mètodes iteratius i àgils per a la IA
• Com construir sistemes d'IA ètics i responsables
• Com crear un equip d'IA ideal

Aquest programa ofereix les característiques següents i ofereix un certificat de finalització:

• Tots els nivells d’habilitat
• Els estudiants tenen fins a sis (6) mesos per completar la formació
• L'accés als vídeos gravats i als materials de formació es proporciona durant trenta (30) dies després de la finalització de la classe de l'alumne
• Durada: 30 hores

7. Certificat d'IBM Machine Learning Professional

Aquest certificat d'IBM està dirigit a aquells que busquen desenvolupar les habilitats i l'experiència necessàries per a una carrera en aprenentatge automàtic. El programa consta de 6 cursos que us ajuden a desenvolupar una comprensió dels principals algorismes i els seus usos. Tot i que el programa intermedi és útil per a qualsevol persona amb habilitats informàtiques i un interès per aprofitar les dades, es recomana una mica de formació en programació, estadístiques i àlgebra lineal Python.

Aquests són els aspectes principals d'aquesta certificació:

• Programa de 6 cursos
• Habilitats en aprenentatge no supervisat, aprenentatge supervisat, aprenentatge profund i aprenentatge de reforç
• Temes especials com l'anàlisi de sèries temporals i l'anàlisi de supervivència
• Codifica els teus propis projectes amb marcs i biblioteques de codi obert
• Insígnia digital d'IBM en acabar
• Durada: 6 mesos, 3 hores/setmana

8. Certificat professional d'enginyeria d'IBM AI

Una altra de les certificacions d'aprenentatge automàtic més importants, aquest certificat professional de 6 cursos està dirigit a donar a les persones les eines necessàries per tenir èxit com a enginyer d'IA o ML. Cobreix conceptes fonamentals de l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund, com ara l'aprenentatge supervisat i no supervisat. També aprendràs a construir, entrenar i desplegar arquitectures profundes.

Aquests són els aspectes principals d'aquesta certificació:

• Programa de 6 cursos
• Aprenentatge supervisat i no supervisat amb Python
• Apliqueu biblioteques populars d'aprenentatge automàtic i aprenentatge profund com SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch i Tensorflow
• Abordeu problemes relacionats amb el reconeixement d'objectes, la visió per ordinador, el processament d'imatges i vídeos, l'anàlisi de text i la PNL
• Insígnia digital d'IBM en acabar
• Durada: 8 mesos, 3 hores/setmana

9. Aprenentatge automàtic de la Universitat de Stanford

Aquesta classe que ofereix la Universitat de Stanford ensenya les tècniques d'aprenentatge automàtic més efectives i tens l'oportunitat d'implementar-les perquè funcionin per tu mateix. La classe també proporciona els coneixements necessaris per aplicar les tècniques a nous problemes. És un curs ampli i una introducció a l'aprenentatge automàtic, la mineria de dades i el reconeixement de patrons estadístics.

Aquests són els aspectes principals d'aquest curs:

• Temes com l'aprenentatge supervisat i no supervisat
• Nombrosos casos pràctics i aplicacions
• Aplicar algorismes d'aprenentatge per construir robots intel·ligents, comprensió de textos, visions per ordinador, informàtica mèdica, àudio i mineria de bases de dades
• Certificat compartible en competició
• Durada: 60 hores

10. Algoritmes d'aprenentatge avançat

Aquest curs breu però impressionant ofereix un programa en línia bàsic creat en col·laboració entre DeepLearning.AI i Stanford Online. En aquest programa apte per a principiants, aprendràs els fonaments de l'aprenentatge automàtic i com utilitzar aquestes tècniques per crear aplicacions d'IA del món real.

Aquests són els aspectes principals d'aquest curs:

• Reflexions d'experts
• Creeu i entreneu una xarxa neuronal amb TensorFlow per realitzar una classificació multiclasse
• Apliqueu les millors pràctiques per al desenvolupament d'aprenentatge automàtic perquè els vostres models es generalitzin a les dades i les tasques del món real
• Construeix i utilitza arbres de decisió i mètodes de conjunt d'arbres, inclosos boscos aleatoris i arbres potenciats
• Apliqueu les millors pràctiques per al desenvolupament d'aprenentatge automàtic perquè els vostres models es generalitzin a les dades i les tasques del món real
• Durada: 34 hores