10 „Nejlepších“ certifikací strojového učení (květen 2024)

S tím, jak umělá inteligence (AI) pokračuje v revoluci v mnoha sektorech, nabývá na významu životně důležitá oblast strojového učení. Z tohoto důvodu existuje vysoká poptávka po obchodních manažerech, aby chápali jak důležitost umělé inteligence, tak to, jak se vztahuje na podnikání, a také to, jak využívat data.

Vzhledem k tomu všemu může certifikace strojového učení otevřít okna příležitostí. Pro čtenáře, kteří hledají lekce v kódování, by měli navštívit naše PYTHON a Kurzy Tensorflow.

Zde je pohled na nejlepší certifikace strojového učení:

1. Umělá inteligence MIT Sloan: Důsledky pro obchodní strategii

Tento kurz zaměřený na obchodní manažery má 2 instruktory a vede jej Daniela Rus, Rus je profesorem elektrotechniky a výpočetní techniky Andrew (1956) a Erna Viterbi a ředitel Laboratoře počítačových věd a umělé inteligence (CSAIL) na MIT. Působí jako ředitelka Toyota-CSAIL Joint Research Center a je členkou vědeckého poradního sboru Toyota Research Institute.

Druhým instruktorem je Thomas Malone, Malone je profesorem informačních technologií a organizačních studií na MIT Sloan School of Management. Jeho výzkum se zaměřuje na to, jak mohou být nové organizace navrženy tak, aby využívaly možností, které poskytují informační technologie. Jeho nejnovější kniha, Supermysli, se objevil v květnu 2018. Je držitelem 11 patentů, spoluzaložil tři softwarové společnosti a je citován v četných publikacích jako např. Štěstíse New York Times, a Kabelové.

Z tohoto kurzu odejdete s následujícími dovednostmi:

• Praktické základy umělé inteligence (AI) a jejích obchodních aplikací, které vás vybaví znalostmi a jistotou, kterou potřebujete transformovat vaši organizaci v inovativní, efektivní a udržitelnou společnost budoucnosti.
• Schopnost vést informované, strategické rozhodování a zvýšení výkonnosti podniku integrací klíčových poznatků správy AI a vedení do způsobu, jakým vaše organizace funguje.
• Silná dvojí perspektiva ze dvou škol MIT – MIT Sloan School of Management a MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory – které vám nabízejí důkladné koncepční porozumění technologiím umělé inteligence prostřednictvím obchodního pohledu.

2. Oxfordská umělá inteligence

Kurz navržený se záměrem umožnit vám porozumět umělé inteligenci, jejímu potenciálu pro podnikání a příležitostem k její implementaci.

Tento kurz vede Matthias Holweg, Matthias je vystudovaný průmyslový inženýr a zajímá se o to, jak organizace vytvářejí a udržují postupy zlepšování procesů. Jeho výzkum se zaměřuje na vývoj a adaptaci metodologií zlepšování procesů tak, jak jsou aplikovány v kontextu výroby, služeb, kanceláří a veřejného sektoru.

Díky tomuto kurzu pochopíte následující základy:

• Schopnost identifikovat a posoudit možnosti AI ve vaší organizaci a vybudovat obchodní případ pro jeho realizaci.
• Silné koncepční porozumění technologiím za AI, jako je např strojové učení, hluboké učení, neuronové sítě a algoritmy.
• Poznatky od fakulty Oxford Saïd a řady odborníků z oboru, které vám pomohou vytvořit informovaný názor na AI a její sociální a etické důsledky.
• Kontextové chápání umělé inteligence, její historie a vývoje, což vám pomůže dělat relevantní předpovědi pro jeho budoucí trajektorii.

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: Uvolnění potenciálu dat

Tento kurz je zaměřen na to, jak může strojové učení využít data – bez ohledu na to, jak malá – k trénování modelu umělé inteligence.

Tento kurz s 5 instruktory vede Antonio Torralba, Delta Electronics Profesor elektrotechniky a informatiky, vedoucí fakulty AI+D, katedra EECS, MIT CSAIL.

V tomto kurzu prozkoumáte, jak techniky strojového učení definují potenciál dat. Pochopte, jak mohou reprezentace dramaticky snížit množství štítků potřebných k vytvoření přesných modelů umělé inteligence. Jakmile porozumíte těmto základům, postoupíte k tomu, že se naučíte, jak mohou předem vyškolené modely umělé inteligence ovlivnit nasazení učení reprezentace a generativního modelování v organizacích.

Nakonec objevíte důležitost interpretovatelnosti a kauzality při vytváření přesných modelů ML a na konci prozkoumáte realitu zavádění modelů strojového učení ve vaší organizaci.

To by mohlo nabídnout pochopení těchto základních datových základů:

• Hluboké pochopení toho, jak může učení reprezentace řešit obchodní problémy a zvýšit návratnost investic do iniciativ AI.
• Nahlédněte do výzev, příležitostí a důležitých aspektů generativních modelů v organizaci.
• Holistický pohled na krajinu předem vyškolených modelů a na to, jak tyto modely nejlépe využít ve vaší organizaci.

• Schopnost vytvářet transparentní, interpretovatelné modely ML ve vašem kontextu.

4. Strojové učení LSE: Praktické aplikace

Upgradujte své dovednosti v oblasti dat a rozvíjejte technické porozumění podnikovým aplikacím strojového učení.

Tento kurz je navržen tak, abyste se naučili, jak provádět datovou strategii, která funguje, a začít tím, že objevíte vhodné použití a zpracování dat pro optimalizaci aplikací strojového učení. Prozkoumejte regresi jako techniku ​​strojového učení pod dohledem k predikci spojité proměnné (odezva nebo cíl) ze sady jiných proměnných (vlastností nebo prediktorů).

Nakonec pochopíte, jak se metody založené na stromech a metody souborového učení používají ke zlepšení přesnosti predikce, ale co je důležitější, pochopíte, co jsou neuronové sítě, jejich nejúspěšnější aplikace a jak je lze použít v obchodním kontextu.

Po absolvování tohoto kurzu budete:

• Mít do hloubky pochopení různé techniky strojového učení, včetně regrese, souborového učení a metod založených na stromech, mimo jiné.
• Schopnost kódovat v R a aplikovat techniky strojového učení na různé typy dat.
• Vystavení se nejnovější hranice strojového učení, jako jsou neuronové sítě a jak je lze použít v podnikání.
• Mít osvědčení o způsobilosti z LSE, přední světové společenskovědní univerzity.

5. MIT Sloan Machine Learning in Business

Toto je další kurz od Daniely Rusové a Thomase Malonea. Tento kurz se zaměřuje na to, jak využít transformační technologie ve vašem myšlení i obchodních aplikacích.

Začnete tím, že se dozvíte o strojovém učení a jeho rostoucí roli v podnikání. Pochopíte roli dat a důležitost implementačního plánu. Poté prozkoumejte požadavky na aplikaci strojového učení pomocí senzorových, jazykových a transakčních dat. Odtud budete moci vytvořit plán implementace pro strojové učení a zvážit budoucnost strojového učení v podnikání.

Tento kurz by vám měl dobře porozumět následujícím klíčovým bodům:

• Praktický akční plán strategicky implementovat strojové učení v podnikání, navržený tak, aby efektivně vedl vaši organizaci.
• Vystavení se technickým prvkům strojového učení, aniž byste museli kódovat nebo programovat, což vám pomůže využít tuto technologii ve vašem strategickém myšlení.
• Postřehy od vážených odborníků z fakulty MIT a strojového učení, která nabízí cenný potenciál pro otevření nových kariérních příležitostí.

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

Toto je nejkomplexnější kurz, který Cognilytica nabízí a pokrývá datovou vědu a strojové učení.

Metodika CPMAI je v oboru nejlepší metodika pro úspěšné projekty AI & ML. Školení a certifikace CPMAI společnosti Cognilytica vás připraví na úspěch s vaším úsilím v oblasti AI & ML, ať už jste na začátku nebo jste na dobré cestě s implementací.

Tento program se zaměřuje na data zaměřená na všechny aspekty AI řízení projektů a zahrnuje datovou vědu, některá z témat, která budou pokryta:

• Základy terminologie a konceptů AI a ML
• Sedm vzorů AI
• Nejlepší postupy pro řízení projektů AI
• Ponořte se do skutečných projektů umělé inteligence pomocí CPMAI
• Metody, přístupy, koncepty a algoritmy učení pod dohledem, bez dozoru a posilování
• Nejdůležitější aspekty datové vědy relevantní pro AI
• Jak do sebe zapadají obchodní porozumění, porozumění datům, příprava dat, vývoj modelu, vyhodnocení modelu a operacionalizace modelu
• Iterativní a agilní metody pro AI
• Jak budovat etické a odpovědné systémy umělé inteligence
• Jak vytvořit ideální tým AI

Tento program nabízí následující funkce a nabízí certifikát o absolvování:

• Všechny úrovně dovedností
• Účastníci školení mají na dokončení školení až šest (6) měsíců
• Přístup k nahraným videím a školicím materiálům je poskytován po dobu třiceti (30) dnů od ukončení lekce
• Trvání: 30 hodin

7. Certifikát IBM Machine Learning Professional

Tento certifikát od IBM je zaměřen na ty, kteří chtějí rozvíjet dovednosti a zkušenosti nezbytné pro kariéru v oblasti strojového učení. Program se skládá ze 6 kurzů, které vám pomohou rozvíjet porozumění hlavním algoritmům a jejich použití. Zatímco středně pokročilý program je užitečný pro každého, kdo má počítačové dovednosti a zájem o využití dat, doporučujeme určité znalosti programování v Pythonu, statistiky a lineární algebry.

Zde jsou hlavní aspekty této certifikace:

• 6-ti chodový program
• Dovednosti v oblasti učení bez dozoru, učení pod dohledem, hlubokého učení a posilovacího učení
• Speciální témata jako analýza časových řad a analýza přežití
• Kódujte své vlastní projekty pomocí open source frameworků a knihoven
• Digitální odznak od IBM po dokončení
• Délka: 6 měsíce, 3 hodin/týden

8. Certifikát IBM AI Engineering Professional

Další z nejlepších certifikací strojového učení, tento 6kurzový profesionální certifikát, je zaměřen na to, aby jednotlivcům poskytl nástroje potřebné k úspěchu jako inženýr AI nebo ML. Zahrnuje základní koncepty strojového učení a hlubokého učení, jako je supervizované a nekontrolované učení. Dozvíte se také, jak budovat, trénovat a nasazovat hluboké architektury.

Zde jsou hlavní aspekty této certifikace:

• 6-ti chodový program
• Učení pod dohledem a bez dozoru s Pythonem
• Aplikujte oblíbené knihovny strojového učení a hlubokého učení jako SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch a Tensorflow
• Vyřešte problémy týkající se rozpoznávání objektů, počítačového vidění, zpracování obrazu a videa, analýzy textu a NLP
• Digitální odznak od IBM po dokončení
• Délka: 8 měsíce, 3 hodin/týden

9. Strojové učení Stanfordskou univerzitou

Tato třída nabízená Stanfordskou univerzitou vyučuje nejúčinnější techniky strojového učení a vy máte možnost je implementovat, aby pracovaly pro sebe. Třída také poskytuje znalosti potřebné k aplikaci technik na nové problémy. Je to široký kurz a úvod do strojového učení, dolování dat a statistického rozpoznávání vzorů.

Zde jsou hlavní aspekty tohoto kurzu:

• Témata jako Supervised a Unsupervised Learning
• Četné případové studie a aplikace
• Aplikace výukových algoritmů pro vytváření chytrých robotů, porozumění textu, počítačové vize, lékařská informatika, zvuk a dolování databází
• Sdílitelný certifikát při soutěži
• Trvání: 60 hodin

10. Algoritmy pokročilého učení

Tento krátký, ale působivý kurz nabízí základní online program vytvořený ve spolupráci mezi DeepLearning.AI a Stanford Online. V tomto programu vhodném pro začátečníky se naučíte základy strojového učení a jak tyto techniky používat k vytváření aplikací umělé inteligence v reálném světě.

Zde jsou hlavní aspekty tohoto kurzu:

• Postřehy od odborníků
• Vybudujte a trénujte neuronovou síť pomocí TensorFlow, abyste mohli provádět klasifikaci více tříd
• Aplikujte osvědčené postupy pro vývoj strojového učení, aby se vaše modely zobecnily na data a úkoly v reálném světě
• Vytvářejte a používejte rozhodovací stromy a metody stromového souboru, včetně náhodných lesů a zesílených stromů
• Aplikujte osvědčené postupy pro vývoj strojového učení, aby se vaše modely zobecnily na data a úkoly v reálném světě
• Trvání: 34 hodin