Las 10 "mejores" certificaciones de aprendizaje automático (mayo de 2024)

A medida que la inteligencia artificial (IA) continúa revolucionando muchos sectores, el campo vital del aprendizaje automático aumenta en importancia. Debido a esto, existe una gran demanda de que los ejecutivos de negocios comprendan la importancia de la IA y cómo se aplica a los negocios, así como también cómo aprovechar los datos.

Dado todo esto, una certificación de aprendizaje automático puede abrir ventanas de oportunidad. Para los lectores que buscan lecciones de codificación, deben visitar nuestro Python y Cursos de Tensorflow.

Aquí hay un vistazo a las principales certificaciones de aprendizaje automático:

1. Inteligencia artificial MIT Sloan: implicaciones para la estrategia empresarial

Dirigido a ejecutivos de empresas, este curso cuenta con 2 instructores y está dirigido por Daniela Rus, Rus es Andrew (1956) y Erna Viterbi Profesor de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación y director del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) en el MIT. Se desempeña como directora del Centro de Investigación Conjunta Toyota-CSAIL y es miembro del consejo asesor científico del Instituto de Investigación de Toyota.

El segundo instructor es Thomas Malone, Malone es profesor de tecnología de la información y estudios organizacionales en la Sloan School of Management del MIT. Su investigación se centra en cómo se pueden diseñar nuevas organizaciones para aprovechar las posibilidades que brindan las tecnologías de la información. Su libro más nuevo, supermentes, apareció en mayo de 2018. Posee 11 patentes, ha cofundado tres empresas de software y es citado en numerosas publicaciones como Fortune, la New York Timesy Con conexión de cable.

De este curso saldrás con las siguientes habilidades:

• Una base práctica en inteligencia artificial (IA) y sus aplicaciones comerciales, que le brinda el conocimiento y la confianza que necesita para transforma tu organización en una empresa del futuro innovadora, eficiente y sostenible.
• La capacidad de liderar toma de decisiones estratégicas e informadas y aumentar el rendimiento empresarial mediante la integración de conocimientos clave de gestión y liderazgo de IA en la forma en que opera su organización.
• Una poderosa perspectiva dual de dos escuelas del MIT, la Escuela de Administración Sloan del MIT y el Laboratorio de Inteligencia Artificial y Ciencias de la Computación del MIT, que le ofrecen una comprensión conceptual sólida de las tecnologías de IA a través de una lente comercial.

2. Inteligencia artificial de Oxford

Un curso diseñado con la intención de permitirle comprender la IA, su potencial para los negocios y las oportunidades para su implementación.

Este curso está dirigido por Matthias Holweg, Matthias es un ingeniero industrial capacitado y está interesado en cómo las organizaciones generan y mantienen prácticas de mejora de procesos. Su investigación se centra en la evolución y adaptación de las metodologías de mejora de procesos a medida que se aplican en contextos de fabricación, servicios, oficinas y sector público.

Con este curso, comprenderá los siguientes fundamentos:

• La capacidad de identificar y evaluar las posibilidades de la IA en su organización y construir un caso de negocio para su implementación.
• Una sólida comprensión conceptual de las tecnologías detrás de la IA, como aprendizaje automático, aprendizaje profundo, redes neuronales y algoritmos.
• Información de la facultad de Oxford Saïd y una gran cantidad de expertos de la industria, que lo ayudan a desarrollar una opinión informada sobre la IA y su Implicaciones sociales y éticas.
• Una comprensión contextual de la IA, su historia y evolución, que le ayudará a hacer predicciones relevantes para su trayectoria futura.

3. Aprendizaje automático no supervisado de MIT Sloan: liberando el potencial de los datos

Este curso se centra en cómo el aprendizaje automático puede aprovechar los datos, por pequeños que sean, para entrenar un modelo de IA.

Con 5 profesores, este curso está dirigido por Antonio Torralba, Delta Electronics Profesor de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, Jefe de la Facultad AI+D, Departamento EECS, MIT CSAIL.

En este curso, explorará cómo las técnicas de aprendizaje automático definen el potencial de los datos. Comprenda cómo las representaciones pueden reducir drásticamente la cantidad de etiquetas necesarias para construir modelos de IA precisos. Una vez que comprenda estos conceptos básicos, avanzará para aprender cómo los modelos de IA preentrenados pueden afectar la implementación del aprendizaje de representación y el modelado generativo en las organizaciones.

Con el tiempo, descubrirá la importancia de la interpretabilidad y la causalidad en la creación de modelos de aprendizaje automático precisos y, al final, explorará las realidades de la implementación de modelos de aprendizaje automático en su organización.

Esto podría ofrecer una comprensión de estos fundamentos básicos de datos:

• Una comprensión profunda de cómo el aprendizaje de representación puede abordar los problemas comerciales y aumentar el ROI en las iniciativas de IA.
• Información sobre los desafíos, las oportunidades y las consideraciones importantes de los modelos generativos en una organización.
• Una visión holística del panorama de modelos preentrenados y cómo utilizar mejor estos modelos en su organización.

• La capacidad de crear modelos ML transparentes e interpretables en su contexto.

4. Aprendizaje automático LSE: aplicaciones prácticas

Actualice sus habilidades de datos y desarrolle una comprensión técnica de las aplicaciones comerciales del aprendizaje automático.

Este curso está diseñado para aprender cómo ejecutar una estrategia de datos que funcione, comenzando por descubrir el uso y procesamiento apropiado de datos para optimizar las aplicaciones de aprendizaje automático. Explore la regresión como una técnica de aprendizaje automático supervisado para predecir una variable continua (respuesta u objetivo) a partir de un conjunto de otras variables (características o predictores).

Con el tiempo, comprenderá cómo se aplican los métodos basados ​​en árboles y los métodos de aprendizaje de conjuntos para mejorar la precisión de una predicción, pero, lo que es más importante, comprenderá qué son las redes neuronales, sus aplicaciones más exitosas y cómo se pueden usar dentro de un contexto empresarial.

Después de seguir este curso, usted:

• Tener un conocimiento profundo de diversas técnicas de aprendizaje automático, incluyendo regresión, aprendizaje por conjuntos y métodos basados ​​en árboles, entre otros.
• La capacidad de codificar en R y aplicar técnicas de aprendizaje automático. a varios tipos de datos.
• Exposición a la últimas fronteras del aprendizaje automático, como las redes neuronales y cómo se pueden aplicar en los negocios.
• Tener un certificado de aptitud de LSE, una universidad de ciencias sociales líder en el mundo.

5. MIT Sloan Aprendizaje automático en los negocios

Este es otro curso que es de Daniela Rus y Thomas Malone. Este curso se enfoca en cómo aprovechar la tecnología transformadora tanto en su pensamiento como en las aplicaciones comerciales.

Comenzará aprendiendo sobre el aprendizaje automático y su papel cada vez mayor en los negocios. Comprenderá el papel de los datos y la importancia de un plan de implementación. Siga esto explorando los requisitos para la aplicación del aprendizaje automático utilizando sensores, lenguaje y datos de transacciones. Desde aquí, podrá desarrollar un plan de implementación para el aprendizaje automático y considerar el futuro del aprendizaje automático en los negocios.

Este curso debería brindarle una gran comprensión de los siguientes puntos clave:

• Un plan de acción práctico para implementar estratégicamente el aprendizaje automático en los negocios, diseñado para guiar de manera efectiva a su organización.
• Exposición a los elementos técnicos del aprendizaje automático, sin necesidad de codificar o programar, ayudándote a aprovechar esta tecnología en tu pensamiento estratégico.
• Perspectivas de estimados profesores del MIT y expertos en aprendizaje automático, que ofrece un valioso potencial para desbloquear nuevas oportunidades profesionales.

6. Cognilytica – Certificación de Gestión Cognitiva de Proyectos para IA (CPMAI)

Este es el curso más completo que ofrece Cognilytica y cubre la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

La metodología CPMAI es la metodología de mejores prácticas de la industria para proyectos exitosos de IA y ML. La capacitación y certificación CPMAI de Cognilytica lo prepara para tener éxito con sus esfuerzos de IA y ML, ya sea que recién esté comenzando o que esté en el camino de la implementación.

Este programa se centra en datos en todos los aspectos de la gestión de proyectos de IA, y esto incluye la ciencia de datos, algunos de los temas que se cubrirán:

• Fundamentos de AI y ML Terminología y conceptos
• Los siete patrones de la IA
• Prácticas recomendadas de gestión de proyectos de IA
• Sumérjase en proyectos reales de IA utilizando CPMAI
• Métodos, enfoques, conceptos y algoritmos de aprendizaje supervisados, no supervisados ​​y de refuerzo
• Aspectos más importantes de la ciencia de datos relevantes para la IA
• Cómo encajan la comprensión empresarial, la comprensión de datos, la preparación de datos, el desarrollo de modelos, la evaluación de modelos y la puesta en funcionamiento de modelos
• Métodos iterativos y ágiles para IA
• Cómo construir sistemas de IA éticos y responsables
• Cómo crear un equipo de IA ideal

Este programa ofrece las siguientes características y ofrece un certificado de finalización:

• Todos los niveles de habilidad
• Los aprendices tienen hasta seis (6) meses para completar la capacitación
• El acceso a videos grabados y materiales de capacitación se proporciona durante treinta (30) días después de que el alumno finalice la clase
• Duración: hora 30

7. Certificado profesional de aprendizaje automático de IBM

Este certificado de IBM está dirigido a aquellos que buscan desarrollar las habilidades y la experiencia necesarias para una carrera en Machine Learning. El programa consta de 6 cursos que lo ayudan a desarrollar una comprensión de los principales algoritmos y sus usos. Si bien el programa intermedio es útil para cualquier persona con conocimientos informáticos y un interés en aprovechar los datos, se recomienda cierta experiencia en programación de Python, estadísticas y álgebra lineal.

Estos son los principales aspectos de esta certificación:

• programa de 6 cursos
• Habilidades en aprendizaje no supervisado, aprendizaje supervisado, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo
• Temas especiales como análisis de series temporales y análisis de supervivencia
• Codifique sus propios proyectos con marcos y bibliotecas de código abierto
• Insignia digital de IBM al finalizar
• Duración: 6 meses, 3 horas / semana

8. Certificado profesional de ingeniería de IBM AI

Otra de las principales certificaciones de aprendizaje automático, este Certificado profesional de 6 cursos tiene como objetivo brindar a las personas las herramientas necesarias para tener éxito como ingeniero de IA o ML. Cubre conceptos fundamentales de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, como el aprendizaje supervisado y no supervisado. También aprenderá a construir, entrenar e implementar arquitecturas profundas.

Estos son los principales aspectos de esta certificación:

• programa de 6 cursos
• Aprendizaje supervisado y no supervisado con Python
• Aplique bibliotecas populares de Machine Learning y Deep Learning como SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch y Tensorflow
• Abordar problemas relacionados con el reconocimiento de objetos, la visión por computadora, el procesamiento de imágenes y videos, el análisis de texto y la PNL
• Insignia digital de IBM al finalizar
• Duración: 8 meses, 3 horas / semana

9. Machine Learning por la Universidad de Stanford

Esta clase ofrecida por la Universidad de Stanford enseña las técnicas de aprendizaje automático más efectivas y usted tiene la oportunidad de implementarlas para que funcionen por sí mismo. La clase también proporciona los conocimientos necesarios para aplicar las técnicas a nuevos problemas. Es un curso amplio y una introducción al aprendizaje automático, la minería de datos y el reconocimiento de patrones estadísticos.

Estos son los aspectos principales de este curso:

• Temas como aprendizaje supervisado y no supervisado
• Numerosos estudios de casos y aplicaciones.
• Aplicación de algoritmos de aprendizaje para construir robots inteligentes, comprensión de textos, visiones por computadora, informática médica, audio y minería de bases de datos
• Certificado compartible en competencia
• Duración: hora 60

10. Algoritmos de aprendizaje avanzado

Este curso corto pero impresionante ofrece un programa en línea fundamental creado en colaboración entre DeepLearning.AI y Stanford Online. En este programa para principiantes, aprenderá los fundamentos del aprendizaje automático y cómo utilizar estas técnicas para crear aplicaciones de IA del mundo real.

Estos son los aspectos principales de este curso:

• Perspectivas de expertos
• Cree y entrene una red neuronal con TensorFlow para realizar una clasificación de clases múltiples
• Aplique las mejores prácticas para el desarrollo de aprendizaje automático para que sus modelos se generalicen a datos y tareas en el mundo real
• Cree y use árboles de decisión y métodos de conjuntos de árboles, incluidos bosques aleatorios y árboles potenciados
• Aplique las mejores prácticas para el desarrollo de aprendizaje automático para que sus modelos se generalicen a datos y tareas en el mundo real
• Duración: hora 34