10 "parasta" koneoppimissertifikaattia (toukokuu 2024)

Kun tekoäly (AI) mullistaa edelleen monia sektoreita, koneoppimisen tärkeä osa-alue kasvaa. Tämän vuoksi yritysjohtajilta on suuri tarve ymmärtää tekoälyn merkitys ja sen soveltaminen liiketoimintaan sekä tiedon hyödyntäminen.

Kaikki tämä huomioon ottaen koneoppimissertifiointi voi avata mahdollisuuksia. Lukijoiden, jotka etsivät koodauksen oppitunteja, tulisi käydä sivullamme Python ja Tensorflow-kurssit.

Tässä on katsaus parhaisiin koneoppimisen sertifikaatteihin:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: vaikutukset liiketoimintastrategiaan

Tällä yritysjohtajille suunnatulla kurssilla on 2 ohjaajaa ja sitä johtaa Daniela Rus, Rus on Andrew (1956) ja Erna Viterbi sähkötekniikan ja tietojenkäsittelytieteen professori ja MIT:n tietojenkäsittelytieteen ja tekoälyn laboratorion (CSAIL) johtaja. Hän toimii Toyota-CSAIL Joint Research Centerin johtajana ja on Toyota Research Instituten tieteellisen neuvottelukunnan jäsen.

Toinen ohjaaja on Thomas Malone, Malone on tietotekniikan ja organisaatiotutkimuksen professori MIT Sloan School of Managementissa. Hänen tutkimuksensa keskittyy siihen, miten uusia organisaatioita voidaan suunnitella hyödyntämään tietotekniikan tarjoamia mahdollisuuksia. Hänen uusin kirjansa, Supermielit, ilmestyi toukokuussa 2018. Hänellä on 11 patenttia, hän on ollut mukana perustamassa kolme ohjelmistoyritystä, ja hänet on lainattu lukuisissa julkaisuissa, kuten esim. rikkaus, The New York Timesja Wired.

Tältä kurssilta pääset pois seuraavilla taidoilla:

• Käytännön pohja tekoälylle (AI) ja sen liiketoimintasovelluksille, jotka antavat sinulle tietoa ja itseluottamusta, joita tarvitset muuttaa organisaatiotasi tulevaisuuden innovatiiviseksi, tehokkaaksi ja kestäväksi yritykseksi.
• Kyky johtaa tietoinen, strateginen päätöksenteko ja parantaa liiketoiminnan suorituskykyä integroimalla keskeisiä tekoälyjohtamisen ja johtamisen oivalluksia organisaatiosi toimintatapaan.
• Voimakas kaksoisperspektiivi kahdesta MIT-koulusta – MIT Sloan School of Management ja MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory – tarjoavat sinulle hyvän käsitteellisen ymmärryksen tekoälytekniikoista yrityslinssin kautta.

2. Oxfordin tekoäly

Kurssi, jonka tarkoituksena on auttaa sinua ymmärtämään tekoälyä, sen liiketoimintamahdollisuuksia ja sen toteuttamismahdollisuuksia.

Tämän kurssin vetää Matthias Holweg, Matthias on koulutettu teollisuusinsinööri ja on kiinnostunut siitä, miten organisaatiot luovat ja ylläpitävät prosessien parantamiskäytäntöjä. Hänen tutkimuksensa keskittyy prosessien parantamismenetelmien kehitykseen ja mukauttamiseen, kun niitä sovelletaan tuotanto-, palvelu-, toimisto- ja julkisen sektorin konteksteissa.

Tällä kurssilla ymmärrät seuraavat perusasiat:

• Kyky tunnistaa ja arvioida tekoälyn mahdollisuuksia organisaatiossasi ja rakentaa liiketoimintamalli sen toteuttamiselle.
• Vahva käsitteellinen ymmärrys tekoälyn takana olevista teknologioista, kuten koneoppiminen, syväoppiminen, neuroverkot ja algoritmit.
• Oxford Saïdin tiedekunnan ja joukon alan asiantuntijoiden näkemyksiä, jotka auttavat sinua kehittämään tietoisen mielipiteen tekoälystä ja sen sosiaalisia ja eettisiä seurauksia.
• Asiayhteyteen perustuva käsitys tekoälystä, sen historiasta ja kehityksestä, mikä auttaa sinua tehdä asianmukaisia ​​ennusteita sen tulevalle liikeradalle.

3. MIT Sloanin valvomaton koneoppiminen: Tietojen potentiaalin vapauttaminen

Tämä kurssi keskittyy siihen, kuinka koneoppiminen voi valjastaa dataa – olipa se kuinka pieni tahansa – AI-mallin kouluttamiseen.

Kurssin vetäjänä toimii 5 ohjaajaa Antonio Torralba, Delta Electronics Sähkötekniikan ja tietojenkäsittelytieteen professori, AI+D-tiedekunnan johtaja, EECS-osasto, MIT CSAIL.

Tällä kurssilla opit kuinka koneoppimistekniikat määrittelevät datan potentiaalin. Ymmärrä, kuinka esitykset voivat dramaattisesti vähentää tarrojen määrää, joita tarvitaan tarkkojen tekoälymallien luomiseen. Kun olet ymmärtänyt nämä perusasiat, opit oppimaan, kuinka esikoulutetut tekoälymallit voivat vaikuttaa esitysoppimisen ja generatiivisen mallintamisen käyttöönotossa organisaatioissa.

Lopulta huomaat tulkittavuuden ja syy-yhteyden merkityksen tarkkojen ML-mallien rakentamisessa, ja lopuksi tutkit koneoppimismallien käyttöönoton todellisuutta organisaatiossasi.

Tämä voisi tarjota ymmärryksen seuraavista datan perustekijöistä:

• Syvällinen ymmärrys siitä, kuinka edustusoppiminen voi ratkaista liiketoiminnan ongelmia ja lisätä tekoälyaloitteiden sijoitetun pääoman tuottoprosenttia.
• Näkemys organisaation generatiivisten mallien haasteista, mahdollisuuksista ja tärkeistä näkökohdista.
• Kokonaisvaltainen näkemys esikoulutettujen mallien maisemasta ja siitä, miten näitä malleja voidaan parhaiten hyödyntää organisaatiossasi.

• Kyky luoda läpinäkyviä, tulkittavia ML-malleja kontekstisiisi.

4. LSE koneoppiminen: käytännön sovellukset

Päivitä tietotaitojasi ja kehitä teknistä ymmärrystä koneoppimisen liiketoimintasovelluksista.

Tämä kurssi on suunniteltu oppimaan toteuttamaan toimivaa datastrategiaa. Aloita tutustumalla tietojen asianmukaiseen käyttöön ja käsittelyyn koneoppimissovellusten optimointiin. Tutki regressiota valvottuna koneoppimistekniikkana jatkuvan muuttujan (vasteen tai kohteen) ennustamiseksi muiden muuttujien (ominaisuuksien tai ennustajien) perusteella.

Lopulta ymmärrät, kuinka puupohjaisia ​​menetelmiä ja ensemble-oppimismenetelmiä käytetään parantamaan ennusteen tarkkuutta, mutta mikä tärkeintä, ymmärrät, mitä hermoverkot ovat, niiden menestyneimmät sovellukset ja kuinka niitä voidaan käyttää liiketoimintaympäristössä.

Tämän kurssin suorittamisen jälkeen saat:

• Sinulla on syvällinen käsitys erilaisia ​​koneoppimistekniikoita, mukaan lukien muun muassa regressio, ryhmäoppiminen ja puupohjaiset menetelmät.
• Kyky koodata R-kielellä ja soveltaa koneoppimistekniikoita erityyppisiin tietoihin.
• Altistuminen koneoppimisen uusimpia rajoja, kuten neuroverkot ja kuinka niitä voidaan soveltaa liiketoiminnassa.
• Onko pätevyystodistus LSE:stä, maailman johtavasta yhteiskuntatieteiden yliopistosta.

5. MIT Sloanin koneoppiminen liiketoiminnassa

Tämä on toinen Daniela Rusin ja Thomas Malonen kurssi. Tämä kurssi keskittyy transformatiivisen teknologian hyödyntämiseen sekä ajattelussasi että liiketoimintasovelluksissasi.

Aloitat oppimalla koneoppimisesta ja sen kasvavasta roolista liiketoiminnassa. Ymmärrät datan roolin ja toteutussuunnitelman tärkeyden. Seuraa tätä tutkimalla anturi-, kieli- ja tapahtumadatan avulla tapahtuvan koneoppimisen soveltamisen vaatimuksia. Sieltä voit kehittää toteutussuunnitelman koneoppimiselle ja pohtia koneoppimisen tulevaisuutta liiketoiminnassa.

Tämän kurssin pitäisi antaa sinulle hyvä käsitys seuraavista avainkohdista:

• Käytännön toimintasuunnitelma strategisesti toteuttaa koneoppimista liiketoiminnassa, joka on suunniteltu ohjaamaan organisaatiotasi tehokkaasti.
• Altistuminen koneoppimisen teknisille elementeille, ilman koodaamista tai ohjelmointia, mikä auttaa sinua hyödyntämään tätä tekniikkaa strategisessa ajattelussasi.
• MIT:n arvostettujen tiedekuntien ja koneoppimisen asiantuntijoiden näkemyksiä, joka tarjoaa arvokasta potentiaalia uusien uramahdollisuuksien avaamiseen.

6. Cognilytica – kognitiivinen projektinhallinta tekoälylle (CPMAI) -sertifiointi

Tämä on kattavin Cognilytican tarjoama kurssi, joka kattaa datatieteen ja koneoppimisen.

CPMAI-metodologia on alan parhaiden käytäntöjen menetelmä onnistuneille AI- ja ML-projekteille. Cognilytican CPMAI-koulutus ja -sertifiointi valmistelee sinua menestymään tekoäly- ja ML-ponnisteluissasi, olitpa sitten vasta alussa tai vasta edistymässä.

Tämä ohjelma on dataa, joka keskittyy kaikkiin projektinhallinnan tekoälyn näkökohtiin, ja tämä sisältää datatieteen, joita käsitellään:

• Tekoälyn ja ML:n perusteet Terminologia ja käsitteet
• Tekoälyn seitsemän mallia
• Tekoälyprojektinhallinnan parhaat käytännöt
• Sukella syvälle todellisiin tekoälyprojekteihin CPMAI:n avulla
• Valvotut, valvomattomat ja vahvistavat oppimismenetelmät, lähestymistavat, käsitteet ja algoritmit
• Tärkeimmät tekoälyyn liittyvät tietotieteen näkökohdat
• Kuinka liiketoiminnan ymmärtäminen, tietojen ymmärtäminen, tietojen valmistelu, mallin kehittäminen, mallin arviointi ja mallin operatiivisuus sopivat yhteen
• Iteratiiviset ja ketterät menetelmät tekoälylle
• Kuinka rakentaa eettisiä ja vastuullisia tekoälyjärjestelmiä
• Kuinka luoda ihanteellinen AI-tiimi

Tämä ohjelma tarjoaa seuraavat ominaisuudet ja tarjoaa suorittamistodistuksen:

• Kaikki taitotasot
• Harjoittelijalla on enintään kuusi (6) kuukautta aikaa suorittaa koulutus
• Pääsy tallennettuihin videoihin ja koulutusmateriaaliin tarjotaan kolmenkymmenen (30) päivän ajan harjoittelijan kurssin päätyttyä
• Kesto: 30 tuntia

7. IBM Machine Learning Professional -todistus

Tämä IBM:n sertifikaatti on tarkoitettu niille, jotka haluavat kehittää koneoppimisen uran edellyttämiä taitoja ja kokemusta. Ohjelma koostuu 6 kurssista, jotka auttavat sinua ymmärtämään tärkeimmät algoritmit ja niiden käyttötarkoitukset. Vaikka keskitason ohjelma on hyödyllinen kaikille, joilla on tietokonetaitoja ja jotka ovat kiinnostuneita tiedon hyödyntämisestä, jonkin verran Python-ohjelmoinnin, tilastojen ja lineaarisen algebran taustaa suositellaan.

Tässä ovat tämän sertifikaatin pääkohdat:

• 6 kurssin ohjelma
• Ohjaamattoman oppimisen, ohjatun oppimisen, syväoppimisen ja vahvistusoppimisen taidot
• Erikoisaiheet, kuten aikasarjaanalyysi ja selviytymisanalyysi
• Koodaa omat projektisi avoimen lähdekoodin kehyksillä ja kirjastoilla
• Digitaalinen merkki IBM:ltä valmistuttuaan
• Kesto: 6 kuukautta, 3 tuntia/viikko

8. IBM AI Engineering Professional -todistus

Tämä 6-kurssin ammattitodistus on yksi parhaista koneoppimissertifikaateista, jonka tarkoituksena on antaa yksilöille työkalut, joita tarvitaan menestyäkseen AI- tai ML-insinöörinä. Se kattaa koneoppimisen ja syväoppimisen peruskäsitteet, kuten ohjatun ja ohjaamattoman oppimisen. Opit myös rakentamaan, kouluttamaan ja ottamaan käyttöön syviä arkkitehtuureja.

Tässä ovat tämän sertifikaatin pääkohdat:

• 6 kurssin ohjelma
• Valvottu ja valvomaton oppiminen Pythonilla
• Käytä suosittuja koneoppimis- ja syväoppimiskirjastoja, kuten SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch ja Tensorflow
• Selvitä ongelmia, jotka liittyvät objektien tunnistukseen, tietokonenäön, kuvan ja videon käsittelyyn, tekstianalyysiin ja NLP:hen
• Digitaalinen merkki IBM:ltä valmistuttuaan
• Kesto: 8 kuukautta, 3 tuntia/viikko

9. Koneoppiminen Stanfordin yliopistossa

Tämä Stanfordin yliopiston tarjoama kurssi opettaa tehokkaimmat koneoppimistekniikat, ja sinulla on mahdollisuus toteuttaa ne toimimaan itse. Kurssi tarjoaa myös tietoa, jota tarvitaan tekniikoiden soveltamiseen uusiin ongelmiin. Se on laaja kurssi ja johdatus koneoppimiseen, tiedon louhintaan ja tilastollisten kuvioiden tunnistamiseen.

Tässä ovat tämän kurssin pääkohdat:

• Aiheet, kuten ohjattu ja ohjaamaton oppiminen
• Lukuisia tapaustutkimuksia ja sovelluksia
• Oppimisalgoritmien soveltaminen älykkäiden robottien rakentamiseen, tekstin ymmärtämiseen, tietokonevisioihin, lääketieteelliseen informatiikkaan, ääneen ja tietokantojen louhintaan
• Jaettava todistus kilpailun yhteydessä
• Kesto: 60 tuntia

10. Kehittyneet oppimisalgoritmit

Tämä lyhyt mutta vaikuttava kurssi tarjoaa perustavanlaatuisen verkko-ohjelman, joka on luotu yhteistyössä DeepLearning.AI:n ja Stanford Onlinen kanssa. Tässä aloittelijaystävällisessä ohjelmassa opit koneoppimisen perusteet ja kuinka käyttää näitä tekniikoita todellisten tekoälysovellusten rakentamiseen.

Tässä ovat tämän kurssin pääkohdat:

• Asiantuntijoiden näkemyksiä
• Rakenna ja kouluta neuroverkko TensorFlow'n avulla moniluokkaisen luokituksen suorittamiseksi
• Käytä parhaita käytäntöjä koneoppimisen kehittämiseen, jotta mallisi yleistyvät todellisen maailman dataan ja tehtäviin
• Rakenna ja käytä päätöspuita ja puukokonaisuuksia, mukaan lukien satunnaiset metsät ja korotetut puut
• Käytä parhaita käytäntöjä koneoppimisen kehittämiseen, jotta mallisi yleistyvät todellisen maailman dataan ja tehtäviin
• Kesto: 34 tuntia