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10 meilleures certifications d'apprentissage automatique (juin 2025)

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Alex McFarland et mes Antoine TardifUnite.AI s'engage à respecter des normes éditoriales rigoureuses. Nous pouvons recevoir une compensation lorsque vous cliquez sur des liens vers des produits que nous examinons. Veuillez consulter notre divulgation de l'affiliation.

Alors que l'intelligence artificielle (IA) continue de révolutionner de nombreux secteurs, le domaine vital de l'apprentissage automatique prend de l'importance. Pour cette raison, il existe une forte demande pour que les dirigeants d'entreprise comprennent à la fois l'importance de l'IA et comment elle s'applique aux entreprises, ainsi que la façon d'exploiter les données.
Compte tenu de tout cela, une certification d'apprentissage automatique peut ouvrir des fenĂȘtres d'opportunitĂ©. Pour les lecteurs qui recherchent des leçons de codage, ils devraient visiter notre Python et mes Cours Tensorflow.
Voici un aperçu des meilleures certifications d'apprentissage automatique :
1. MIT Sloan Intelligence artificielle : implications pour la stratégie d'entreprise
Ciblant les cadres d'entreprise, ce cours compte 2 instructeurs et est dirigé par Daniela Rus, Rus est professeur Andrew (1956) et Erna Viterbi de génie électrique et d'informatique et directeur du Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) au MIT. Elle est directrice du Centre de recherche conjoint Toyota-CSAIL et membre du conseil consultatif scientifique du Toyota Research Institute.
Le deuxiĂšme instructeur est Thomas Malone, Malone est professeur de technologie de l'information et d'Ă©tudes organisationnelles Ă la MIT Sloan School of Management. Ses recherches portent sur la façon dont de nouvelles organisations peuvent ĂȘtre conçues pour tirer parti des possibilitĂ©s offertes par les technologies de l'information. Son dernier livre, Supramentaux, paru en mai 2018. Il dĂ©tient 11 brevets, a cofondĂ© trois Ă©diteurs de logiciels et est citĂ© dans de nombreuses publications telles que fortune, un et CĂąble.
De ce cours, vous repartirez avec les compétences suivantes :
- Une base pratique en intelligence artificielle (IA) et ses applications commerciales, vous dotant des connaissances et de la confiance dont vous avez besoin pour transformer votre organisation en une entreprise du futur innovante, efficace et durable.
- La capacité à diriger prise de décision stratégique éclairée et augmentation des performances de l'entreprise en intégrant des informations clés sur la gestion et le leadership de l'IA dans le fonctionnement de votre organisation.
- Une double perspective puissante de deux écoles du MIT - la MIT Sloan School of Management et le MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - vous offrant une solide compréhension conceptuelle des technologies de l'IA à travers une optique commerciale.
2. Saïd Business School, Université d'Oxford Programme d'IA
Un cours conçu dans le but de vous permettre de comprendre l'IA, son potentiel pour les entreprises et les opportunitĂ©s de sa mise en Ćuvre.
Ce cours est dirigé par Matthias Holweg, Matthias est un ingénieur industriel de formation et s'intéresse à la façon dont les organisations génÚrent et maintiennent des pratiques d'amélioration des processus. Ses recherches portent sur l'évolution et l'adaptation des méthodologies d'amélioration des processus telles qu'elles sont appliquées dans les contextes de la fabrication, des services, des bureaux et du secteur public.
Avec ce cours, vous comprendrez les principes fondamentaux suivants :
- La capacitĂ© d'identifier et d'Ă©valuer les possibilitĂ©s d'IA dans votre organisation et construire une analyse de rentabilisation pour sa mise en Ćuvre.
- Une solide compréhension conceptuelle des technologies derriÚre l'IA telles que apprentissage automatique, apprentissage en profondeur, réseaux de neurones et algorithmes.
- Un aperçu de la faculté d'Oxford Saïd et d'une foule d'experts de l'industrie, vous aidant à développer une opinion éclairée sur l'IA et ses implications sociales et éthiques.
- Une compréhension contextuelle de l'IA, de son histoire et de son évolution, vous aidant à faire des prédictions pertinentes pour sa trajectoire future.
3. MIT Sloan Machine Learning non supervisé : libérer le potentiel des données
Ce cours est axé sur la façon dont l'apprentissage automatique peut exploiter les données, aussi petites soient-elles, pour former un modÚle d'IA.
Avec 5 instructeurs, ce cours est dirigé par Antonio Torralba, Delta Electronics Professeur de génie électrique et d'informatique, responsable de la faculté AI+D, département EECS, MIT CSAIL.
Dans ce cours, vous explorerez comment les techniques d'apprentissage automatique définissent le potentiel des données. Comprenez comment les représentations peuvent réduire considérablement la quantité d'étiquettes nécessaires pour créer des modÚles d'IA précis. Une fois que vous aurez compris ces bases, vous apprendrez comment les modÚles d'IA pré-formés peuvent avoir un impact sur le déploiement de l'apprentissage de la représentation et de la modélisation générative dans les organisations.
Vous finirez par découvrir l'importance de l'interprétabilité et de la causalité dans la création de modÚles ML précis, et à la fin, vous explorerez les réalités du déploiement de modÚles d'apprentissage automatique dans votre organisation.
Cela pourrait offrir une compréhension de ces principes fondamentaux des données de base :
- Une compréhension approfondie de la façon dont l'apprentissage de la représentation peut résoudre les problÚmes commerciaux et augmenter le retour sur investissement des initiatives d'IA.
-
Aperçu des défis, des opportunités et des considérations importantes des modÚles génératifs dans une organisation.
- Une vue holistique du paysage des modÚles pré-formés et comment utiliser au mieux ces modÚles dans votre organisation.
-
La possibilité de créer des modÚles ML transparents et interprétables dans votre contexte.
4. Apprentissage automatique LSE : applications pratiques
Améliorez vos compétences en matiÚre de données et développez une compréhension technique des applications commerciales de l'apprentissage automatique.
Ce cours est conçu pour apprendre à exécuter une stratégie de données qui fonctionne, en commençant par découvrir l'utilisation et le traitement appropriés des données pour optimiser les applications d'apprentissage automatique. Explorez la régression en tant que technique d'apprentissage automatique supervisé pour prédire une variable continue (réponse ou cible) à partir d'un ensemble d'autres variables (caractéristiques ou prédicteurs).
Vous finirez par comprendre comment les mĂ©thodes arborescentes et les mĂ©thodes d'apprentissage d'ensemble sont appliquĂ©es pour amĂ©liorer la prĂ©cision d'une prĂ©diction, mais surtout comprendrez ce que sont les rĂ©seaux de neurones, leurs applications les plus rĂ©ussies et comment ils peuvent ĂȘtre utilisĂ©s dans un contexte commercial.
AprĂšs avoir suivi ce cours, vous allez :
- Avoir une compréhension approfondie de diverses techniques d'apprentissage automatique, y compris la régression, l'apprentissage d'ensemble et les méthodes arborescentes, entre autres.
- La capacité de coder en R et d'appliquer des techniques d'apprentissage automatique à divers types de données.
- Exposition au derniĂšres frontiĂšres de l'apprentissage automatique, tels que les rĂ©seaux de neurones et comment ceux-ci peuvent ĂȘtre appliquĂ©s en entreprise.
- Vous Avez certificat de compétence de LSE, une université de sciences sociales de renommée mondiale.
5. MIT Sloan Machine Learning en entreprise
Ceci est un autre cours de Daniela Rus et Thomas Malone. Ce cours se concentre sur la façon de tirer parti de la technologie transformatrice dans votre réflexion et vos applications commerciales.
Vous commencerez par en apprendre davantage sur l'apprentissage automatique et son rĂŽle croissant dans les affaires. Vous comprendrez le rĂŽle des donnĂ©es et l'importance d'un plan de mise en Ćuvre. Suivez ceci en explorant les exigences pour l'application de l'apprentissage automatique Ă l'aide de donnĂ©es de capteur, de langage et de transaction. Ă partir de lĂ , vous pourrez dĂ©velopper un plan de mise en Ćuvre pour l'apprentissage automatique et envisager l'avenir de l'apprentissage automatique dans les entreprises.
Ce cours devrait vous permettre de bien comprendre les points clés suivants :
- Un plan d'action concret pour mettre en Ćuvre stratĂ©giquement l'apprentissage automatique dans les entreprises, conçu pour guider efficacement votre organisation.
- Exposition aux éléments techniques de l'apprentissage automatique, sans avoir besoin de coder ou de programmer, vous aidant à tirer parti de cette technologie dans votre réflexion stratégique.
- Points de vue d'éminents professeurs du MIT et d'experts en apprentissage automatique, offrant un potentiel précieux pour débloquer de nouvelles opportunités de carriÚre.
6. Cognilytica - Certification en gestion de projet cognitif pour l'IA (CPMAI)
Il s'agit du cours le plus complet proposé par Cognilytica et couvre la science des données et l'apprentissage automatique.
La mĂ©thodologie CPMAI est la mĂ©thodologie des meilleures pratiques de l'industrie pour des projets d'IA et de ML rĂ©ussis. La formation et la certification CPMAI de Cognilytica vous prĂ©parent Ă rĂ©ussir vos efforts en matiĂšre d'IA et de ML, que vous dĂ©butiez ou que vous soyez bien avancĂ© dans la mise en Ćuvre.
Ce programme est axé sur les données sur tous les aspects de l'IA de gestion de projet, et cela inclut la science des données, certains des sujets qui seront abordés :
- Fondamentaux de l'IA et de la terminologie et des concepts de ML
- Les sept modĂšles d'IA
- Meilleures pratiques de gestion de projet d'IA
- Plongez dans les projets d'IA réels à l'aide de CPMAI
- Méthodes, approches, concepts et algorithmes d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
- Aspects les plus importants de la science des données pertinents pour l'IA
- Comment la compréhension de l'entreprise, la compréhension des données, la préparation des données, le développement de modÚles, l'évaluation de modÚles et l'opérationnalisation de modÚles s'imbriquent
- Méthodes itératives et agiles pour l'IA
- Comment construire des systÚmes d'IA éthiques et responsables
- Comment créer une équipe d'IA idéale
Ce programme offre les fonctionnalités suivantes et offre un certificat d'achÚvement :
- Tous les niveaux de compétence
- Les stagiaires ont jusqu'Ă six (6) mois pour terminer la formation
- L'accÚs aux vidéos enregistrées et au matériel de formation est fourni pendant trente (30) jours aprÚs la fin du cours par le stagiaire
- Durée: 30 heures
7. Certificat professionnel IBM Machine Learning
Ce certificat d'IBM s'adresse Ă ceux qui cherchent Ă dĂ©velopper les compĂ©tences et l'expĂ©rience nĂ©cessaires Ă une carriĂšre dans l'apprentissage automatique. Le programme se compose de 6 cours qui vous aident Ă dĂ©velopper une comprĂ©hension des principaux algorithmes et de leurs utilisations. Bien que le programme intermĂ©diaire soit utile Ă toute personne ayant des compĂ©tences en informatique et un intĂ©rĂȘt pour l'exploitation des donnĂ©es, une certaine expĂ©rience en programmation Python, en statistiques et en algĂšbre linĂ©aire est recommandĂ©e.
Voici les principaux aspects de cette certification :
- Programme 6 cours
- Compétences en apprentissage non supervisé, apprentissage supervisé, apprentissage profond et apprentissage par renforcement
- Sujets spéciaux tels que l'analyse des séries chronologiques et l'analyse de survie
- Codez vos propres projets avec des frameworks et des bibliothĂšques open source
- Badge numérique d'IBM à la fin
- Durée : 6 mois, 3 heures/semaine
8. Certificat d'IBM AI Engineering Professional
Une autre des meilleures certifications d'apprentissage automatique, ce certificat professionnel en 6 cours vise à donner aux individus les outils nécessaires pour réussir en tant qu'ingénieur IA ou ML. Il couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur, tels que l'apprentissage supervisé et non supervisé. Vous apprendrez également à créer, former et déployer des architectures profondes.
Voici les principaux aspects de cette certification :
- Programme 6 cours
- Apprentissage supervisé et non supervisé avec Python
- Appliquez les bibliothĂšques populaires d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur telles que SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch et Tensorflow
- Résoudre les problÚmes impliquant la reconnaissance d'objets, la vision par ordinateur, le traitement d'images et de vidéos, l'analyse de texte et la PNL
- Badge numérique d'IBM à la fin
- Durée : 8 mois, 3 heures/semaine
9. Apprentissage automatique par l'Université de Stanford
Ce cours offert par l'UniversitĂ© de Stanford enseigne les techniques d'apprentissage automatique les plus efficaces, et vous avez la possibilitĂ© de les mettre en Ćuvre pour travailler par vous-mĂȘme. La classe fournit Ă©galement les connaissances nĂ©cessaires pour appliquer les techniques Ă de nouveaux problĂšmes. Il s'agit d'un cours gĂ©nĂ©ral et d'une introduction Ă l'apprentissage automatique, Ă l'exploration de donnĂ©es et Ă la reconnaissance de modĂšles statistiques.
Voici les principaux aspects de ce cours :
- Sujets tels que Apprentissage supervisé et non supervisé
- De nombreuses études de cas et applications
- Application d'algorithmes d'apprentissage pour construire des robots intelligents, la compréhension de texte, la vision par ordinateur, l'informatique médicale, l'audio et l'exploration de bases de données
- Certificat partageable sur concours
- Durée: 60 heures
10. Algorithmes d'apprentissage avancés
Ce cours court mais impressionnant propose un programme en ligne fondamental créé en collaboration entre DeepLearning.AI et Stanford Online. Dans ce programme adapté aux débutants, vous apprendrez les bases de l'apprentissage automatique et comment utiliser ces techniques pour créer des applications d'IA réelles.
Voici les principaux aspects de ce cours :
- Regards d'experts
- Créez et entraßnez un réseau de neurones avec TensorFlow pour effectuer une classification multiclasse
- Appliquez les meilleures pratiques pour le développement de l'apprentissage automatique afin que vos modÚles se généralisent aux données et aux tùches du monde réel
- Construire et utiliser des arbres de dĂ©cision et des mĂ©thodes d'ensemble d'arbres, y compris des forĂȘts alĂ©atoires et des arbres boostĂ©s
- Appliquez les meilleures pratiques pour le développement de l'apprentissage automatique afin que vos modÚles se généralisent aux données et aux tùches du monde réel
- Durée: 34 heures
Alex McFarland est un journaliste et écrivain en IA qui explore les derniers développements en matiÚre d'intelligence artificielle. Il a collaboré avec de nombreuses startups et publications d'IA dans le monde entier.
Antoine est un leader visionnaire et partenaire fondateur d'Unite.AI, animé par une passion inébranlable pour façonner et promouvoir l'avenir de l'IA et de la robotique. Entrepreneur en série, il croit que l'IA sera aussi perturbatrice pour la société que l'électricité, et on le surprend souvent en train de s'extasier sur le potentiel des technologies disruptives et de l'AGI.
En tant que joueur futuriste, il se consacre Ă l'exploration de la maniĂšre dont ces innovations façonneront notre monde. En outre, il est le fondateur de Titres.io, une plateforme axĂ©e sur lâinvestissement dans les technologies de pointe qui redĂ©finissent lâavenir et remodĂšlent des secteurs entiers.
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