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10 meilleures certifications d'apprentissage automatique (juin 2025)

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10 meilleures certifications d'apprentissage automatique (juin 2025)

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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 stratĂ©gie d'entreprise

MIT Sloan et MIT CSAIL | Cours en ligne sur l'intelligence artificielle : implications pour la stratĂ©gie 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 compĂ©tences 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 capacitĂ© Ă  diriger prise de dĂ©cision stratĂ©gique Ă©clairĂ©e et augmentation des performances de l'entreprise en intĂ©grant des informations clĂ©s sur la gestion et le leadership de l'IA dans le fonctionnement de votre organisation.
  • Une double perspective puissante de deux Ă©coles du MIT - la MIT Sloan School of Management et le MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - vous offrant une solide comprĂ©hension conceptuelle des technologies de l'IA Ă  travers une optique commerciale.

2. Saïd Business School, Université d'Oxford Programme d'IA

Programme d'intelligence artificielle d'Oxford | Bande-annonce

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 Ɠuvre.

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 Ɠuvre.
  • Une solide comprĂ©hension conceptuelle des technologies derriĂšre l'IA telles que apprentissage automatique, apprentissage en profondeur, rĂ©seaux de neurones et algorithmes.
  • Un aperçu de la facultĂ© d'Oxford SaĂŻd et d'une foule d'experts de l'industrie, vous aidant Ă  dĂ©velopper une opinion Ă©clairĂ©e sur l'IA et ses implications sociales et Ă©thiques.
  • Une comprĂ©hension contextuelle de l'IA, de son histoire et de son Ă©volution, vous aidant Ă  faire des prĂ©dictions pertinentes pour sa trajectoire future.

3. MIT Sloan Machine Learning non supervisĂ© : libĂ©rer le potentiel des donnĂ©es

Apprentissage automatique non supervisĂ© du MIT : LibĂ©rer le potentiel des donnĂ©es | Bande-annonce

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 comprĂ©hension de ces principes fondamentaux des donnĂ©es de base :

  • Une comprĂ©hension approfondie de la façon dont l'apprentissage de la reprĂ©sentation peut rĂ©soudre les problĂšmes commerciaux et augmenter le retour sur investissement des initiatives d'IA.
  • Aperçu des dĂ©fis, des opportunitĂ©s et des considĂ©rations importantes des modĂšles gĂ©nĂ©ratifs dans une organisation.
  • Une vue holistique du paysage des modĂšles prĂ©-formĂ©s et comment utiliser au mieux ces modĂšles dans votre organisation.
  • La possibilitĂ© de crĂ©er des modĂšles ML transparents et interprĂ©tables dans votre contexte.

4. Apprentissage automatique LSE : applications pratiques

Apprentissage automatique LSE | Bande-annonce du cours

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 comprĂ©hension approfondie de diverses techniques d'apprentissage automatique, y compris la rĂ©gression, l'apprentissage d'ensemble et les mĂ©thodes arborescentes, entre autres.
  • La capacitĂ© de coder en R et d'appliquer des techniques d'apprentissage automatique Ă  divers types de donnĂ©es.
  • 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 compĂ©tence de LSE, une universitĂ© de sciences sociales de renommĂ©e mondiale.

5. MIT Sloan Machine Learning en entreprise

Cours abrégé en ligne sur l'apprentissage automatique en entreprise du MIT | Bande-annonce

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 Ɠuvre. 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. À partir de lĂ , vous pourrez dĂ©velopper un plan de mise en Ɠuvre 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 clĂ©s suivants :

  • Un plan d'action concret pour mettre en Ɠuvre stratĂ©giquement l'apprentissage automatique dans les entreprises, conçu pour guider efficacement votre organisation.
  • Exposition aux Ă©lĂ©ments techniques de l'apprentissage automatique, sans avoir besoin de coder ou de programmer, vous aidant Ă  tirer parti de cette technologie dans votre rĂ©flexion stratĂ©gique.
  • Points de vue d'Ă©minents professeurs du MIT et d'experts en apprentissage automatique, offrant un potentiel prĂ©cieux pour dĂ©bloquer de nouvelles opportunitĂ©s de carriĂšre.

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 Ɠuvre.

Ce programme est axĂ© sur les donnĂ©es sur tous les aspects de l'IA de gestion de projet, et cela inclut la science des donnĂ©es, certains des sujets qui seront abordĂ©s :

  • 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 rĂ©els Ă  l'aide de CPMAI
  • MĂ©thodes, approches, concepts et algorithmes d'apprentissage supervisĂ©, non supervisĂ© et par renforcement
  • Aspects les plus importants de la science des donnĂ©es pertinents pour l'IA
  • Comment la comprĂ©hension de l'entreprise, la comprĂ©hension des donnĂ©es, la prĂ©paration des donnĂ©es, le dĂ©veloppement de modĂšles, l'Ă©valuation de modĂšles et l'opĂ©rationnalisation de modĂšles s'imbriquent
  • MĂ©thodes itĂ©ratives et agiles pour l'IA
  • Comment construire des systĂšmes d'IA Ă©thiques et responsables
  • Comment crĂ©er une Ă©quipe d'IA idĂ©ale

Ce programme offre les fonctionnalitĂ©s suivantes et offre un certificat d'achĂšvement :

  • Tous les niveaux de compĂ©tence
  • Les stagiaires ont jusqu'Ă  six (6) mois pour terminer la formation
  • L'accĂšs aux vidĂ©os enregistrĂ©es et au matĂ©riel de formation est fourni pendant trente (30) jours aprĂšs la fin du cours par le stagiaire
  • DurĂ©e: 30 heures
10 % de rĂ©duction : unir-cogcourse-10

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
  • CompĂ©tences en apprentissage non supervisĂ©, apprentissage supervisĂ©, apprentissage profond et apprentissage par renforcement
  • Sujets spĂ©ciaux tels que l'analyse des sĂ©ries chronologiques et l'analyse de survie
  • Codez vos propres projets avec des frameworks et des bibliothĂšques open source
  • Badge numĂ©rique d'IBM Ă  la fin
  • DurĂ©e : 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 supervisĂ© et non supervisĂ© avec Python
  • Appliquez les bibliothĂšques populaires d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur telles que SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch et Tensorflow
  • RĂ©soudre les problĂšmes impliquant la reconnaissance d'objets, la vision par ordinateur, le traitement d'images et de vidĂ©os, l'analyse de texte et la PNL
  • Badge numĂ©rique d'IBM Ă  la fin
  • DurĂ©e : 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 Ɠuvre 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 supervisĂ© et non supervisĂ©
  • De nombreuses Ă©tudes de cas et applications
  • Application d'algorithmes d'apprentissage pour construire des robots intelligents, la comprĂ©hension de texte, la vision par ordinateur, l'informatique mĂ©dicale, l'audio et l'exploration de bases de donnĂ©es
  • Certificat partageable sur concours
  • DurĂ©e: 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
  • CrĂ©ez et entraĂźnez un rĂ©seau de neurones avec TensorFlow pour effectuer une classification multiclasse
  • Appliquez les meilleures pratiques pour le dĂ©veloppement de l'apprentissage automatique afin que vos modĂšles se gĂ©nĂ©ralisent aux donnĂ©es et aux tĂąches du monde rĂ©el
  • 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 dĂ©veloppement de l'apprentissage automatique afin que vos modĂšles se gĂ©nĂ©ralisent aux donnĂ©es et aux tĂąches du monde rĂ©el
  • DurĂ©e: 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 l’investissement dans les technologies de pointe qui redĂ©finissent l’avenir et remodĂšlent des secteurs entiers.

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