Les 10 meilleures certifications en apprentissage automatique (janvier 2026)

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 fenêtres d'opportunité. Pour les lecteurs qui recherchent des leçons de codage, ils devraient visiter notre Python que le béton ey 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 deuxième instructeur est Thomas Malone, Malone est professeur de technologie de l'information et d'études organisationnelles à la MIT Sloan School of Management. Ses recherches portent sur la façon dont de nouvelles organisations peuvent être conçues pour tirer parti des possibilités offertes par les technologies de l'information. Son dernier livre, Supramentaux, paru en mai 2018. Il détient 11 brevets, a cofondé trois éditeurs de logiciels et est cité dans de nombreuses publications telles que fortune, le bauen Câble.

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 opportunités de sa mise en œuvre.

Ce cours est dirigé par Matthias Holweg, Matthias est un ingénieur industriel de formation et s'intéresse à la façon dont les organisations génèrent 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 aurez une compréhension des fondamentaux suivants :

• La capacité d'identifier et d'évaluer les possibilités d'IA dans votre organisation et construire une analyse de rentabilisation pour sa mise en œuvre.
• Une solide compréhension conceptuelle des technologies derrière 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 modèle 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. Vous comprendrez comment les représentations peuvent réduire considérablement le nombre d'étiquettes nécessaires à la création de modèles d'IA précis. Une fois ces bases maîtrisées, vous découvrirez comment les modèles d'IA pré-entraînés peuvent influencer le déploiement de l'apprentissage par représentation et de la modélisation générative au sein des organisations.

Vous découvrirez éventuellement l’importance de l’interprétabilité et de la causalité dans la création de modèles ML précis, et à la fin, vous explorerez les réalités du déploiement de modèles 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 problèmes commerciaux et augmenter le retour sur investissement des initiatives d'IA.
• Aperçu des défis, des opportunités et des considérations importantes des modèles génératifs dans une organisation.
• Une vue holistique du paysage des modèles pré-formés et comment utiliser au mieux ces modèles dans votre organisation.

• La possibilité de créer des modèles ML transparents et interprétables dans votre contexte.

4. Apprentissage automatique LSE : applications pratiques

Améliorez vos compétences en matière 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 comprendrez éventuellement comment les méthodes basées sur les arbres et les méthodes d'apprentissage d'ensemble sont appliquées pour améliorer la précision d'une prédiction, mais surtout, vous comprendrez ce que sont les réseaux neuronaux, leurs applications les plus réussies et comment ils peuvent être utilisés dans un contexte commercial.

Après 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 dernières frontières de l'apprentissage automatique, tels que les réseaux de neurones et comment ceux-ci peuvent être appliqués 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 découvrir l'apprentissage automatique et son rôle croissant en entreprise. Vous comprendrez le rôle des données et l'importance d'un plan de mise en œuvre. Poursuivez en explorant les exigences liées à l'application de l'apprentissage automatique à l'aide de données de capteurs, de langage et de transactions. Vous serez ensuite en mesure d'élaborer un plan de mise en œuvre pour l'apprentissage automatique et d'envisager son avenir en entreprise.

Ce cours devrait vous permettre de bien comprendre les points clés suivants :

• Un plan d'action concret pour mettre en œuvre stratégiquement 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 carrière.

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 méthodologie CPMAI est la méthodologie des meilleures pratiques de l'industrie pour des projets d'IA et de ML réussis. La formation et la certification CPMAI de Cognilytica vous préparent à réussir vos efforts en matière d'IA et de ML, que vous débutiez ou que vous soyez bien avancé dans la mise en œuvre.

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 modèles 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 modèles, l'évaluation de modèles et l'opérationnalisation de modèles s'imbriquent
• Méthodes itératives et agiles pour l'IA
• Comment construire des systèmes d'IA éthiques et responsables
• Comment créer une équipe d'IA idéale

Ce programme offre les fonctionnalités suivantes et offre un certificat d'achèvement :

• Tous les niveaux de compétence
• Les stagiaires ont jusqu'à six (6) mois pour terminer la formation
• L'accès aux vidéos enregistrées et au matériel de formation est fourni pendant trente (30) jours après la fin du cours par le stagiaire
• Durée: 30 heures

7. Certificat professionnel IBM Machine Learning

Ce certificat d'IBM s'adresse à ceux qui cherchent à développer les compétences et l'expérience nécessaires à une carrière dans l'apprentissage automatique. Le programme se compose de 6 cours qui vous aident à développer une compréhension des principaux algorithmes et de leurs utilisations. Bien que le programme intermédiaire soit utile à toute personne ayant des compétences en informatique et un intérêt pour l'exploitation des données, une certaine expérience en programmation Python, en statistiques et en algèbre linéaire est recommandée.

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 bibliothèques 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 bibliothèques populaires d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur telles que SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch et Tensorflow
• Résoudre les problèmes 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'Université de Stanford enseigne les techniques d'apprentissage automatique les plus efficaces, et vous avez la possibilité de les mettre en œuvre pour travailler par vous-même. La classe fournit également les connaissances nécessaires pour appliquer les techniques à de nouveaux problèmes. Il s'agit d'un cours général et d'une introduction à l'apprentissage automatique, à l'exploration de données et à la reconnaissance de modèles 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 entraînez 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 modèles se généralisent aux données et aux tâches du monde réel
• Construire et utiliser des arbres de décision et des méthodes d'ensemble d'arbres, y compris des forêts aléatoires et des arbres boostés
• Appliquez les meilleures pratiques pour le développement de l'apprentissage automatique afin que vos modèles se généralisent aux données et aux tâches du monde réel
• Durée: 34 heures