10 “najboljih” certifikata za strojno učenje (svibanj 2024.)

Kako umjetna inteligencija (AI) nastavlja revolucionirati mnoge sektore, vitalno polje strojnog učenja postaje sve važnije. Zbog toga postoji velika potražnja za poslovnim rukovoditeljima da razumiju i važnost umjetne inteligencije i kako se ona primjenjuje u poslovanju, kao i kako iskoristiti podatke.

S obzirom na sve ovo, certifikacija strojnog učenja može otvoriti prozore mogućnosti. Za čitatelje koji traže lekcije iz kodiranja trebali bi posjetiti naš Piton i Tensorflow tečajevi.

Evo pregleda vrhunskih certifikata za strojno učenje:

1. Umjetna inteligencija MIT Sloan: Implikacije za poslovnu strategiju

Ciljajući na poslovne rukovoditelje, ovaj tečaj ima 2 instruktora, a vodi ga Daniela Rus, Rus je Andrew (1956.) i Erna Viterbi profesor elektrotehnike i računarstva i direktor Laboratorija za računalnu znanost i umjetnu inteligenciju (CSAIL) na MIT-u. Radi kao direktorica Zajedničkog istraživačkog centra Toyota-CSAIL i članica je znanstvenog savjetodavnog odbora Toyotinog istraživačkog instituta.

Drugi instruktor je Thomas Malone, Malone je profesor informacijske tehnologije i organizacijskih studija na MIT Sloan School of Management. Njegovo istraživanje usmjereno je na to kako se nove organizacije mogu dizajnirati da iskoriste mogućnosti koje pruža informacijska tehnologija. Njegova najnovija knjiga, Superumovi, pojavio se u svibnju 2018. Posjeduje 11 patenata, suosnivač je tri softverske tvrtke i citiran je u brojnim publikacijama poput Bogatstvoje New York Timesi Wired.

S ovog tečaja izaći ćete sa sljedećim vještinama:

• Praktična osnova umjetne inteligencije (AI) i njezinih poslovnih primjena, opremajući vas znanjem i samopouzdanjem potrebnim za transformirati svoju organizaciju u inovativnu, učinkovitu i održivu tvrtku budućnosti.
• Sposobnost vođenja informirano, strateško donošenje odluka i povećanje poslovne uspješnosti integracijom ključnih uvida u upravljanje umjetnom inteligencijom i vodstvo u način na koji vaša organizacija djeluje.
• Moćna dvostruka perspektiva iz dviju škola MIT-a — MIT Sloan School of Management i MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory — nudeći vam dobro konceptualno razumijevanje AI tehnologija kroz poslovne objektive.

2. Oxfordska umjetna inteligencija

Tečaj osmišljen s namjerom da vam omogući razumijevanje umjetne inteligencije, njezinog poslovnog potencijala i mogućnosti za njegovu implementaciju.

Ovaj tečaj vodi Matthias Holweg, Matthias je školovani industrijski inženjer i zanima ga kako organizacije stvaraju i održavaju prakse poboljšanja procesa. Njegovo istraživanje usmjereno je na evoluciju i prilagodbu metodologija poboljšanja procesa kako se primjenjuju u kontekstu proizvodnje, usluga, ureda i javnog sektora.

S ovim tečajem ćete razumjeti sljedeće osnove:

• Sposobnost identificiranja i procjene mogućnosti za AI u vašoj organizaciji i izgraditi poslovni slučaj za njegovu provedbu.
• Snažno konceptualno razumijevanje tehnologija koje stoje iza AI-a kao što su strojno učenje, duboko učenje, neuronske mreže i algoritmi.
• Uvid Oxford Saïd fakulteta i niza stručnjaka iz industrije, koji vam pomažu da razvijete informirano mišljenje o umjetnoj inteligenciji i njezinoj društvene i etičke implikacije.
• Kontekstualno razumijevanje umjetne inteligencije, njezine povijesti i evolucije, pomaže vam da napraviti relevantna predviđanja za njegovu buduću putanju.

3. MIT Sloan Nenadzirano strojno učenje: otključavanje potencijala podataka

Ovaj je tečaj usmjeren na to kako strojno učenje može iskoristiti podatke - bez obzira koliko mali bili - za obuku AI modela.

Uz 5 instruktora, ovaj tečaj vodi Antonio Torralba, Delta Electronics Profesor elektrotehnike i računarstva, voditelj AI+D fakulteta, EECS odjel, MIT CSAIL.

U ovom ćete tečaju istražiti kako tehnike strojnog učenja definiraju potencijal podataka. Shvatite kako prikazi mogu dramatično smanjiti količinu oznaka potrebnih za izradu točnih AI modela. Nakon što steknete razumijevanje ovih osnova, napredovat ćete u učenju kako unaprijed obučeni AI modeli mogu utjecati na implementaciju učenja predstavljanja i generativnog modeliranja u organizacijama.

Na kraju ćete otkriti važnost interpretabilnosti i uzročnosti u izgradnji točnih ML modela, a na kraju ćete istražiti stvarnost primjene modela strojnog učenja u vašoj organizaciji.

To bi moglo ponuditi razumijevanje ovih osnovnih podataka:

• Duboko razumijevanje načina na koji učenje predstavljanja može riješiti poslovne probleme i povećati povrat ulaganja u inicijative umjetne inteligencije.
• Uvid u izazove, mogućnosti i važna razmatranja generativnih modela u organizaciji.
• Holistički pogled na krajolik unaprijed obučenih modela i kako najbolje iskoristiti te modele u svojoj organizaciji.

• Sposobnost stvaranja transparentnih ML modela koji se mogu interpretirati u vašem kontekstu.

4. LSE Strojno učenje: Praktične primjene

Nadogradite svoje podatkovne vještine i razvijte tehničko razumijevanje poslovnih aplikacija strojnog učenja.

Ovaj je tečaj osmišljen kako bi se naučilo kako izvršiti podatkovnu strategiju koja funkcionira, započeti otkrivanjem odgovarajuće upotrebe i obrade podataka za optimizaciju aplikacija strojnog učenja. Istražite regresiju kao tehniku ​​nadziranog strojnog učenja za predviđanje kontinuirane varijable (odgovor ili cilj) iz skupa drugih varijabli (značajke ili prediktori).

Na kraju ćete razumjeti kako se metode stabla i metode učenja ansambla primjenjuju za poboljšanje točnosti predviđanja, ali što je još važnije razumjeti što su neuronske mreže, njihove najuspješnije primjene i kako se mogu koristiti u poslovnom kontekstu.

Nakon završetka ovog tečaja, vi ćete:

• Imati dubinsko razumijevanje razne tehnike strojnog učenja, među ostalim uključujući regresiju, učenje u ansamblu i metode temeljene na stablu.
• Sposobnost kodiranja u R-u i primjene tehnika strojnog učenja na razne vrste podataka.
• Izloženost najnovije granice strojnog učenja, kao što su neuronske mreže i kako se one mogu primijeniti u poslovanju.
• Imati potvrda o osposobljenosti s LSE-a, vodećeg svjetskog sveučilišta društvenih znanosti.

5. MIT Sloan Strojno učenje u poslovanju

Ovo je još jedan tečaj koji vode Daniela Rus i Thomas Malone. Ovaj se tečaj usredotočuje na to kako iskoristiti transformativnu tehnologiju u svom razmišljanju iu poslovnim aplikacijama.

Započet ćete s učenjem o strojnom učenju i njegovoj rastućoj ulozi u poslovanju. Razumjet ćete ulogu podataka i važnost plana implementacije. Slijedite ovo istraživanjem zahtjeva za primjenu strojnog učenja pomoću podataka senzora, jezika i transakcija. Odavde ćete moći razviti plan implementacije za strojno učenje i razmotriti budućnost strojnog učenja u poslovanju.

Ovaj bi vam tečaj trebao pružiti odlično razumijevanje sljedećih ključnih točaka:

• Praktičan akcijski plan za strateški implementirati strojno učenje u poslovanju, dizajniran za učinkovito vođenje vaše organizacije.
• Izloženost tehničkim elementima strojnog učenja, bez potrebe za kodiranjem ili programiranjem, pomažući vam da iskoristite ovu tehnologiju u svom strateškom razmišljanju.
• Uvidi cijenjenih nastavnika MIT-a i stručnjaka za strojno učenje, nudeći vrijedan potencijal za otključavanje novih prilika za karijeru.

6. Cognilytica – Certifikacija kognitivnog upravljanja projektima za AI (CPMAI).

Ovo je najopsežniji tečaj koji nudi Cognilytica i pokriva znanost o podacima i strojno učenje.

CPMAI metodologija je najbolja industrijska metodologija za uspješne AI & ML projekte. Cognilytica CPMAI obuka i certifikacija pripremaju vas za uspjeh u vašim nastojanjima AI & ML-a, bilo da ste tek na početku ili ste već na putu implementacije.

Ovaj program odnosi se na podatke usmjerene na sve aspekte AI upravljanja projektima, a to uključuje znanost o podacima, neke od tema koje će biti pokrivene:

• Osnove AI i ML Terminologija i koncepti
• Sedam obrazaca umjetne inteligencije
• Najbolje prakse upravljanja projektima umjetne inteligencije
• Duboko uronite u stvarne AI projekte koristeći CPMAI
• Metode, pristupi, koncepti i algoritmi učenja pod nadzorom, bez nadzora i uz pomoć
• Najvažniji aspekti Data Science relevantni za AI
• Kako se poslovno razumijevanje, razumijevanje podataka, priprema podataka, razvoj modela, evaluacija modela i operacionalizacija modela uklapaju zajedno
• Iterativne i agilne metode za AI
• Kako izgraditi etičke i odgovorne AI sustave
• Kako stvoriti idealan AI tim

Ovaj program nudi sljedeće značajke i nudi potvrdu o završetku:

• Sve razine vještina
• Pripravnici imaju do šest (6) mjeseci da završe obuku
• Pristup snimljenim videozapisima i materijalima za obuku omogućen je trideset (30) dana nakon što polaznik završi predavanje
• Trajanje: 30 sati

7. IBM-ov profesionalni certifikat za strojno učenje

Ovaj IBM-ov certifikat namijenjen je onima koji žele razviti vještine i iskustvo potrebno za karijeru u strojnom učenju. Program se sastoji od 6 tečajeva koji vam pomažu razviti razumijevanje glavnih algoritama i njihove upotrebe. Dok je srednji program koristan za sve koji posjeduju računalne vještine i zanimaju se za korištenje podataka, preporuča se nešto znanja o programiranju, statistici i linearnoj algebri u Pythonu.

Ovo su glavni aspekti ove certifikacije:

• Program od 6 tečajeva
• Vještine u nenadziranom učenju, nadziranom učenju, dubinskom učenju i učenju s potkrepljenjem
• Posebne teme poput analize vremenskih serija i analize preživljavanja
• Kodirajte svoje vlastite projekte s okvirima i bibliotekama otvorenog koda
• Digitalna značka od IBM-a po završetku
• Trajanje: 6 mjeseca, 3 sati tjedno

8. IBM AI Engineering Professional Certificate

Još jedan od najboljih certifikata za strojno učenje, ovaj profesionalni certifikat sa 6 tečajeva ima za cilj dati pojedincima alate potrebne za uspjeh kao AI ili ML inženjer. Pokriva temeljne koncepte strojnog učenja i dubokog učenja, kao što su nadzirano i nenadzirano učenje. Također ćete naučiti kako izgraditi, obučiti i implementirati duboke arhitekture.

Ovo su glavni aspekti ove certifikacije:

• Program od 6 tečajeva
• Nadzirano i nenadzirano učenje s Pythonom
• Primijenite popularne biblioteke strojnog i dubokog učenja kao što su SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch i Tensorflow
• Rješavanje problema koji uključuju prepoznavanje objekata, računalni vid, obradu slike i videa, analizu teksta i NLP
• Digitalna značka od IBM-a po završetku
• Trajanje: 8 mjeseca, 3 sati tjedno

9. Strojno učenje Sveučilišta Stanford

Ova klasa koju nudi Sveučilište Stanford podučava najučinkovitije tehnike strojnog učenja, a vi imate priliku implementirati ih da rade za sebe. Predavanje također pruža znanje potrebno za primjenu tehnika na nove probleme. To je širok tečaj i uvod u strojno učenje, obradu podataka i statističko prepoznavanje uzoraka.

Evo glavnih aspekata ovog tečaja:

• Teme poput nadziranog i nenadziranog učenja
• Brojne studije slučaja i primjene
• Primjena algoritama učenja za izgradnju pametnih robota, razumijevanja teksta, računalne vizije, medicinske informatike, zvuka i rudarenja baze podataka
• Dijeljiva potvrda po natjecanju
• Trajanje: 60 sati

10. Algoritmi za napredno učenje

Ovaj kratki, ali impresivni tečaj nudi temeljni online program stvoren u suradnji između DeepLearning.AI i Stanford Online. U ovom programu prilagođenom početnicima naučit ćete osnove strojnog učenja i kako koristiti te tehnike za izradu aplikacija umjetne inteligencije u stvarnom svijetu.

Evo glavnih aspekata ovog tečaja:

• Uvidi stručnjaka
• Izgradite i obučite neuronsku mrežu s TensorFlowom za izvođenje višeklasne klasifikacije
• Primijenite najbolje prakse za razvoj strojnog učenja tako da se vaši modeli generaliziraju na podatke i zadatke u stvarnom svijetu
• Izgradite i koristite stabla odlučivanja i metode ansambla stabala, uključujući nasumične šume i pojačana stabla
• Primijenite najbolje prakse za razvoj strojnog učenja tako da se vaši modeli generaliziraju na podatke i zadatke u stvarnom svijetu
• Trajanje: 34 sati