10 «Լավագույն» մեքենայական ուսուցման վկայագրեր (մայիս 2024)

Քանի որ արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) շարունակում է հեղափոխել բազմաթիվ ոլորտներ, մեքենայական ուսուցման կենսական ոլորտը մեծ նշանակություն է ստանում: Այս պատճառով բիզնեսի ղեկավարների համար մեծ պահանջարկ կա հասկանալու AI-ի կարևորությունը և այն, թե ինչպես է այն կիրառվում բիզնեսում, ինչպես նաև ինչպես օգտագործել տվյալները:

Հաշվի առնելով այս ամենը, մեքենայական ուսուցման հավաստագիրը կարող է բացել հնարավորությունների պատուհաններ: Ընթերցողների համար, ովքեր փնտրում են կոդավորման դասեր, նրանք պետք է այցելեն մեր Python և Tensorflow դասընթացներ.

Ահա մեքենայական ուսուցման լավագույն հավաստագրերը.

1. MIT Sloan արհեստական ​​ինտելեկտ. հետևանքներ բիզնես ռազմավարության համար

Թիրախավորված բիզնեսի ղեկավարներին՝ այս դասընթացն ունի 2 հրահանգիչ և ղեկավարում է Դանիելա Ռուսը, Ռուսը Էնդրյու (1956) և Էռնա Վիտերբիի էլեկտրատեխնիկայի և համակարգչային գիտության պրոֆեսորն է և MIT-ի Համակարգչային գիտության և արհեստական ​​ինտելեկտի լաբորատորիայի (CSAIL) տնօրենը: Նա ծառայում է որպես Toyota-CSAIL համատեղ հետազոտական ​​կենտրոնի տնօրեն և Toyota գիտահետազոտական ​​ինստիտուտի գիտական ​​խորհրդատվական խորհրդի անդամ:

Երկրորդ ուսուցիչը Թոմաս Մելոնն է, Մալոնը տեղեկատվական տեխնոլոգիաների և կազմակերպչական ուսումնասիրությունների պրոֆեսոր է MIT Sloan School of Management-ում: Նրա հետազոտությունը կենտրոնանում է այն բանի վրա, թե ինչպես կարող են նոր կազմակերպությունները նախագծվել տեղեկատվական տեխնոլոգիաների ընձեռած հնարավորություններից օգտվելու համար: Նրա նորագույն գիրքը, Superminds, հայտնվել է 2018 թվականի մայիսին: Նա ունի 11 արտոնագիր, համահիմնադիր է երեք ծրագրային ընկերություններ և մեջբերում են բազմաթիվ հրապարակումներում, ինչպիսիք են. ԲախտԷ, New York Times, եւ Wired.

Այս դասընթացից դուք կհեռանաք հետևյալ հմտություններով.

• Արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) և դրա բիզնես կիրառությունների գործնական հիմքը, որը ձեզ տրամադրում է անհրաժեշտ գիտելիքներով և վստահությամբ վերափոխեք ձեր կազմակերպությունը դառնալ ապագայի նորարար, արդյունավետ և կայուն ընկերություն:
• Առաջնորդելու ունակությունը տեղեկացված, ռազմավարական որոշումներ կայացնելը և բիզնեսի արդյունավետության բարձրացումը ինտեգրելով AI-ի կառավարման և առաջնորդության հիմնական պատկերացումները ձեր կազմակերպության գործունեության ձևի մեջ:
• Հզոր երկտեսանկյուն MIT-ի երկու դպրոցներից՝ MIT Sloan School of Management-ից և MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory-ից, առաջարկում են ձեզ AI տեխնոլոգիաների հիմնավոր հայեցակարգային ըմբռնում բիզնեսի ոսպնյակի միջոցով:

2. Օքսֆորդի արհեստական ​​ինտելեկտ

Դասընթաց, որը նախատեսված է թույլ տալու ձեզ հասկանալ AI-ն, բիզնեսի համար նրա ներուժը և դրա իրականացման հնարավորությունները:

Այս դասընթացը ղեկավարում է Մաթիաս Հոլվեգը, Մաթիասը վերապատրաստված արդյունաբերական ինժեներ է և հետաքրքրված է, թե ինչպես են կազմակերպությունները ստեղծում և պահպանում գործընթացների բարելավման պրակտիկան: Նրա հետազոտությունը կենտրոնանում է գործընթացների բարելավման մեթոդոլոգիաների էվոլյուցիայի և հարմարեցման վրա, քանի որ դրանք կիրառվում են արտադրության, սպասարկման, գրասենյակի և հանրային հատվածի համատեքստերում:

Այս դասընթացի միջոցով դուք կհասկանաք հետևյալ հիմունքները.

• Ձեր կազմակերպությունում AI-ի հնարավորությունները բացահայտելու և գնահատելու ունակությունը և ստեղծել բիզնես գործ դրա իրականացման համար:
• AI-ի հիմքում ընկած տեխնոլոգիաների ուժեղ հայեցակարգային ըմբռնում, ինչպիսիք են մեքենայական ուսուցում, խորը ուսուցում, նեյրոնային ցանցեր և ալգորիթմներ:
• Խորաթափանցություն Օքսֆորդի Սայիդի ֆակուլտետից և ոլորտի մի շարք փորձագետներից, որոնք օգնում են ձեզ զարգացնել տեղեկացված կարծիք AI-ի և դրա մասին: սոցիալական և էթիկական հետևանքներ:
• Արհեստական ​​ինտելեկտի, նրա պատմության և էվոլյուցիայի համատեքստային ըմբռնում, որն օգնում է ձեզ համապատասխան կանխատեսումներ անել իր ապագա հետագծի համար:

3. MIT Sloan չվերահսկվող մեքենայական ուսուցում. բացելով տվյալների ներուժը

Այս դասընթացը կենտրոնացած է այն բանի վրա, թե ինչպես մեքենայական ուսուցումը կարող է օգտագործել տվյալներ, անկախ նրանից, թե որքան փոքր են, որպեսզի վարժեցնեն AI մոդելը:

Ունենալով 5 հրահանգիչներ, այս դասընթացը ղեկավարում է Անտոնիո Տորալբան, Delta Electronics-ի էլեկտրատեխնիկայի և համակարգչային գիտության պրոֆեսոր, MIT CSAIL-ի EECS բաժնի AI+D ֆակուլտետի ղեկավար:

Այս դասընթացում դուք կսովորեք, թե ինչպես են մեքենայական ուսուցման տեխնիկան սահմանում տվյալների ներուժը: Հասկացեք, թե ինչպես ներկայացումները կարող են կտրուկ նվազեցնել պիտակների քանակը, որոնք անհրաժեշտ են AI ճշգրիտ մոդելներ ստեղծելու համար: Այս հիմունքները հասկանալուց հետո դուք կսովորեք, թե ինչպես կարող են նախապես պատրաստված AI մոդելները ազդել կազմակերպություններում ներկայացուցչական ուսուցման և գեներատիվ մոդելավորման տեղակայման վրա:

Ի վերջո, դուք կբացահայտեք մեկնաբանելիության և պատճառահետևանքային կապի կարևորությունը ճշգրիտ ML մոդելներ ստեղծելու համար, և վերջում դուք կբացահայտեք ձեր կազմակերպությունում մեքենայական ուսուցման մոդելների տեղակայման իրողությունները:

Սա կարող է առաջարկել հասկանալ այս հիմնական տվյալների հիմունքները.

• Խորը պատկերացում, թե ինչպես ներկայացուցչական ուսուցումը կարող է լուծել բիզնեսի խնդիրները և բարձրացնել ROI-ն AI նախաձեռնությունների վրա:
• Կազմակերպությունում գեներատիվ մոդելների մարտահրավերների, հնարավորությունների և կարևոր նկատառումների պատկերացում:
• Նախապես պատրաստված մոդելների լանդշաֆտի ամբողջական պատկերացում և ինչպես լավագույնս օգտագործել այդ մոդելները ձեր կազմակերպությունում:

• Ձեր համատեքստում թափանցիկ, մեկնաբանելի ML մոդելներ ստեղծելու ունակություն:

4. LSE մեքենայական ուսուցում. գործնական կիրառություններ

Թարմացրեք ձեր տվյալների հմտությունները և զարգացրեք մեքենայական ուսուցման բիզնես հավելվածների տեխնիկական ըմբռնումը:

Այս դասընթացը նախատեսված է սովորելու, թե ինչպես իրականացնել տվյալների ռազմավարություն, որն աշխատում է, սկսելով բացահայտելով տվյալների համապատասխան օգտագործումը և մշակումը մեքենայական ուսուցման հավելվածների օպտիմալացման համար: Հետազոտեք ռեգրեսիան որպես վերահսկվող մեքենայական ուսուցման տեխնիկա՝ մի շարք այլ փոփոխականներից (հատկանիշներ կամ կանխատեսողներ) շարունակական փոփոխական (պատասխան կամ թիրախ) կանխատեսելու համար:

Ի վերջո, դուք կհասկանաք, թե ինչպես են ծառերի վրա հիմնված մեթոդները և անսամբլային ուսուցման մեթոդները կիրառվում կանխատեսման ճշգրտությունը բարելավելու համար, բայց ավելի կարևոր է հասկանալ, թե որոնք են նեյրոնային ցանցերը, դրանց ամենահաջող կիրառությունները և ինչպես կարող են այն օգտագործվել բիզնեսի համատեքստում:

Այս դասընթացին անցնելուց հետո դուք կունենաք.

• Խորը պատկերացում ունեցեք տարբեր մեքենայական ուսուցման տեխնիկա, ներառյալ ռեգրեսիան, անսամբլային ուսուցումը և ծառերի վրա հիմնված մեթոդները, ի թիվս այլոց:
• R-ով կոդավորելու և մեքենայական ուսուցման տեխնիկան կիրառելու կարողություն տարբեր տեսակի տվյալների նկատմամբ:
• Մերկացում դեպի մեքենայական ուսուցման վերջին սահմանները, ինչպիսիք են նեյրոնային ցանցերը և ինչպես դրանք կարող են կիրառվել բիզնեսում:
• Ունեն իրավասության վկայական LSE-ից՝ աշխարհի առաջատար հասարակական գիտությունների համալսարանից:

5. MIT Sloan Machine Learning բիզնեսում

Սա ևս մեկ դասընթաց է Դանիելա Ռուսի և Թոմաս Մելոնի կողմից: Այս դասընթացը կենտրոնանում է այն բանի վրա, թե ինչպես օգտագործել փոխակերպող տեխնոլոգիաները ինչպես ձեր մտածողության, այնպես էլ բիզնեսի կիրառման մեջ:

Դուք կսկսեք սովորելով մեքենայական ուսուցման և բիզնեսում դրա աճող դերի մասին: Դուք կհասկանաք տվյալների դերը և իրականացման պլանի կարևորությունը: Հետևեք դրան՝ ուսումնասիրելով մեքենայական ուսուցման կիրառման պահանջները՝ օգտագործելով սենսորը, լեզուն և գործարքների տվյալները: Այստեղից դուք կկարողանաք մշակել մեքենայական ուսուցման իրականացման ծրագիր և դիտարկել մեքենայական ուսուցման ապագան բիզնեսում:

Այս դասընթացը պետք է ձեզ լավ պատկերացում տա հետևյալ հիմնական կետերի մասին.

• Գործնական գործողությունների ծրագիր ռազմավարական կերպով իրականացնել մեքենայական ուսուցում բիզնեսում, որը նախատեսված է ձեր կազմակերպությունն արդյունավետորեն առաջնորդելու համար:
• Մեքենայի ուսուցման տեխնիկական տարրերի ազդեցություն, առանց կոդավորման կամ ծրագրավորման կարիքի, որն օգնում է ձեզ օգտագործել այս տեխնոլոգիան ձեր ռազմավարական մտածողության մեջ:
• Խորաթափանցություն MIT-ի հարգարժան դասախոսների և մեքենայական ուսուցման փորձագետների կողմից, առաջարկելով արժեքավոր ներուժ՝ նոր կարիերայի հնարավորություններ բացելու համար:

6. Cognilytica – Ճանաչողական նախագծերի կառավարում AI (CPMAI) հավաստագրման համար

Սա ամենաընդգրկուն դասընթացն է, որն առաջարկում է Cognilytica-ն և ընդգրկում է տվյալների գիտությունը և մեքենայական ուսուցումը:

CPMAI մեթոդաբանությունը արդյունաբերության լավագույն պրակտիկայի մեթոդաբանությունն է AI և ML հաջող նախագծերի համար: Cognilytica-ի CPMAI թրեյնինգը և հավաստագրումը պատրաստում են ձեզ հաջողության հասնելու ձեր AI և ML ջանքերով, անկախ նրանից, թե դուք նոր եք սկսում, թե արդեն հասել եք իրականացման ճանապարհին:

Այս ծրագիրը տվյալներ է, որոնք կենտրոնացած են նախագծի կառավարման AI-ի բոլոր ասպեկտների վրա, և դա ներառում է տվյալների գիտություն, որոշ թեմաներ, որոնք կներառվեն.

• AI և ML տերմինաբանության և հասկացությունների հիմունքները
• AI-ի յոթ օրինաչափություններ
• AI Ծրագրի կառավարման լավագույն փորձը
• Խորը սուզվեք իրական AI նախագծերի մեջ՝ օգտագործելով CPMAI
• Վերահսկվող, չվերահսկվող և ամրապնդող ուսուցման մեթոդներ, մոտեցումներ, հասկացություններ և ալգորիթմներ
• Տվյալների գիտության ամենակարևոր ասպեկտները, որոնք վերաբերում են AI-ին
• Ինչպես են բիզնեսի ըմբռնումը, տվյալների ըմբռնումը, տվյալների պատրաստումը, մոդելի մշակումը, մոդելի գնահատումը և մոդելի գործառնականացումը համատեղվում
• AI-ի կրկնվող և արագաշարժ մեթոդներ
• Ինչպես կառուցել էթիկական և պատասխանատու AI համակարգեր
• Ինչպես ստեղծել իդեալական AI թիմ

Այս ծրագիրը առաջարկում է հետևյալ հատկանիշները և առաջարկում է ավարտական ​​վկայական.

• Բոլոր հմտությունների մակարդակները
• Վերապատրաստվողները մինչև վեց (6) ամիս ունեն ուսուցումն ավարտելու համար
• Ձայնագրված տեսանյութերի և ուսումնական նյութերի հասանելիությունը տրամադրվում է երեսուն (30) օրվա ընթացքում՝ վերապատրաստվողի դասի ավարտից հետո
• Duration: 30 ժամ

7. IBM Machine Learning մասնագիտական ​​վկայական

IBM-ի այս վկայականը ուղղված է նրանց, ովքեր ցանկանում են զարգացնել մեքենայական ուսուցման ոլորտում կարիերայի համար անհրաժեշտ հմտություններն ու փորձը: Ծրագիրը բաղկացած է 6 դասընթացներից, որոնք օգնում են ձեզ հասկանալ հիմնական ալգորիթմները և դրանց կիրառումը: Թեև միջանկյալ ծրագիրը օգտակար է բոլորի համար, ովքեր տիրապետում են համակարգչային հմտություններին և հետաքրքրված են տվյալների օգտագործման նկատմամբ, խորհուրդ է տրվում նախապատմություն Python-ի ծրագրավորման, վիճակագրության և գծային հանրահաշվում:

Ահա այս հավաստագրման հիմնական կողմերը.

• 6 դասընթացի ծրագիր
• Չվերահսկվող ուսուցման, վերահսկվող ուսուցման, խորը ուսուցման և ամրապնդման ուսուցման հմտություններ
• Հատուկ թեմաներ, ինչպիսիք են ժամանակային շարքերի վերլուծությունը և գոյատևման վերլուծությունը
• Կոդավորեք ձեր սեփական նախագծերը բաց կոդով շրջանակներով և գրադարաններով
• Ավարտից հետո թվային կրծքանշան IBM-ից
• Տևողությունը՝ 6 ամիս, 3 ժամ/շաբաթը

8. IBM AI ինժեներական մասնագիտական ​​վկայական

Մեքենայական ուսուցման ևս մեկ լավագույն հավաստագրերից մեկը՝ այս 6 դասընթացի մասնագիտական ​​վկայականը նպատակ ունի անհատներին տալ այնպիսի գործիքներ, որոնք անհրաժեշտ են որպես AI կամ ML ինժեներ հաջողության հասնելու համար: Այն ընդգրկում է մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման հիմնարար հասկացությունները, ինչպիսիք են վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցումը: Դուք նաև կսովորեք, թե ինչպես կառուցել, վարժեցնել և տեղակայել խորը ճարտարապետություններ:

Ահա այս հավաստագրման հիմնական կողմերը.

• 6 դասընթացի ծրագիր
• Վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցում Python-ով
• Կիրառեք հայտնի Machine Learning և Deep Learning գրադարանները, ինչպիսիք են SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch և Tensorflow:
• Լուծել խնդիրներ՝ կապված օբյեկտների ճանաչման, համակարգչային տեսողության, պատկերների և տեսանյութերի մշակման, տեքստի վերլուծության և NLP-ի հետ
• Ավարտից հետո թվային կրծքանշան IBM-ից
• Տևողությունը՝ 8 ամիս, 3 ժամ/շաբաթը

9. Մեքենայի ուսուցում Սթենֆորդի համալսարանի կողմից

Սթենֆորդի համալսարանի կողմից առաջարկվող այս դասը ուսուցանում է մեքենայական ուսուցման ամենաարդյունավետ տեխնիկան, և դուք հնարավորություն եք ստանում դրանք իրականացնել՝ ինքներդ ձեզ համար աշխատելու համար: Դասարանը նաև տալիս է գիտելիքներ, որոնք անհրաժեշտ են տեխնիկան նոր խնդիրներում կիրառելու համար: Դա լայն դասընթաց է և ներածություն մեքենայական ուսուցման, տվյալների մշակման և վիճակագրական օրինակների ճանաչման մեջ:

Ահա այս դասընթացի հիմնական ասպեկտները.

• Թեմաներ, ինչպիսիք են վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցումը
• Բազմաթիվ դեպքերի ուսումնասիրություններ և դիմումներ
• Ուսուցման ալգորիթմների կիրառում խելացի ռոբոտներ ստեղծելու համար, տեքստի հասկացողություն, համակարգչային տեսլականներ, բժշկական ինֆորմատիկա, աուդիո և տվյալների բազայի մայնինգ
• Համօգտագործելի վկայագիր մրցույթի ժամանակ
• Duration: 60 ժամ

10: Ընդլայնված ուսուցման ալգորիթմներ

Այս կարճ, բայց տպավորիչ դասընթացը առաջարկում է հիմնարար առցանց ծրագիր, որը ստեղծվել է DeepLearning.AI-ի և Stanford Online-ի միջև: Սկսնակների համար հարմար այս ծրագրում դուք կսովորեք մեքենայական ուսուցման հիմունքները և ինչպես օգտագործել այս տեխնիկան իրական աշխարհում AI հավելվածներ ստեղծելու համար:

Ահա այս դասընթացի հիմնական ասպեկտները.

• Փորձագետների պատկերացումները
• Կառուցեք և վարժեցրեք նեյրոնային ցանց TensorFlow-ով` բազմադաս դասակարգում կատարելու համար
• Կիրառեք մեքենայական ուսուցման զարգացման լավագույն փորձը, որպեսզի ձեր մոդելները ընդհանրացվեն իրական աշխարհի տվյալներին և առաջադրանքներին
• Կառուցեք և օգտագործեք որոշման ծառեր և ծառերի համույթի մեթոդներ, ներառյալ պատահական անտառները և ուժեղացված ծառերը
• Կիրառեք մեքենայական ուսուցման զարգացման լավագույն փորձը, որպեսզի ձեր մոդելները ընդհանրացվեն իրական աշխարհի տվյալներին և առաջադրանքներին
• Duration: 34 ժամ