Le 10 “migliori” certificazioni di machine learning (maggio 2024)

Poiché l'intelligenza artificiale (AI) continua a rivoluzionare molti settori, il campo vitale dell'apprendimento automatico aumenta di importanza. Per questo motivo, c'è un'elevata richiesta da parte dei dirigenti aziendali di comprendere sia l'importanza dell'intelligenza artificiale sia il modo in cui si applica al business, nonché come sfruttare i dati.

Alla luce di tutto ciò, una certificazione di machine learning può aprire finestre di opportunità. Per i lettori che cercano lezioni di programmazione dovrebbero visitare il nostro Python ed Corsi Tensorflow.

Ecco uno sguardo alle principali certificazioni di machine learning:

1. MIT Sloan Intelligenza artificiale: implicazioni per la strategia aziendale

Rivolto a dirigenti aziendali, questo corso ha 2 istruttori ed è condotto da Daniela Rus, Rus è Andrew (1956) ed Erna Viterbi Professore di Ingegneria Elettrica e Informatica e direttore del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) al MIT. È direttrice del Centro comune di ricerca Toyota-CSAIL ed è membro del comitato consultivo scientifico del Toyota Research Institute.

Il secondo istruttore è Thomas Malone, Malone è professore di informatica e studi organizzativi presso la Sloan School of Management del MIT. La sua ricerca si concentra su come progettare nuove organizzazioni per sfruttare le possibilità offerte dalla tecnologia dell'informazione. Il suo ultimo libro, Supermenti, apparso a maggio 2018. Detiene 11 brevetti, ha co-fondato tre società di software ed è citato in numerose pubblicazioni come Fortune, le New York Timese cablato.

Da questo corso uscirai con le seguenti abilità:

• Una base pratica nell'intelligenza artificiale (AI) e nelle sue applicazioni aziendali, che ti fornisce le conoscenze e la sicurezza di cui hai bisogno trasforma la tua organizzazione in un'azienda del futuro innovativa, efficiente e sostenibile.
• La capacità di guidare prendere decisioni strategiche informate e aumentare le prestazioni aziendali integrando le informazioni chiave sulla gestione dell'IA e sulla leadership nel modo in cui opera la tua organizzazione.
• Una potente doppia prospettiva da due scuole del MIT - la MIT Sloan School of Management e il MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - che ti offrono una solida comprensione concettuale delle tecnologie AI attraverso una lente aziendale.

2. Intelligenza artificiale di Oxford

Un corso progettato con l'intenzione di consentirti di comprendere l'IA, il suo potenziale per il business e le opportunità per la sua implementazione.

Questo corso è condotto da Matthias Holweg, Matthias è un ingegnere industriale qualificato ed è interessato a come le organizzazioni generano e sostengono pratiche di miglioramento dei processi. La sua ricerca si concentra sull'evoluzione e l'adattamento delle metodologie di miglioramento dei processi man mano che vengono applicate in contesti di produzione, servizi, uffici e settore pubblico.

Con questo corso avrai una comprensione dei seguenti fondamenti:

• La capacità di identificare e valutare le possibilità per l'IA nella tua organizzazione e costruire un business case per la sua implementazione.
• Una forte comprensione concettuale delle tecnologie alla base dell'IA come machine learning, deep learning, reti neurali e algoritmi.
• Approfondimento della facoltà di Oxford Saïd e di una serie di esperti del settore, che ti aiutano a sviluppare un'opinione informata sull'IA e sui suoi implicazioni sociali ed etiche.
• Una comprensione contestuale dell'IA, della sua storia ed evoluzione, che ti aiuta a farlo fare previsioni rilevanti per la sua traiettoria futura.

3. MIT Sloan Apprendimento automatico senza supervisione: sbloccare il potenziale dei dati

Questo corso è incentrato su come l'apprendimento automatico può sfruttare i dati, non importa quanto piccoli, per addestrare un modello di intelligenza artificiale.

Con 5 istruttori questo corso è condotto da Antonio Torralba, Delta Electronics Professore di Ingegneria Elettrica e Informatica, Direttore della Facoltà AI+D, Dipartimento EECS, MIT CSAIL.

In questo corso esplorerai come le tecniche di apprendimento automatico stanno definendo il potenziale dei dati. Scopri come le rappresentazioni possono ridurre drasticamente la quantità di etichette necessarie per creare modelli di intelligenza artificiale accurati. Una volta comprese queste nozioni di base, imparerai in che modo i modelli di intelligenza artificiale pre-addestrati possono influire sull'implementazione dell'apprendimento della rappresentazione e della modellazione generativa nelle organizzazioni.

Alla fine scoprirai l'importanza dell'interpretabilità e della causalità nella creazione di modelli ML accurati e alla fine esplorerai la realtà dell'implementazione di modelli di machine learning nella tua organizzazione.

Questo potrebbe offrire una comprensione di questi fondamentali dati fondamentali:

• Una comprensione approfondita di come l'apprendimento della rappresentazione può affrontare i problemi aziendali e aumentare il ROI delle iniziative di intelligenza artificiale.
• Approfondimento delle sfide, delle opportunità e delle considerazioni importanti dei modelli generativi in ​​un'organizzazione.
• Una visione olistica del panorama dei modelli preaddestrati e di come utilizzare al meglio questi modelli nella tua organizzazione.

• La capacità di creare modelli ML trasparenti e interpretabili nel tuo contesto.

4. Apprendimento automatico LSE: applicazioni pratiche

Aggiorna le tue competenze sui dati e sviluppa una comprensione tecnica delle applicazioni aziendali dell'apprendimento automatico.

Questo corso è progettato per imparare come eseguire una strategia di dati che funziona, inizia scoprendo l'uso e l'elaborazione appropriati dei dati per l'ottimizzazione delle applicazioni di machine learning. Esplora la regressione come tecnica di apprendimento automatico supervisionato per prevedere una variabile continua (risposta o obiettivo) da un insieme di altre variabili (funzionalità o predittori).

Alla fine capirai come vengono applicati i metodi basati su albero e i metodi di apprendimento dell'insieme per migliorare l'accuratezza di una previsione, ma soprattutto capirai quali sono le reti neurali, le sue applicazioni di maggior successo e come possono essere utilizzate all'interno di un contesto aziendale.

Dopo aver seguito questo corso:

• Avere una comprensione approfondita di varie tecniche di apprendimento automatico, tra cui regressione, apprendimento d'insieme e metodi basati su alberi, tra gli altri.
• La capacità di codificare in R e applicare tecniche di apprendimento automatico a vari tipi di dati.
• L'esposizione a ultime frontiere del machine learning, come le reti neurali e come queste possono essere applicate nel mondo degli affari.
• Avere un certificato di competenza da LSE, un'università di scienze sociali leader a livello mondiale.

5. MIT Sloan Machine Learning nel mondo degli affari

Questo è un altro corso di Daniela Rus e Thomas Malone. Questo corso si concentra su come sfruttare la tecnologia trasformativa sia nel tuo pensiero che nelle applicazioni aziendali.

Inizierai imparando a conoscere l'apprendimento automatico e il suo ruolo crescente nel mondo degli affari. Capirai il ruolo dei dati e l'importanza di un piano di implementazione. Segui questo esplorando i requisiti per l'applicazione dell'apprendimento automatico utilizzando sensori, linguaggio e dati di transazione. Da qui sarai in grado di sviluppare un piano di implementazione per l'apprendimento automatico e considerare il futuro dell'apprendimento automatico nel mondo degli affari.

Questo corso dovrebbe darti una grande comprensione dei seguenti punti chiave:

• Un piano d'azione pratico per implementare strategicamente l'apprendimento automatico nel mondo degli affari, progettato per guidare efficacemente la tua organizzazione.
• Esposizione agli elementi tecnici dell'apprendimento automatico, senza bisogno di codificare o programmare, aiutandoti a sfruttare questa tecnologia nel tuo pensiero strategico.
• Approfondimenti di stimati docenti del MIT ed esperti di machine learning, offrendo un prezioso potenziale per sbloccare nuove opportunità di carriera.

6. Cognilytica - Certificazione Cognitive Project Management per AI (CPMAI).

Questo è il corso più completo offerto da Cognilytica e copre la scienza dei dati e l'apprendimento automatico.

La metodologia CPMAI è la metodologia di best practice del settore per progetti AI e ML di successo. La formazione e la certificazione CPMAI di Cognilytica ti preparano ad avere successo con i tuoi sforzi di AI e ML, sia che tu sia appena agli inizi o che tu sia a buon punto con l'implementazione.

Questo programma è incentrato sui dati su tutti gli aspetti della gestione dei progetti AI, e questo include la scienza dei dati, alcuni degli argomenti che saranno trattati:

• Fondamenti di AI e ML Terminologia e concetti
• I sette modelli di AI
• Best practice per la gestione dei progetti AI
• Immergiti nei progetti di intelligenza artificiale reali utilizzando CPMAI
• Metodi, approcci, concetti e algoritmi di apprendimento supervisionato, non supervisionato e di rinforzo
• Aspetti più importanti della scienza dei dati rilevanti per l'IA
• In che modo la comprensione del business, la comprensione dei dati, la preparazione dei dati, lo sviluppo del modello, la valutazione del modello e l'operazionalizzazione del modello si adattano insieme
• Metodi iterativi e agili per l'IA
• Come costruire sistemi di intelligenza artificiale etici e responsabili
• Come creare un team di IA ideale

Questo programma offre le seguenti caratteristiche e offre un certificato di completamento:

• Tutti i livelli di abilità
• I tirocinanti hanno fino a sei (6) mesi per completare la formazione
• L'accesso ai video registrati e ai materiali di formazione è fornito per trenta (30) giorni dopo la conclusione della lezione del tirocinante
• ore 30: Durata

7. Certificato IBM Machine Learning Professional

Questo certificato di IBM è rivolto a coloro che desiderano sviluppare le competenze e l'esperienza necessarie per una carriera nel Machine Learning. Il programma è composto da 6 corsi che ti aiutano a sviluppare una comprensione dei principali algoritmi e dei loro usi. Mentre il programma intermedio è utile per chiunque abbia competenze informatiche e sia interessato a sfruttare i dati, si consiglia un po' di esperienza nella programmazione Python, nelle statistiche e nell'algebra lineare.

Ecco gli aspetti principali di questa certificazione:

• Programma di 6 portate
• Competenze nell'apprendimento non supervisionato, nell'apprendimento supervisionato, nell'apprendimento profondo e nell'apprendimento per rinforzo
• Argomenti speciali come l'analisi delle serie temporali e l'analisi della sopravvivenza
• Codifica i tuoi progetti con framework e librerie open source
• Badge digitale da IBM al completamento
• Durata: 6 mesi, 3 ore/settimana

8. Certificato IBM AI Engineering Professional

Un'altra delle migliori certificazioni di machine learning, questo certificato professionale di 6 corsi ha lo scopo di fornire alle persone gli strumenti necessari per avere successo come ingegnere AI o ML. Copre concetti fondamentali di Machine Learning e Deep Learning, come l'apprendimento supervisionato e non supervisionato. Imparerai anche come costruire, addestrare e distribuire architetture profonde.

Ecco gli aspetti principali di questa certificazione:

• Programma di 6 portate
• Apprendimento supervisionato e non supervisionato con Python
• Applica librerie popolari di Machine Learning e Deep Learning come SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch e Tensorflow
• Affronta problemi che coinvolgono il riconoscimento degli oggetti, la visione artificiale, l'elaborazione di immagini e video, l'analisi del testo e la PNL
• Badge digitale da IBM al completamento
• Durata: 8 mesi, 3 ore/settimana

9. Apprendimento automatico della Stanford University

Questo corso offerto dalla Stanford University insegna le tecniche di apprendimento automatico più efficaci e hai la possibilità di implementarle per lavorare per te stesso. Il corso fornisce anche le conoscenze necessarie per applicare le tecniche a nuovi problemi. È un corso ampio e un'introduzione all'apprendimento automatico, al data mining e al riconoscimento di modelli statistici.

Ecco gli aspetti principali di questo corso:

• Argomenti come l'apprendimento supervisionato e non supervisionato
• Numerosi casi di studio e applicazioni
• Applicazione di algoritmi di apprendimento per costruire robot intelligenti, comprensione del testo, visione artificiale, informatica medica, audio e estrazione di database
• Certificato condivisibile a concorso
• ore 60: Durata

10 Algoritmi di apprendimento avanzati

Questo breve ma impressionante corso offre un programma online fondamentale creato in collaborazione tra DeepLearning.AI e Stanford Online. In questo programma per principianti imparerai i fondamenti dell'apprendimento automatico e come utilizzare queste tecniche per creare applicazioni AI nel mondo reale.

Ecco gli aspetti principali di questo corso:

• Approfondimenti da esperti
• Crea e addestra una rete neurale con TensorFlow per eseguire la classificazione multiclasse
• Applica le best practice per lo sviluppo del machine learning in modo che i tuoi modelli si generalizzino ai dati e alle attività nel mondo reale
• Costruisci e usa alberi decisionali e metodi di insiemi di alberi, incluse foreste casuali e alberi potenziati
• Applica le best practice per lo sviluppo del machine learning in modo che i tuoi modelli si generalizzino ai dati e alle attività nel mondo reale
• ore 34: Durata