)
인증
10개의 "최고" 기계 학습 인증(2024년 XNUMX월)
Unite.AI는 엄격한 편집 기준을 준수합니다. 우리가 검토한 제품에 대한 링크를 클릭하면 보상을 받을 수 있습니다. 우리를 보십시오 계열사 공개.
인공 지능(AI)이 계속해서 많은 분야에 혁명을 일으키면서 머신 러닝이라는 중요한 분야의 중요성이 높아지고 있습니다. 이 때문에 기업 경영진이 AI의 중요성과 AI가 비즈니스에 적용되는 방식, 데이터를 활용하는 방식을 모두 이해해야 한다는 요구가 높습니다.
이 모든 것을 고려할 때 기계 학습 인증은 기회의 창을 열 수 있습니다. 코딩 수업을 찾고 있는 독자는 다음 사이트를 방문해야 합니다. Python 와 Tensorflow 과정.
최고의 기계 학습 인증을 살펴보십시오.
1. MIT Sloan 인공 지능: 비즈니스 전략에 대한 시사점
비즈니스 임원을 대상으로 하는 이 과정에는 2명의 강사가 있으며 Daniela Rus가 진행합니다. Rus는 MIT의 Andrew(1956)이자 전기 공학 및 컴퓨터 과학 교수이자 CSAIL(Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory)의 책임자인 Erna Viterbi입니다. 그녀는 Toyota-CSAIL 공동 연구 센터의 이사를 역임하고 있으며 Toyota Research Institute의 과학 자문위원회 위원입니다.
두 번째 강사는 Thomas Malone입니다. Malone은 MIT Sloan School of Management의 정보 기술 및 조직 연구 교수입니다. 그의 연구는 정보 기술이 제공하는 가능성을 활용하기 위해 새로운 조직을 설계하는 방법에 중점을 둡니다. 그의 최신 저서, 슈퍼마인드, 2018년 11월에 등장했습니다. 그는 XNUMX개의 특허를 보유하고 있으며 XNUMX개의 소프트웨어 회사를 공동 설립했으며 다음과 같은 수많은 출판물에 인용되었습니다. 운Walk Through California 프로그램, 뉴욕 타임스및 유선.
이 과정을 통해 다음과 같은 기술을 배우게 됩니다.
- 인공 지능(AI) 및 비즈니스 응용 프로그램에 대한 실용적인 기반을 제공하여 필요한 지식과 자신감을 갖추게 합니다. 조직을 변화시키다 혁신적이고 효율적이며 지속 가능한 미래의 회사로
- 리드하는 능력 정보에 입각한 전략적 의사 결정 및 비즈니스 성과 증대 주요 AI 관리 및 리더십 통찰력을 조직 운영 방식에 통합함으로써
- 강력한 이중 관점 MIT Sloan School of Management와 MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory의 두 MIT 학교에서 비즈니스 렌즈를 통해 AI 기술에 대한 건전한 개념적 이해를 제공합니다.
2. 옥스포드 인공 지능
AI, 비즈니스 가능성 및 구현 기회를 이해할 수 있도록 설계된 과정입니다.
이 과정은 Matthias Holweg, Matthias는 숙련된 산업 엔지니어이며 조직이 프로세스 개선 사례를 생성하고 유지하는 방법에 관심이 있습니다. 그의 연구는 제조, 서비스, 사무실 및 공공 부문 컨텍스트에 걸쳐 적용되는 프로세스 개선 방법론의 진화 및 적응에 중점을 둡니다.
이 과정을 통해 다음 기본 사항을 이해하게 됩니다.
- 조직에서 AI의 가능성을 식별하고 평가하는 능력과 구현을 위한 비즈니스 사례를 구축합니다.
- 다음과 같은 AI 이면의 기술에 대한 강력한 개념적 이해 기계 학습, 딥 러닝, 신경망 및 알고리즘.
- Oxford Saïd 교수진과 업계 전문가 호스트의 통찰력으로 AI 및 그 사회적, 윤리적 영향.
- AI, 그 역사 및 진화에 대한 상황별 이해 미래 궤적에 대한 적절한 예측을 합니다.
3. MIT Sloan 감독되지 않은 기계 학습: 데이터의 잠재력 잠금 해제
이 과정은 머신 러닝이 아무리 작은 데이터라도 AI 모델을 교육하는 데 활용하는 방법에 중점을 둡니다.
5명의 강사가 참여하는 이 과정은 Antonio Torralba, Delta Electronics 전기 공학 및 컴퓨터 과학 교수, MIT CSAIL EECS 부서 AI+D 학부장.
이 과정에서는 기계 학습 기술이 어떻게 데이터의 잠재력을 정의하는지 살펴봅니다. 표현이 정확한 AI 모델을 구축하는 데 필요한 레이블의 양을 어떻게 크게 줄일 수 있는지 이해하십시오. 이러한 기본 사항을 이해하면 사전 훈련된 AI 모델이 조직의 표현 학습 및 생성 모델링 배포에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 학습하게 됩니다.
궁극적으로 정확한 ML 모델을 구축하는 데 있어서 해석 가능성과 인과 관계의 중요성을 발견하게 될 것이며 결국에는 조직에서 기계 학습 모델을 배포하는 현실을 탐구하게 될 것입니다.
이는 다음과 같은 핵심 데이터 기본 사항에 대한 이해를 제공할 수 있습니다.
- 표현 학습이 비즈니스 문제를 해결하고 AI 이니셔티브에 대한 ROI를 높이는 방법에 대한 심층적인 이해.
- 조직의 생성 모델에 대한 과제, 기회 및 중요한 고려 사항에 대한 통찰력.
- 사전 훈련된 모델의 환경에 대한 전체적인 관점과 조직에서 이러한 모델을 가장 잘 활용하는 방법.
컨텍스트에서 투명하고 해석 가능한 ML 모델을 생성하는 기능.
4. LSE 기계 학습: 실제 응용
데이터 기술을 업그레이드하고 기계 학습의 비즈니스 응용 프로그램에 대한 기술적 이해를 개발하십시오.
이 과정은 기계 학습 애플리케이션을 최적화하기 위한 데이터의 적절한 사용 및 처리를 발견하는 것으로 시작하여 작동하는 데이터 전략을 실행하는 방법을 배우도록 설계되었습니다. 다른 변수 세트(특징 또는 예측 변수)에서 연속 변수(응답 또는 대상)를 예측하는 감독 기계 학습 기술인 회귀를 살펴보십시오.
궁극적으로 트리 기반 방법과 앙상블 학습 방법을 적용하여 예측의 정확성을 높이는 방법을 이해하게 될 것입니다. 그러나 더 중요한 것은 신경망이 무엇인지, 가장 성공적인 응용 프로그램 및 비즈니스 컨텍스트 내에서 사용할 수 있는 방법을 이해하는 것입니다.
이 과정을 완료하면 다음을 수행하게 됩니다.
- 에 대해 깊이 이해하고 다양한 머신러닝 기법, 회귀, 앙상블 학습, 트리 기반 방법 등을 포함합니다.
- R로 코딩하고 기계 학습 기술을 적용하는 능력 다양한 유형의 데이터에.
- 에 노출 기계 학습의 최신 프론티어, 신경망과 같은 방법과 이를 비즈니스에 적용할 수 있는 방법.
- 드세요 능력 증명서 세계 최고의 사회 과학 대학 인 LSE에서.
5. 비즈니스에서의 MIT Sloan 기계 학습
이것은 Daniela Rus와 Thomas Malone의 또 다른 코스입니다. 이 과정은 사고 및 비즈니스 애플리케이션 모두에서 혁신적인 기술을 활용하는 방법에 중점을 둡니다.
머신 러닝과 비즈니스에서 머신 러닝의 성장하는 역할에 대해 배우는 것부터 시작합니다. 데이터의 역할과 구현 계획의 중요성을 이해하게 됩니다. 센서, 언어 및 거래 데이터를 사용하여 기계 학습을 적용하기 위한 요구 사항을 탐색하여 이를 따르십시오. 여기에서 기계 학습을 위한 구현 계획을 개발하고 비즈니스에서 기계 학습의 미래를 고려할 수 있습니다.
이 과정을 통해 다음 핵심 사항을 잘 이해할 수 있습니다.
- 하기 위한 실질적인 행동 계획 비즈니스에서 기계 학습을 전략적으로 구현, 조직을 효과적으로 안내하도록 설계되었습니다.
- 기계 학습의 기술적 요소에 대한 노출, 코딩이나 프로그래밍이 필요 없이 전략적 사고에 이 기술을 활용할 수 있도록 도와줍니다.
- 존경받는 MIT 교수진 및 기계 학습 전문가의 통찰력, 새로운 경력 기회를 열 수 있는 귀중한 잠재력을 제공합니다.
6. Cognilytica – CPMAI(Cognitive Project Management for AI) 인증
이것은 Cognilytica에서 제공하는 가장 포괄적인 과정이며 데이터 과학 및 기계 학습을 다룹니다.
CPMAI 방법론은 성공적인 AI 및 ML 프로젝트를 위한 업계 최고의 방법론입니다. Cognilytica의 CPMAI 교육 및 인증은 AI 및 ML 작업을 이제 막 시작했거나 구현을 통해 충분히 수행할 수 있도록 준비합니다.
이 프로그램은 프로젝트 관리 AI의 모든 측면에 초점을 맞춘 데이터이며 여기에는 다음과 같은 일부 주제인 데이터 과학이 포함됩니다.
- AI 및 ML의 기초 용어 및 개념
- AI의 XNUMX가지 패턴
- AI 프로젝트 관리 모범 사례
- CPMAI를 사용하여 실제 AI 프로젝트에 대해 자세히 알아보기
- 지도, 비지도 및 강화 학습 방법, 접근법, 개념 및 알고리즘
- AI와 관련된 데이터 사이언스의 가장 중요한 측면
- 비즈니스 이해, 데이터 이해, 데이터 준비, 모델 개발, 모델 평가 및 모델 운영화가 어떻게 조화를 이루는가
- AI를 위한 반복적이고 민첩한 방법
- 윤리적이고 책임감 있는 AI 시스템 구축 방법
- 이상적인 AI 팀을 만드는 방법
이 프로그램은 다음과 같은 기능을 제공하며 수료증을 제공합니다.
- 모든 기술 수준
- 교육생은 교육을 완료하는 데 최대 6개월이 소요됩니다.
- 교육생이 수업을 마친 후 30일 동안 녹화된 비디오 및 교육 자료에 대한 액세스가 제공됩니다.
- 재생 시간 : 30 시간
7. IBM 기계 학습 전문가 인증서
IBM의 이 인증서는 기계 학습 경력에 필요한 기술과 경험을 개발하려는 사람들을 대상으로 합니다. 이 프로그램은 주요 알고리즘과 그 용도를 이해하는 데 도움이 되는 6개의 과정으로 구성되어 있습니다. 중급 프로그램은 컴퓨터 기술이 있고 데이터 활용에 관심이 있는 모든 사용자에게 유용하지만 Python 프로그래밍, 통계 및 선형 대수학에 대한 배경 지식이 권장됩니다.
이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.
- 6코스 프로그램
- 비지도 학습, 지도 학습, 딥 러닝 및 강화 학습 기술
- 시계열 분석 및 생존 분석과 같은 특별 주제
- 오픈 소스 프레임워크 및 라이브러리로 자신의 프로젝트 코딩
- 완료 시 IBM의 디지털 배지
- 기간: 6개월, 3시간/주
8. IBM AI 엔지니어링 전문가 인증서
최고의 머신 러닝 인증 중 하나인 이 6코스 Professional Certificate는 개인에게 AI 또는 ML 엔지니어로 성공하는 데 필요한 도구를 제공하는 것을 목표로 합니다. 감독 및 비지도 학습과 같은 기계 학습 및 딥 러닝의 기본 개념을 다룹니다. 또한 심층 아키텍처를 구축, 교육 및 배포하는 방법을 배웁니다.
이 인증의 주요 측면은 다음과 같습니다.
- 6코스 프로그램
- Python을 사용한 지도 및 비지도 학습
- SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch 및 Tensorflow와 같은 인기 있는 머신 러닝 및 딥 러닝 라이브러리 적용
- 객체 인식, 컴퓨터 비전, 이미지 및 비디오 처리, 텍스트 분석 및 NLP와 관련된 문제 해결
- 완료 시 IBM의 디지털 배지
- 기간: 8개월, 3시간/주
9. Stanford University의 기계 학습
Stanford University에서 제공하는 이 수업은 가장 효과적인 기계 학습 기술을 가르치고 이를 구현하여 스스로 작업할 수 있는 기회를 얻습니다. 이 수업은 또한 새로운 문제에 기술을 적용하는 데 필요한 지식을 제공합니다. 기계 학습, 데이터 마이닝 및 통계적 패턴 인식에 대한 광범위한 과정 및 소개입니다.
이 과정의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 감독 및 비지도 학습과 같은 주제
- 수많은 사례 연구 및 응용 프로그램
- 스마트 로봇, 텍스트 이해, 컴퓨터 비전, 의료 정보학, 오디오 및 데이터베이스 마이닝 구축을 위한 학습 알고리즘 적용
- 경쟁 시 공유 가능한 인증서
- 재생 시간 : 60 시간
10. 고급 학습 알고리즘
짧지만 인상적인 이 과정은 DeepLearning.AI와 Stanford Online이 협력하여 만든 기본 온라인 프로그램을 제공합니다. 초보자에게 친숙한 이 프로그램에서는 기계 학습의 기초와 이러한 기술을 사용하여 실제 AI 애플리케이션을 구축하는 방법을 배웁니다.
이 과정의 주요 내용은 다음과 같습니다.
- 전문가의 통찰력
- 다중 클래스 분류를 수행하기 위해 TensorFlow로 신경망 구축 및 학습
- 기계 학습 개발을 위한 모범 사례를 적용하여 모델이 실제 세계의 데이터 및 작업에 일반화되도록 합니다.
- Random Forest 및 Boosted Tree를 포함한 의사 결정 트리 및 트리 앙상블 방법 구축 및 사용
- 기계 학습 개발을 위한 모범 사례를 적용하여 모델이 실제 세계의 데이터 및 작업에 일반화되도록 합니다.
- 재생 시간 : 34 시간
