10 „geriausių“ mašininio mokymosi sertifikatų (2024 m. gegužės mėn.)

Kadangi dirbtinis intelektas (AI) ir toliau daro revoliuciją daugelyje sektorių, itin svarbi mašininio mokymosi sritis tampa vis svarbesnė. Dėl šios priežasties verslo vadovams labai reikia, kad jie suprastų AI svarbą ir tai, kaip jis taikomas verslui, taip pat kaip panaudoti duomenis.

Atsižvelgiant į visa tai, mašininio mokymosi sertifikatas gali atverti galimybių langus. Skaitytojai, ieškantys kodavimo pamokų, turėtų apsilankyti mūsų svetainėje Pitonas ir Tensorflow kursai.

Štai populiariausi mašininio mokymosi sertifikatai:

1. MIT Sloan dirbtinis intelektas: pasekmės verslo strategijai

Šiame verslo vadovams skirtame kurse dalyvauja 2 instruktoriai, juos veda Daniela Rus, Rusas yra Andrew (1956 m.) ir Erna Viterbi elektros inžinerijos ir kompiuterių mokslų profesorius bei MIT Kompiuterių mokslo ir dirbtinio intelekto laboratorijos (CSAIL) direktorius. Ji eina Toyota-CSAIL jungtinio tyrimų centro direktorės pareigas ir yra Toyota tyrimų instituto mokslo patariamosios tarybos narė.

Antrasis instruktorius yra Thomas Malone, Malone yra MIT Sloan vadybos mokyklos informacinių technologijų ir organizacinių studijų profesorius. Jo tyrinėjimai koncentruojasi į tai, kaip naujos organizacijos gali būti sukurtos taip, kad pasinaudotų informacinių technologijų teikiamomis galimybėmis. Jo naujausia knyga, Superprotai, pasirodė 2018 m. gegužę. Jis turi 11 patentų, yra trijų programinės įrangos įmonių įkūrėjų ir yra cituojamas daugelyje leidinių, pvz. turtas, New York Times "ir laidinio.

Iš šio kurso jūs pasieksite šiuos įgūdžius:

• Praktinis dirbtinio intelekto (AI) ir jo verslo programų pagrindas, suteikiantis žinių ir pasitikėjimo, kurių jums reikia pakeisti savo organizaciją tapti novatoriška, efektyvia ir tvaria ateities įmone.
• Gebėjimas vadovauti informuoti, priimti strateginius sprendimus ir padidinti verslo rezultatus integruodami pagrindines AI valdymo ir lyderystės įžvalgas į jūsų organizacijos veiklą.
• Galinga dviguba perspektyva iš dviejų MIT mokyklų – MIT Sloan vadybos mokyklos ir MIT kompiuterių mokslo ir dirbtinio intelekto laboratorijos – siūlančios tvirtą konceptualų AI technologijų supratimą per verslo objektyvą.

2. Oksfordo dirbtinis intelektas

Kursas, sukurtas siekiant padėti jums suprasti AI, jo potencialą verslui ir jo įgyvendinimo galimybes.

Šį kursą veda Matthias Holweg, Matthias yra apmokytas pramonės inžinierius ir domisi, kaip organizacijos kuria ir palaiko procesų tobulinimo praktiką. Jo tyrimai sutelkti į procesų tobulinimo metodikų evoliuciją ir pritaikymą, kai jos taikomos gamybos, paslaugų, biurų ir viešojo sektoriaus kontekstuose.

Per šį kursą suprasite šiuos pagrindus:

• Gebėjimas nustatyti ir įvertinti AI galimybes jūsų organizacijoje ir sukurti verslo pagrindą jo įgyvendinimui.
• Stiprus konceptualus supratimas apie AI technologijas, tokias kaip mašininis mokymasis, gilusis mokymasis, neuroniniai tinklai ir algoritmai.
• Oxford Saïd fakulteto ir daugybės pramonės ekspertų įžvalga, padedanti susidaryti pagrįstą nuomonę apie AI ir jo socialines ir etines pasekmes.
• Kontekstinis AI, jo istorijos ir evoliucijos supratimas, padedantis tai padaryti padaryti atitinkamas prognozes dėl jos ateities trajektorijos.

3. MIT Sloan neprižiūrimas mašininis mokymasis: išlaisvinkite duomenų potencialą

Šis kursas skirtas tam, kaip mašininis mokymasis gali panaudoti duomenis, kad ir kokie maži būtų, mokant dirbtinio intelekto modelį.

Šį kursą veda 5 instruktoriai Antonio Torralba, Delta Electronics Elektros inžinerijos ir kompiuterių mokslo profesorius, MIT CSAIL AI+D fakulteto EECS katedros vadovas.

Šiame kurse išnagrinėsite, kaip mašininio mokymosi metodai apibrėžia duomenų potencialą. Supraskite, kaip reprezentacijos gali žymiai sumažinti etikečių, reikalingų tiksliems AI modeliams sukurti, skaičių. Kai suprasite šiuos pagrindus, išmoksite, kaip iš anksto paruošti AI modeliai gali paveikti vaizdavimo mokymosi ir generatyvaus modeliavimo diegimą organizacijose.

Galiausiai atrasite aiškinamumo ir priežastingumo svarbą kuriant tikslius ML modelius, o pabaigoje išnagrinėsite mašininio mokymosi modelių diegimo organizacijoje realijas.

Tai gali padėti suprasti šiuos pagrindinius duomenų pagrindus:

• Išsamus supratimas apie tai, kaip vaizdavimo mokymasis gali išspręsti verslo problemas ir padidinti IG iniciatyvas.
• Įžvalga apie iššūkius, galimybes ir svarbius generatyvinių modelių aspektus organizacijoje.
• Visapusiškas iš anksto parengtų modelių kraštovaizdžio vaizdas ir kaip geriausiai panaudoti šiuos modelius savo organizacijoje.

• Galimybė kurti skaidrius, interpretuojamus ML modelius jūsų kontekste.

4. LSE mašininis mokymasis: praktiniai pritaikymai

Atnaujinkite savo duomenų įgūdžius ir ugdykite techninį supratimą apie mašininio mokymosi verslo programas.

Šis kursas skirtas išmokti vykdyti veikiančią duomenų strategiją, pradedant nuo tinkamo duomenų naudojimo ir apdorojimo, siekiant optimizuoti mašininio mokymosi programas. Ištirkite regresiją kaip prižiūrimą mašininio mokymosi metodą, kad iš kitų kintamųjų (ypatybių ar prognozių) rinkinio būtų galima numatyti nuolatinį kintamąjį (atsakymą arba tikslą).

Galų gale suprasite, kaip medžiu pagrįsti metodai ir mokymosi kompleksiniai metodai taikomi siekiant pagerinti numatymo tikslumą, bet dar svarbiau suprasite, kas yra neuroniniai tinklai, sėkmingiausios jų programos ir kaip jie gali būti naudojami verslo kontekste.

Baigę šį kursą, jūs:

• Turėkite išsamų supratimą apie įvairių mašininio mokymosi technikų, įskaitant regresiją, mokymąsi ansamblyje ir medžiu pagrįstus metodus ir kt.
• Gebėjimas koduoti R ir taikyti mašininio mokymosi metodus įvairių tipų duomenims.
• Poveikis naujausias mašininio mokymosi ribas, pavyzdžiui, neuroniniai tinklai ir kaip juos pritaikyti versle.
• Have a kompetencijos pažymėjimas iš LSE, pasaulyje pirmaujančio socialinių mokslų universiteto.

5. MIT Sloan mašininis mokymasis versle

Tai dar vienas Danielos Rus ir Thomaso Malone'o kursas. Šiame kurse dėmesys sutelkiamas į tai, kaip panaudoti transformacines technologijas tiek jūsų mąstymo, tiek verslo programose.

Pradėsite mokydami apie mašininį mokymąsi ir jo augantį vaidmenį versle. Suprasite duomenų vaidmenį ir įgyvendinimo plano svarbą. Atlikite tai tyrinėdami mašininio mokymosi, naudojant jutiklius, kalbą ir operacijų duomenis, taikymo reikalavimus. Čia galėsite sukurti mašininio mokymosi įgyvendinimo planą ir apsvarstyti mašininio mokymosi ateitį versle.

Šis kursas turėtų padėti jums puikiai suprasti šiuos pagrindinius dalykus:

• Praktinis veiksmų planas strategiškai įgyvendinti mašininį mokymąsi versle, skirtas veiksmingai vadovauti jūsų organizacijai.
• Susipažinimas su mašininio mokymosi techniniais elementais, nereikia koduoti ar programuoti, padedant jums panaudoti šią technologiją savo strateginiame mąstyme.
• Gerbiamų MIT dėstytojų ir mašininio mokymosi ekspertų įžvalgos, siūlantis vertingą potencialą atverti naujas karjeros galimybes.

6. Cognilytica – AI pažinimo projektų valdymo (CPMAI) sertifikatas

Tai yra išsamiausias Cognilytica siūlomas kursas, apimantis duomenų mokslą ir mašinų mokymąsi.

CPMAI metodika yra geriausios pramonės praktikos metodika sėkmingiems AI ir ML projektams. „Cognilytica“ CPMAI mokymai ir sertifikavimas parengia jus sėkmingai dirbti dirbtinio intelekto ir ML pastangomis, nesvarbu, ar tik pradedate, ar jau baigiate diegti.

Ši programa yra duomenys, orientuoti į visus projektų valdymo AI aspektus, įskaitant duomenų mokslą, kai kurias temas, kurios bus nagrinėjamos:

• AI ir ML pagrindai Terminija ir sąvokos
• Septyni AI modeliai
• AI projektų valdymo geriausia praktika
• Giliai pasinerkite į tikrus AI projektus naudojant CPMAI
• Prižiūrimi, neprižiūrimi ir sustiprinami mokymosi metodai, požiūriai, koncepcijos ir algoritmai
• Svarbiausi duomenų mokslo aspektai, susiję su AI
• Kaip dera verslo supratimas, duomenų supratimas, duomenų paruošimas, modelio kūrimas, modelio įvertinimas ir modelio pritaikymas
• Iteratyvūs ir judrūs AI metodai
• Kaip sukurti etiškas ir atsakingas AI sistemas
• Kaip sukurti idealią AI komandą

Ši programa siūlo šias funkcijas ir baigimo sertifikatą:

• Visi įgūdžių lygiai
• Stažuotojai turi iki šešių (6) mėnesių baigti mokymą
• Prieiga prie įrašytų vaizdo įrašų ir mokymo medžiagos suteikiama trisdešimt (30) dienų po to, kai mokinys baigia pamoką
• Trukmė: 30 valandos

7. IBM mašininio mokymosi profesionalo sertifikatas

Šis IBM sertifikatas skirtas tiems, kurie nori tobulinti įgūdžius ir patirtį, reikalingus mašininio mokymosi karjerai. Programą sudaro 6 kursai, padedantys suprasti pagrindinius algoritmus ir jų naudojimą. Nors vidutinė programa yra naudinga visiems, turintiems kompiuterinių įgūdžių ir besidominčių duomenų panaudojimu, rekomenduojama šiek tiek išmanyti Python programavimą, statistiką ir tiesinę algebrą.

Štai pagrindiniai šio sertifikavimo aspektai:

• 6 kursų programa
• Mokymosi be priežiūros, prižiūrimo mokymosi, gilaus mokymosi ir sustiprinto mokymosi įgūdžiai
• Specialios temos, pvz., laiko eilučių analizė ir išgyvenimo analizė
• Koduokite savo projektus naudodami atvirojo kodo sistemas ir bibliotekas
• Skaitmeninis IBM ženklelis baigus
• Trukmė: 6 mėn., 3 val./sav

8. IBM AI inžinerijos profesionalo sertifikatas

Dar vienas geriausių mašininio mokymosi sertifikatų, šis 6 kursų profesinis sertifikatas, skirtas suteikti asmenims įrankius, reikalingus sėkmingai dirbti dirbtinio intelekto ar ML inžinieriumi. Ji apima pagrindines mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi sąvokas, tokias kaip prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis. Taip pat sužinosite, kaip kurti, mokyti ir diegti giliąsias architektūras.

Štai pagrindiniai šio sertifikavimo aspektai:

• 6 kursų programa
• Mokymasis prižiūrimas ir neprižiūrimas naudojant Python
• Taikykite populiarias mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi bibliotekas, tokias kaip SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch ir Tensorflow
• Spręskite problemas, susijusias su objektų atpažinimu, kompiuterine vizija, vaizdo ir vaizdo apdorojimu, teksto analize ir NLP
• Skaitmeninis IBM ženklelis baigus
• Trukmė: 8 mėn., 3 val./sav

9. Stanfordo universiteto mašininis mokymasis

Šioje Stanfordo universiteto siūlomoje klasėje mokoma efektyviausių mašininio mokymosi metodų, ir jūs turite galimybę juos pritaikyti, kad galėtumėte dirbti patys. Klasėje taip pat suteikiama žinių, reikalingų taikant metodus naujoms problemoms spręsti. Tai platus kursas ir įvadas į mašininį mokymąsi, duomenų gavimą ir statistinio modelio atpažinimą.

Štai pagrindiniai šio kurso aspektai:

• Tokios temos kaip prižiūrimas ir neprižiūrimas mokymasis
• Daugybė atvejų tyrimų ir programų
• Mokymosi algoritmų taikymas kuriant išmaniuosius robotus, teksto supratimą, kompiuterines vizijas, medicininę informatiką, garsą ir duomenų bazių gavybą
• Dalinamas sertifikatas konkurso metu
• Trukmė: 60 valandos

10. Išplėstinio mokymosi algoritmai

Šis trumpas, bet įspūdingas kursas siūlo pagrindinę internetinę programą, sukurtą bendradarbiaujant DeepLearning.AI ir Stanford Online. Šioje pradedantiesiems pritaikytoje programoje išmoksite mašininio mokymosi pagrindus ir kaip naudoti šiuos metodus kuriant realaus pasaulio AI programas.

Štai pagrindiniai šio kurso aspektai:

• Ekspertų įžvalgos
• Sukurkite ir mokykite neuroninį tinklą naudodami „TensorFlow“, kad atliktumėte kelių klasių klasifikaciją
• Taikykite geriausią mašininio mokymosi kūrimo praktiką, kad jūsų modeliai būtų apibendrinti su duomenimis ir užduotimis realiame pasaulyje
• Kurkite ir naudokite sprendimų medžius bei medžių ansamblio metodus, įskaitant atsitiktinius miškus ir pasodintus medžius
• Taikykite geriausią mašininio mokymosi kūrimo praktiką, kad jūsų modeliai būtų apibendrinti su duomenimis ir užduotimis realiame pasaulyje
• Trukmė: 34 valandos