10 “labākie” mašīnmācīšanās sertifikāti (2024. gada maijs)

Tā kā mākslīgais intelekts (AI) turpina revolūciju daudzās nozarēs, mašīnmācības joma kļūst arvien svarīgāka. Šī iemesla dēļ uzņēmumu vadītājiem ir liels pieprasījums saprast gan AI nozīmi, gan to, kā tas attiecas uz uzņēmējdarbību, kā arī to, kā izmantot datus.

Ņemot to visu vērā, mašīnmācīšanās sertifikācija var pavērt iespēju logus. Lasītājiem, kuri meklē kodēšanas nodarbības, vajadzētu apmeklēt mūsu vietni Pitons un Tensorflow kursi.

Šeit ir apskatīti populārākie mašīnmācīšanās sertifikāti.

1. MIT Sloan mākslīgais intelekts: ietekme uz uzņēmējdarbības stratēģiju

Šis kurss ir paredzēts uzņēmumu vadītājiem, un tajā ir 2 pasniedzēji, un to vada Daniela Rus, Rus ir Endrjū (1956) un Erna Viterbi elektrotehnikas un datorzinātņu profesori un MIT Datorzinātnes un mākslīgā intelekta laboratorijas (CSAIL) direktors. Viņa darbojas kā Toyota-CSAIL Kopīgā pētniecības centra direktore un ir Toyota pētniecības institūta Zinātnes konsultatīvās padomes locekle.

Otrais instruktors ir Tomass Malons, Malone ir informācijas tehnoloģiju un organizatorisko pētījumu profesors MIT Sloan School of Management. Viņa pētījumi ir vērsti uz to, kā jaunas organizācijas var izveidot, lai izmantotu informācijas tehnoloģiju sniegtās iespējas. Viņa jaunākā grāmata, Superprāti, parādījās 2018. gada maijā. Viņam ir 11 patenti, viņš ir trīs programmatūras uzņēmumu līdzdibinātājs un ir citēts daudzās publikācijās, piemēram, Laime, tad New York Times, un Vadu.

No šī kursa jūs apgūsit šādas prasmes:

• Praktisks mākslīgā intelekta (AI) un tā biznesa lietojumu pamatojums, kas sniedz jums nepieciešamās zināšanas un pārliecību pārveidot savu organizāciju par inovatīvu, efektīvu un ilgtspējīgu nākotnes uzņēmumu.
• Spēja vadīt informēts, stratēģisku lēmumu pieņemšana un biznesa darbības uzlabošana integrējot galvenos AI pārvaldības un vadības ieskatus jūsu organizācijas darbībā.
• Spēcīga divējāda perspektīva no divām MIT skolām — MIT Sloan School of Management un MIT Datorzinātnes un mākslīgā intelekta laboratorijas — piedāvā jums saprātīgu konceptuālu izpratni par AI tehnoloģijām, izmantojot biznesa objektīvu.

2. Oksfordas mākslīgais intelekts

Kurss, kas izstrādāts ar nolūku ļaut jums izprast AI, tā potenciālu uzņēmējdarbībā un tā ieviešanas iespējas.

Šo kursu vada Matiass Holvegs, Matiass ir apmācīts rūpniecības inženieris, un viņu interesē tas, kā organizācijas ģenerē un uztur procesu uzlabošanas praksi. Viņa pētījumi koncentrējas uz procesu uzlabošanas metodoloģiju attīstību un pielāgošanu, jo tās tiek izmantotas ražošanas, pakalpojumu, biroju un publiskā sektora kontekstā.

Šajā kursā jūs iegūsit izpratni par šādiem pamatiem:

• Spēja apzināt un novērtēt AI iespējas jūsu organizācijā un izveidot biznesa pamatojumu tā īstenošanai.
• Spēcīga konceptuāla izpratne par tehnoloģijām, kas ir aiz AI, piemēram, mašīnmācība, dziļā mācīšanās, neironu tīkli un algoritmi.
• Ieskats no Oksfordsaidas mācībspēkiem un daudziem nozares ekspertiem, kas palīdz jums izveidot apzinātu viedokli par AI un to sociālās un ētiskās sekas.
• Kontekstuāla izpratne par AI, tās vēsturi un evolūciju, kas jums palīdz veikt attiecīgas prognozes tās nākotnes trajektorijai.

3. MIT Sloan bez uzraudzības mašīnmācība: datu potenciāla atraisīšana

Šis kurss ir vērsts uz to, kā mašīnmācība var izmantot datus — neatkarīgi no tā, cik mazi — AI modeļa apmācībai.

Šo kursu vada Antonio Torralba, kurā ir 5 pasniedzēji, Delta Electronics elektrotehnikas un datorzinātņu profesors, MIT CSAIL EECS katedras AI+D fakultātes vadītājs.

Šajā kursā jūs izpētīsit, kā mašīnmācīšanās metodes nosaka datu potenciālu. Izprotiet, kā attēlojumi var ievērojami samazināt etiķešu skaitu, kas nepieciešamas, lai izveidotu precīzus AI modeļus. Kad būsiet sapratis šos pamatus, jūs varēsiet apgūt, kā iepriekš apmācīti AI modeļi var ietekmēt reprezentācijas mācīšanās un ģeneratīvās modelēšanas ieviešanu organizācijās.

Jūs galu galā atklāsit interpretējamības un cēloņsakarības nozīmi precīzu ML modeļu veidošanā, un beigās izpētīsit mašīnmācīšanās modeļu izvietošanas realitāti savā organizācijā.

Tas varētu sniegt izpratni par šiem datu pamatprincipiem:

• Padziļināta izpratne par to, kā reprezentācijas mācīšanās var risināt uzņēmējdarbības problēmas un palielināt AI iniciatīvām.
• Ieskats ģeneratīvo modeļu izaicinājumos, iespējās un svarīgos apsvērumos organizācijā.
• Holistisks skatījums uz iepriekš apmācītu modeļu ainavu un to, kā vislabāk izmantot šos modeļus savā organizācijā.

• Iespēja izveidot caurspīdīgus, interpretējamus ML modeļus jūsu kontekstā.

4. LSE mašīnmācība: praktiskie pielietojumi

Uzlabojiet savas datu prasmes un attīstiet tehnisko izpratni par mašīnmācības biznesa lietojumprogrammām.

Šis kurss ir paredzēts, lai uzzinātu, kā izpildīt datu stratēģiju, kas darbojas, vispirms atklājot atbilstošu datu izmantošanu un apstrādi mašīnmācīšanās lietojumprogrammu optimizēšanai. Izpētiet regresiju kā uzraudzītu mašīnmācīšanās paņēmienu, lai prognozētu nepārtrauktu mainīgo (atbildi vai mērķi) no citu mainīgo (iezīmju vai prognozētāju) kopas.

Galu galā jūs sapratīsit, kā tiek izmantotas uz koku balstītas metodes un ansambļa mācīšanās metodes, lai uzlabotu prognozes precizitāti, bet vēl svarīgāk ir saprast, kas ir neironu tīkli, to veiksmīgākās lietojumprogrammas un kā tos var izmantot uzņēmējdarbības kontekstā.

Pēc šī kursa pabeigšanas jūs:

• Ir padziļināta izpratne par dažādas mašīnmācīšanās metodes, tostarp regresiju, ansambļa mācīšanos un koku metodes.
• Spēja kodēt R un pielietot mašīnmācīšanās metodes dažāda veida datiem.
• Iedarbība uz mašīnmācības jaunākās robežas, piemēram, neironu tīkli un kā tos var izmantot uzņēmējdarbībā.
• Ir kompetences sertifikāts no LSE, pasaulē vadošās sociālo zinātņu universitātes.

5. MIT Sloan mašīnmācība biznesā

Šis ir vēl viens kurss, ko vada Daniela Rus un Tomass Malons. Šis kurss koncentrējas uz to, kā izmantot transformatīvās tehnoloģijas gan domāšanas, gan biznesa lietojumprogrammās.

Jūs sāksit, uzzinot par mašīnmācīšanos un tās pieaugošo lomu uzņēmējdarbībā. Jūs sapratīsit datu nozīmi un ieviešanas plāna nozīmi. Izpildiet to, izpētot prasības mašīnmācīšanās lietošanai, izmantojot sensoru, valodu un darījumu datus. Šeit jūs varēsiet izstrādāt mašīnmācības ieviešanas plānu un apsvērt mašīnmācības nākotni uzņēmējdarbībā.

Šim kursam vajadzētu sniegt jums lielisku izpratni par šādiem galvenajiem punktiem:

• Praktisks rīcības plāns, lai stratēģiski ieviest mašīnmācību biznesā, kas izstrādāta, lai efektīvi vadītu jūsu organizāciju.
• Mašīnmācīšanās tehnisko elementu iedarbība, bez nepieciešamības kodēt vai programmēt, palīdzot jums izmantot šo tehnoloģiju jūsu stratēģiskajā domāšanā.
• Ieskati no cienījamiem MIT mācībspēkiem un mašīnmācības ekspertiem, piedāvājot vērtīgu potenciālu jaunu karjeras iespēju atrašanai.

6. Cognilytica — AI kognitīvā projektu pārvaldība (CPMAI) sertifikācija

Šis ir visplašākais Cognilytica piedāvātais kurss, kas aptver datu zinātni un mašīnmācīšanos.

CPMAI metodoloģija ir nozares labākās prakses metodoloģija veiksmīgiem AI un ML projektiem. Cognilytica CPMAI apmācība un sertifikācija sagatavo jūs, lai gūtu panākumus ar AI un ML centieniem neatkarīgi no tā, vai jūs tikai sāciet darbu vai arī to darāt.

Šī programma ir dati, kas koncentrējas uz visiem projektu pārvaldības AI aspektiem, un tas ietver datu zinātni, dažas no tēmām, kas tiks apskatītas:

• AI un ML pamati Terminoloģija un jēdzieni
• Septiņi AI modeļi
• AI projektu pārvaldības paraugprakse
• Iedziļinieties reālos AI projektos, izmantojot CPMAI
• Uzraudzītas, neuzraudzītas un pastiprinātas mācību metodes, pieejas, koncepcijas un algoritmi
• Svarīgākie datu zinātnes aspekti, kas attiecas uz AI
• Kā biznesa izpratne, datu izpratne, datu sagatavošana, modeļa izstrāde, modeļu novērtēšana un modeļa operacionalizācija sader kopā
• Iteratīvas un elastīgas metodes AI
• Kā izveidot ētiskas un atbildīgas AI sistēmas
• Kā izveidot ideālu AI komandu

Šī programma piedāvā šādas funkcijas un piedāvā pabeigšanas sertifikātu:

• Visi prasmju līmeņi
• Apmācāmajiem ir līdz sešiem (6) mēnešiem, lai pabeigtu apmācību
• Piekļuve ierakstītajiem video un mācību materiāliem tiek nodrošināta trīsdesmit (30) dienas pēc kursa beigām
• Ilgums: 30 stundas

7. IBM mašīnmācības profesionālā sertifikāts

Šis IBM sertifikāts ir paredzēts tiem, kas vēlas attīstīt prasmes un pieredzi, kas nepieciešamas mašīnmācības karjerai. Programma sastāv no 6 kursiem, kas palīdz veidot izpratni par galvenajiem algoritmiem un to pielietojumu. Lai gan vidējā līmeņa programma ir noderīga ikvienam, kam ir datorprasmes un interese par datu piesaisti, ir ieteicama pieredze Python programmēšanas, statistikas un lineārās algebras jomā.

Šeit ir norādīti galvenie šīs sertifikācijas aspekti:

• 6 kursu programma
• Prasmes mācībās bez uzraudzības, uzraudzītas mācīšanās, padziļinātas mācīšanās un mācīšanās pastiprināšanas
• Īpašas tēmas, piemēram, laikrindu analīze un izdzīvošanas analīze
• Kodējiet savus projektus ar atvērtā pirmkoda ietvariem un bibliotēkām
• Digitālā emblēma no IBM pēc pabeigšanas
• Ilgums: 6 mēneši, 3 stundas/nedēļā

8. IBM AI inženiera profesionālais sertifikāts

Vēl viens no labākajiem mašīnmācības sertifikātiem, šis 6 kursu profesionālais sertifikāts ir paredzēts, lai sniegtu personām nepieciešamos rīkus, lai gūtu panākumus AI vai ML inženiera amatā. Tajā ir ietverti mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās pamatjēdzieni, piemēram, uzraudzīta un neuzraudzīta mācīšanās. Jūs arī uzzināsit, kā veidot, apmācīt un izvietot dziļas arhitektūras.

Šeit ir norādīti galvenie šīs sertifikācijas aspekti:

• 6 kursu programma
• Uzraudzīta un neuzraudzīta mācīšanās ar Python
• Lietojiet populāras mašīnmācīšanās un dziļās mācīšanās bibliotēkas, piemēram, SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch un Tensorflow
• Risiniet problēmas, kas saistītas ar objektu atpazīšanu, datorredzi, attēlu un video apstrādi, teksta analīzi un NLP
• Digitālā emblēma no IBM pēc pabeigšanas
• Ilgums: 8 mēneši, 3 stundas/nedēļā

9. Stenfordas universitātes mašīnmācība

Šajā Stenfordas universitātes piedāvātajā nodarbībā tiek apgūtas visefektīvākās mašīnmācīšanās metodes, un jums ir iespēja tās ieviest, lai strādātu savā labā. Nodarbība sniedz arī zināšanas, kas nepieciešamas, lai pielietotu metodes jaunām problēmām. Tas ir plašs kurss un ievads mašīnmācībā, datu ieguvē un statistisko modeļu atpazīšanā.

Šeit ir norādīti šī kursa galvenie aspekti:

• Tādas tēmas kā uzraudzīta un neuzraudzīta mācīšanās
• Daudzas gadījumu izpētes un lietojumprogrammas
• Mācību algoritmu izmantošana viedo robotu izveidei, teksta izpratnei, datorvīzijām, medicīniskajai informātikai, audio un datu bāzu ieguvei
• Dalāms sertifikāts konkursa laikā
• Ilgums: 60 stundas

10. Uzlabotas apmācības algoritmi

Šis īsais, bet iespaidīgais kurss piedāvā pamata tiešsaistes programmu, kas izveidota sadarbībā starp DeepLearning.AI un Stanford Online. Šajā iesācējiem draudzīgajā programmā jūs uzzināsit mašīnmācīšanās pamatus un to, kā izmantot šīs metodes, lai izveidotu reālās pasaules AI lietojumprogrammas.

Šeit ir norādīti šī kursa galvenie aspekti:

• Ekspertu atziņas
• Veidojiet un apmāciet neironu tīklu ar TensorFlow, lai veiktu vairāku klašu klasifikāciju
• Izmantojiet mašīnmācīšanās izstrādes paraugpraksi, lai jūsu modeļi vispārinātu datus un uzdevumus reālajā pasaulē
• Veidojiet un izmantojiet lēmumu pieņemšanas kokus un koku ansambļa metodes, tostarp nejaušus mežus un audzētus kokus
• Izmantojiet mašīnmācīšanās izstrādes paraugpraksi, lai jūsu modeļi vispārinātu datus un uzdevumus reālajā pasaulē
• Ilgums: 34 stundas