10 „Најдобри“ сертификати за машинско учење (мај 2024 година)

Како што вештачката интелигенција (АИ) продолжува да револуционизира многу сектори, важноста на виталното поле на машинско учење станува сè повеќе. Поради ова, постои голема побарувачка за деловните директори да ја разберат и важноста на вештачката интелигенција и како таа се однесува на бизнисот, како и како да ги искористат податоците.

Со оглед на сето ова, сертификацијата за машинско учење може да отвори можности. За читателите кои бараат лекции за кодирање, треба да ја посетат нашата Пајтон Курсеви за тензорфло.

Еве еден поглед на врвните сертификати за машинско учење:

1. MIT Sloan вештачка интелигенција: импликации за деловната стратегија

Насочувајќи ги деловните директори, овој курс има 2 инструктори и го води Даниела Рус, Рус е Ендрју (1956) и Ерна Витерби професор по електротехника и компјутерски науки и директор на Лабораторијата за компјутерски науки и вештачка интелигенција (CSAIL) на МИТ. Таа работи како директор на Заедничкиот истражувачки центар Тојота-ЦСАИЛ и е член на научниот советодавен одбор на Истражувачкиот институт Тојота.

Вториот инструктор е Томас Мелоун, Мелоун е професор по информатичка технологија и организациски студии на Школата за менаџмент Слоун на МИТ. Неговото истражување се фокусира на тоа како новите организации можат да бидат дизајнирани за да ги искористат можностите што ги дава информатичката технологија. Неговата најнова книга, Superminds, се појави во мај 2018 година. Тој поседува 11 патенти, има коосновано три софтверски компании и е цитиран во бројни публикации како што се Богатство, Њујорк тајмс, и Wired.

Од овој курс ќе заминете со следните вештини:

• Практична основа во вештачката интелигенција (ВИ) и нејзините деловни апликации, опремувајќи ве со знаење и доверба што ви се потребни за трансформирајте ја вашата организација во иновативна, ефикасна и одржлива компанија на иднината.
• Способноста да се води информирано, стратешко одлучување и зголемување на деловните перформанси со интегрирање на клучните увиди за управување со вештачката интелигенција и лидерство во начинот на кој функционира вашата организација.
• Моќна двојна перспектива од две училишта на МИТ - Школата за менаџмент на МИТ Слоан и Лабораторијата за компјутерски науки и вештачка интелигенција МИТ - кои ви нудат солидно концептуално разбирање на технологиите за вештачка интелигенција преку бизнис леќа.

2. Оксфордска вештачка интелигенција

Курс дизајниран со намера да ви овозможи да ја разберете вештачката интелигенција, нејзиниот потенцијал за бизнис и можностите за негова имплементација.

Овој курс го води Матијас Холвег, Матијас е обучен индустриски инженер и е заинтересиран за тоа како организациите генерираат и одржуваат практики за подобрување на процесите. Неговото истражување се фокусира на еволуцијата и адаптацијата на методологиите за подобрување на процесите бидејќи тие се применуваат во контекст на производството, услугите, канцелариите и јавниот сектор.

Со овој курс ќе имате разбирање за следните основи:

• Способноста да се идентификуваат и проценат можностите за вештачка интелигенција во вашата организација и изгради деловен случај за негово спроведување.
• Силно концептуално разбирање на технологиите зад вештачката интелигенција, како на пр машинско учење, длабоко учење, невронски мрежи и алгоритми.
• Увид од факултетот Оксфорд Саид и мноштво индустриски експерти, кои ви помагаат да развиете информирано мислење за вештачката интелигенција и нејзината социјални и етички импликации.
• Контекстуално разбирање на вештачката интелигенција, нејзината историја и еволуција, што ви помага да го направи релевантни предвидувања за неговата идна траекторија.

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: Отклучување на потенцијалот на податоците

Овој курс е фокусиран на тоа како машинското учење може да ги искористи податоците - без разлика колку се мали - за да обучи модел на вештачка интелигенција.

Со 5 инструктори, овој курс го води Антонио Торалба, Делта Електроникс професор по електротехника и компјутерски науки, раководител на Факултетот за AI+D, Катедра за EECS, MIT CSAIL.

Во овој курс ќе истражите како техниките за машинско учење го дефинираат потенцијалот на податоците. Разберете како претставите можат драматично да го намалат количеството на етикети потребни за да се изградат точни модели со вештачка интелигенција. Откако ќе ги разберете овие основи, ќе напредувате кон учење како претходно обучените модели на вештачка интелигенција можат да влијаат на распоредувањето на учењето за претставување и генеративното моделирање во организациите.

На крајот ќе ја откриете важноста на интерпретабилноста и каузалноста во градењето точни ML модели, а на крајот ќе ја истражите реалноста на распоредувањето на моделите за машинско учење во вашата организација.

Ова би можело да понуди разбирање за овие основни податоци на основата:

• Продлабочено разбирање за тоа како учењето за претставување може да ги реши деловните проблеми и да го зголеми рентабилноста на иницијативите за вештачка интелигенција.
• Увид во предизвиците, можностите и важните размислувања на генеративните модели во една организација.
• Холистички поглед на пејзажот на претходно обучени модели и како најдобро да ги искористите овие модели во вашата организација.

• Способност да креирате транспарентни, интерпретабилни ML модели во вашиот контекст.

4. Машинско учење на LSE: Практични апликации

Надградете ги вашите вештини за податоци и развијте техничко разбирање за деловните апликации на машинското учење.

Овој курс е дизајниран да научи како да се изврши стратегија за податоци што функционира, започнувајќи со откривање на соодветна употреба и обработка на податоци за оптимизирање на апликациите за машинско учење. Истражете ја регресијата како надгледувана техника за машинско учење за да предвидите континуирана променлива (одговор или цел) од збир на други променливи (карактеристики или предвидувачи).

На крајот ќе разберете како методите засновани на дрво и методите за учење ансамбл се применуваат за да се подобри точноста на предвидувањето, но уште поважно ќе разберете што се невронските мрежи, нивните најуспешни апликации и како може да се користат во деловен контекст.

Откако ќе го продолжите овој курс, ќе:

• Имајте длабинско разбирање за различни техники за машинско учење, вклучувајќи регресија, учење на ансамбл и методи засновани на дрво, меѓу другото.
• Способност за кодирање во R и примена на техники за машинско учење на различни видови податоци.
• Изложеност на најновите граници на машинското учење, како што се невронските мрежи и како тие можат да се применат во бизнисот.
• Имаат сертификат за компетентност од LSE, светски водечки универзитет за општествени науки.

5. MIT Sloan Machine Learning во бизнисот

Ова е уште еден курс од Даниела Рус и Томас Мелоун. Овој курс се фокусира на тоа како да ја искористите трансформативната технологија и во вашето размислување и во деловните апликации.

Ќе започнете со учење за машинското учење и нејзината растечка улога во бизнисот. Ќе ја разберете улогата на податоците и важноста на планот за имплементација. Следете го ова со истражување на барањата за примена на машинско учење користејќи сензор, јазик и податоци за трансакции. Оттука ќе можете да развиете план за имплементација за машинско учење и да ја разгледате иднината на машинското учење во бизнисот.

Овој курс треба да ви даде одлично разбирање за следните клучни точки:

• Практичен акционен план за стратешки имплементира машинско учење во бизнисот, дизајниран за ефективно да ја води вашата организација.
• Изложеност на техничките елементи на машинското учење, без потреба од кодирање или програмирање, помагајќи ви да ја искористите оваа технологија во вашето стратешко размислување.
• Увид од ценети факултети од МИТ и експерти за машинско учење, нудејќи вреден потенцијал за отклучување на нови можности за кариера.

6. Cognilytica – Сертификација за когнитивно управување со проекти за AI (CPMAI).

Ова е најсеопфатниот курс што го нуди Cognilytica и опфаќа наука за податоци и машинско учење.

Методологијата CPMAI е методологија за најдобра практика во индустријата за успешни проекти за вештачка интелигенција и ML. Обуката и сертификацијата за CPMAI на Cognilytica ве подготвува да успеете со вашите напори за вештачка интелигенција и ML, без разлика дали само што почнувате или сте на добар пат со имплементацијата.

Оваа програма е податоци фокусирани на сите аспекти на ВИ за управување со проекти, а тоа вклучува и наука за податоци, некои од темите што ќе бидат опфатени:

• Основи на AI и ML Терминологија и концепти
• Седумте модели на вештачката интелигенција
• Најдобри практики за управување со проекти со вештачка интелигенција
• Длабоко нурнете во вистинските проекти за вештачка интелигенција користејќи CPMAI
• Методи, пристапи, концепти и алгоритми за учење под надзор, без надзор и засилување
• Најважните аспекти на науката за податоци релевантни за вештачката интелигенција
• Како се вклопуваат разбирањето на бизнисот, разбирањето на податоците, подготовката на податоците, развојот на моделот, евалуацијата на моделот и операционализацијата на моделот
• Итеративни и агилни методи за вештачка интелигенција
• Како да изградите етички и одговорни системи за вештачка интелигенција
• Како да создадете идеален тим за вештачка интелигенција

Оваа програма ги нуди следниве карактеристики и нуди сертификат за завршување:

• Сите нивоа на вештина
• Приправниците имаат рок до шест (6) месеци да ја завршат обуката
• Пристапот до снимените видеа и материјалите за обука се обезбедува триесет (30) дена по завршувањето на часот на приправникот
• Времетраење: 30 часа

7. Професионален сертификат IBM Machine Learning

Овој сертификат од IBM е наменет за оние кои сакаат да ги развијат вештините и искуството неопходни за кариера во Машинско учење. Програмата се состои од 6 курсеви кои ви помагаат да развиете разбирање за главните алгоритми и нивната употреба. Додека средната програма е корисна за секој со компјутерски вештини и интерес за користење податоци, се препорачува одредена позадина во програмирањето на Python, статистиката и линеарната алгебра.

Еве ги главните аспекти на оваа сертификација:

• Програма од 6 курсеви
• Вештини за учење без надзор, учење под надзор, длабоко учење и засилено учење
• Специјални теми како Анализа на временски серии и Анализа на преживување
• Кодирајте ги вашите сопствени проекти со рамки и библиотеки со отворен код
• Дигитална значка од IBM по завршувањето
• Времетраење: 6 месеци, 3 часа/недела

8. Професионален сертификат за инженерство на IBM AI

Уште еден од врвните сертификати за машинско учење, овој професионален сертификат со 6 курсеви е наменет да им даде на поединците потребните алатки за да успеат како инженер за вештачка интелигенција или ML. Ги опфаќа основните концепти на машинското учење и длабокото учење, како што се надгледувано и ненадгледувано учење. Исто така, ќе научите како да градите, тренирате и распоредувате длабоки архитектури.

Еве ги главните аспекти на оваа сертификација:

• Програма од 6 курсеви
• Надгледувано и без надзор учење со Python
• Примени популарни библиотеки за машинско учење и длабоко учење како SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch и Tensorflow
• Справете ги проблемите кои вклучуваат препознавање објекти, компјутерска визија, обработка на слики и видео, анализа на текст и НЛП
• Дигитална значка од IBM по завршувањето
• Времетраење: 8 месеци, 3 часа/недела

9. Машинско учење од Универзитетот Стенфорд

Оваа класа понудена од Универзитетот Стенфорд ги учи најефективните техники за машинско учење, а вие добивате шанса да ги имплементирате за да работат за себе. Часот, исто така, го обезбедува знаењето потребно за примена на техниките на нови проблеми. Тоа е широк курс и вовед во машинско учење, собирање податоци и статистички препознавање на модели.

Еве ги главните аспекти на овој курс:

• Теми како учење под надзор и без надзор
• Бројни студии на случај и апликации
• Примена на алгоритми за учење за изградба на паметни роботи, разбирање текст, компјутерски визии, медицинска информатика, аудио и рударство со бази на податоци
• Сертификат што може да се сподели по конкурс
• Времетраење: 60 часа

10. Алгоритми за напредно учење

Овој краток, но импресивен курс нуди основна онлајн програма создадена во соработка помеѓу DeepLearning.AI и Stanford Online. Во оваа програма погодна за почетници, ќе ги научите основите на машинското учење и како да ги користите овие техники за да изградите апликации за вештачка интелигенција од реалниот свет.

Еве ги главните аспекти на овој курс:

• Увид од експерти
• Изградете и обучете невронска мрежа со TensorFlow за да се изврши класификација со повеќе класи
• Применете ги најдобрите практики за развој на машинско учење, така што вашите модели ќе се генерализираат на податоци и задачи во реалниот свет
• Изградете и користете методи на дрва за одлучување и ансамбл на дрвја, вклучувајќи случајни шуми и засилени дрвја
• Применете ги најдобрите практики за развој на машинско учење, така што вашите модели ќе се генерализираат на податоци и задачи во реалниот свет
• Времетраење: 34 часа