10 “Beste” Machine Learning-certificeringen (mei 2024)

Nu kunstmatige intelligentie (AI) in veel sectoren een revolutie teweeg blijft brengen, wordt het vitale gebied van machine learning steeds belangrijker. Daarom is er een grote vraag naar bedrijfsleiders om zowel het belang van AI te begrijpen als hoe het van toepassing is op het bedrijfsleven, en hoe ze gegevens kunnen benutten.

Gezien dit alles kan een machine learning-certificering kansen bieden. Voor lezers die op zoek zijn naar lessen in coderen, moeten ze onze bezoeken Python en Tensorflow-cursussen.

Hier is een overzicht van de beste machine learning-certificeringen:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: implicaties voor bedrijfsstrategie

Deze cursus is gericht op bedrijfsleiders en heeft 2 instructeurs en wordt geleid door Daniela Rus, Rus is de Andrew (1956) en Erna Viterbi hoogleraar Electrical Engineering and Computer Science en directeur van het Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) aan het MIT. Ze is directeur van het Toyota-CSAIL Joint Research Centre en lid van de wetenschappelijke adviesraad van het Toyota Research Institute.

De tweede instructeur is Thomas Malone, Malone is professor informatietechnologie en organisatiestudies aan de MIT Sloan School of Management. Zijn onderzoek richt zich op hoe nieuwe organisaties kunnen worden ontworpen om te profiteren van de mogelijkheden van informatietechnologie. Zijn nieuwste boek, Supergeesten, verscheen in mei 2018. Hij bezit 11 patenten, was medeoprichter van drie softwarebedrijven en wordt geciteerd in tal van publicaties zoals Fortuin New York Times en Bedraad.

Van deze cursus loop je weg met de volgende vaardigheden:

• Een praktische basis in kunstmatige intelligentie (AI) en de bijbehorende zakelijke toepassingen, waardoor u de kennis en het vertrouwen krijgt die u nodig hebt transformeer uw organisatie tot een innovatief, efficiënt en duurzaam bedrijf van de toekomst.
• Het vermogen om te leiden geïnformeerde, strategische besluitvorming en verbetering van de bedrijfsprestaties door belangrijke AI-management- en leiderschapsinzichten te integreren in de manier waarop uw organisatie opereert.
• Een krachtig dubbel perspectief van twee MIT-scholen - de MIT Sloan School of Management en het MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - biedt u een goed conceptueel begrip van AI-technologieën door een zakelijke lens.

2. Oxford Kunstmatige Intelligentie

Een cursus die is ontworpen met de bedoeling u in staat te stellen AI, het potentieel ervan voor het bedrijfsleven en de mogelijkheden voor de implementatie ervan te begrijpen.

Deze cursus wordt geleid door Matthias Holweg, Matthias is een opgeleide industrieel ingenieur en is geïnteresseerd in hoe organisaties procesverbeteringspraktijken genereren en ondersteunen. Zijn onderzoek richt zich op de evolutie en aanpassing van procesverbeteringsmethodologieën zoals deze worden toegepast in productie-, service-, kantoor- en publieke sectorcontexten.

Met deze cursus heb je inzicht in de volgende basisprincipes:

• Het vermogen om de mogelijkheden voor AI in uw organisatie te identificeren en te beoordelen bouw een businesscase op voor de implementatie ervan.
• Een sterk conceptueel begrip van de technologieën achter AI, zoals machine learning, deep learning, neurale netwerken en algoritmen.
• Inzicht van de Oxford Saïd-faculteit en een groot aantal experts uit de industrie, die u helpen een weloverwogen mening te vormen over AI en haar sociale en ethische implicaties.
• Een contextueel begrip van AI, zijn geschiedenis en evolutie, helpt u daarbij relevante voorspellingen doen voor zijn toekomstige traject.

3. MIT Sloan Ongecontroleerd machinaal leren: het potentieel van gegevens ontsluiten

Deze cursus is gericht op hoe machine learning gegevens kan benutten - hoe klein ook - om een ​​AI-model te trainen.

Met 5 instructeurs wordt deze cursus geleid door Antonio Torralba, Delta Electronics Hoogleraar elektrotechniek en informatica, hoofd AI+D-faculteit, afdeling EECS, MIT CSAIL.

In deze cursus onderzoek je hoe machine learning-technieken het potentieel van data bepalen. Begrijp hoe representaties de hoeveelheid labels die nodig is om nauwkeurige AI-modellen te bouwen drastisch kunnen verminderen. Zodra u deze basis begrijpt, leert u hoe vooraf getrainde AI-modellen van invloed kunnen zijn op de inzet van representatieleren en generatieve modellering in organisaties.

U zult uiteindelijk het belang ontdekken van interpreteerbaarheid en causaliteit bij het bouwen van nauwkeurige ML-modellen, en aan het einde zult u de realiteit verkennen van het implementeren van machine learning-modellen in uw organisatie.

Dit kan inzicht bieden in deze kerngegevensfundamentals:

• Een diepgaand begrip van hoe representatief leren zakelijke problemen kan aanpakken en de ROI van AI-initiatieven kan verhogen.
• Inzicht in de uitdagingen, kansen en belangrijke overwegingen van generatieve modellen in een organisatie.
• Een holistische kijk op het landschap van vooraf getrainde modellen en hoe u deze modellen het beste kunt gebruiken in uw organisatie.

• De mogelijkheid om transparante, interpreteerbare ML-modellen te creëren in uw context.

4. LSE Machine Learning: praktische toepassingen

Upgrade uw datavaardigheden en ontwikkel een technisch inzicht in de zakelijke toepassingen van machine learning.

Deze cursus is bedoeld om te leren hoe u een gegevensstrategie uitvoert die werkt, beginnend met het ontdekken van het juiste gebruik en de juiste verwerking van gegevens voor het optimaliseren van machine learning-toepassingen. Onderzoek regressie als een techniek voor machinaal leren onder toezicht om een ​​continue variabele (respons of doel) te voorspellen op basis van een reeks andere variabelen (kenmerken of voorspellers).

Je zult uiteindelijk begrijpen hoe op bomen gebaseerde methoden en ensemble-leermethoden worden toegepast om de nauwkeurigheid van een voorspelling te verbeteren, maar wat nog belangrijker is, begrijp wat neurale netwerken zijn, de meest succesvolle toepassingen ervan en hoe het kan worden gebruikt binnen een zakelijke context.

Na het volgen van deze cursus zult u:

• Heb een diepgaand begrip van verschillende machine learning-technieken, waaronder onder andere regressie, ensembleleren en op bomen gebaseerde methoden.
• De mogelijkheid om in R te coderen en machine learning-technieken toe te passen naar verschillende soorten gegevens.
• Blootstelling aan de nieuwste grenzen van machine learning, zoals neurale netwerken en hoe deze in het bedrijfsleven kunnen worden toegepast.
• Elke ochtend certificaat van bekwaamheid van LSE, een toonaangevende universiteit op het gebied van sociale wetenschappen.

5. MIT Sloan Machine Learning in het bedrijfsleven

Dit is een andere cursus van Daniela Rus en Thomas Malone. Deze cursus richt zich op het gebruik van transformatieve technologie in zowel uw denken als zakelijke toepassingen.

U begint met leren over machine learning en de groeiende rol ervan in het bedrijfsleven. U begrijpt de rol van data en het belang van een implementatieplan. Volg dit door de vereisten te onderzoeken voor de toepassing van machine learning met behulp van sensor-, taal- en transactiegegevens. Vanaf hier kun je een implementatieplan voor machine learning ontwikkelen en nadenken over de toekomst van machine learning in het bedrijfsleven.

Deze cursus zou u een goed begrip moeten geven van de volgende kernpunten:

• Een praktisch actieplan om machine learning strategisch implementeren in het bedrijfsleven, ontworpen om uw organisatie effectief te begeleiden.
• Blootstelling aan de technische elementen van machine learning, zonder dat u hoeft te coderen of programmeren, zodat u deze technologie kunt gebruiken in uw strategisch denken.
• Inzichten van gewaardeerde MIT-faculteit en experts op het gebied van machine learning, met een waardevol potentieel voor het ontsluiten van nieuwe carrièremogelijkheden.

6. Cognilytica – Cognitief projectbeheer voor AI (CPMAI)-certificering

Dit is de meest uitgebreide cursus die wordt aangeboden door Cognilytica en omvat datawetenschap en machine learning.

De CPMAI-methodiek is de best practice-methodologie in de branche voor succesvolle AI- en ML-projecten. De CPMAI-training en -certificering van Cognilytica bereidt u voor op succes met uw AI- en ML-inspanningen, of u nu net begint of ver gevorderd bent met de implementatie.

Dit programma is datagericht op alle aspecten van projectmanagement AI, en dit omvat datawetenschap, enkele van de onderwerpen die aan bod komen:

• Grondbeginselen van AI en ML Terminologie en concepten
• De zeven patronen van AI
• Best practices voor AI-projectbeheer
• Duik diep in daadwerkelijke AI-projecten met behulp van CPMAI
• Begeleide, niet-begeleide en versterkende leermethoden, benaderingen, concepten en algoritmen
• Belangrijkste aspecten van Data Science relevant voor AI
• Hoe zakelijk inzicht, gegevensbegrip, gegevensvoorbereiding, modelontwikkeling, modelevaluatie en modeloperationalisatie bij elkaar passen
• Iteratieve en agile methoden voor AI
• Hoe ethische en verantwoorde AI-systemen te bouwen
• Hoe je een ideaal AI-team samenstelt

Dit programma biedt de volgende functies en biedt een voltooiingscertificaat:

• Alle vaardigheidsniveaus
• Stagiairs hebben maximaal zes (6) maanden de tijd om de training af te ronden
• Toegang tot opgenomen video's en trainingsmateriaal wordt verleend gedurende dertig (30) dagen na beëindiging van de cursus door de stagiair
• Duur: 30 uur

7. IBM Machine Learning Professional-certificaat

Dit certificaat van IBM is bedoeld voor mensen die de vaardigheden en ervaring willen ontwikkelen die nodig zijn voor een carrière in Machine Learning. Het programma bestaat uit 6 cursussen die u helpen inzicht te krijgen in de belangrijkste algoritmen en hun gebruik. Hoewel het tussenliggende programma nuttig is voor iedereen met computervaardigheden en geïnteresseerd is in het benutten van gegevens, wordt enige achtergrond in Python-programmering, statistiek en lineaire algebra aanbevolen.

Dit zijn de belangrijkste aspecten van deze certificering:

• 6-gangen programma
• Vaardigheden in onbegeleid leren, begeleid leren, diep leren en versterkend leren
• Speciale onderwerpen zoals Tijdreeksanalyse en Overlevingsanalyse
• Codeer uw eigen projecten met open source frameworks en bibliotheken
• Digitale badge van IBM na voltooiing
• Duur: 6 maanden, 3 uur/week

8. IBM AI Engineering Professional-certificaat

Nog een van de beste machine learning-certificeringen, dit 6-gangen Professional Certificate is bedoeld om individuen de tools te geven die nodig zijn om te slagen als AI- of ML-ingenieur. Het behandelt fundamentele concepten van Machine Learning en Deep Learning, zoals Supervised en Unsupervised Learning. Je leert ook hoe je diepe architecturen kunt bouwen, trainen en implementeren.

Dit zijn de belangrijkste aspecten van deze certificering:

• 6-gangen programma
• Begeleid en onbewaakt leren met Python
• Pas populaire Machine Learning- en Deep Learning-bibliotheken toe, zoals SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch en Tensorflow
• Pak problemen aan op het gebied van objectherkenning, computervisie, beeld- en videoverwerking, tekstanalyse en NLP
• Digitale badge van IBM na voltooiing
• Duur: 8 maanden, 3 uur/week

9. Machine Learning door Stanford University

Deze les, aangeboden door Stanford University, leert de meest effectieve technieken voor machinaal leren, en je krijgt de kans om ze te implementeren zodat ze voor jezelf werken. De klas biedt ook de kennis die nodig is om de technieken toe te passen op nieuwe problemen. Het is een brede cursus en een inleiding tot machine learning, datamining en statistische patroonherkenning.

Dit zijn de belangrijkste aspecten van deze cursus:

• Onderwerpen als begeleid en onbegeleid leren
• Talrijke casestudy's en toepassingen
• Toepassen van leeralgoritmen om slimme robots, tekstbegrip, computervisies, medische informatica, audio en databasemining te bouwen
• Deelbaar certificaat bij wedstrijd
• Duur: 60 uur

10. Geavanceerde leeralgoritmen

Deze korte maar indrukwekkende cursus biedt een fundamenteel online programma dat is gemaakt in samenwerking tussen DeepLearning.AI en Stanford Online. In dit beginnersvriendelijke programma leer je de grondbeginselen van machine learning en hoe je deze technieken kunt gebruiken om real-world AI-toepassingen te bouwen.

Dit zijn de belangrijkste aspecten van deze cursus:

• Inzichten van experts
• Bouw en train een neuraal netwerk met TensorFlow om classificatie met meerdere klassen uit te voeren
• Pas best practices toe voor de ontwikkeling van machine learning, zodat uw modellen worden gegeneraliseerd naar gegevens en taken in de echte wereld
• Bouw en gebruik beslisbomen en bomenensemblemethoden, inclusief willekeurige bossen en versterkte bomen
• Pas best practices toe voor de ontwikkeling van machine learning, zodat uw modellen worden gegeneraliseerd naar gegevens en taken in de echte wereld
• Duur: 34 uur