10 „najlepszych” certyfikatów uczenia maszynowego (maj 2024 r.)

W miarę jak sztuczna inteligencja (AI) w dalszym ciągu rewolucjonizuje wiele sektorów, znaczenie kluczowej dziedziny uczenia maszynowego rośnie. Z tego powodu istnieje duże zapotrzebowanie, aby kadra kierownicza biznesowa zrozumiała zarówno znaczenie sztucznej inteligencji, jej zastosowanie w biznesie, jak i sposoby wykorzystania danych.

Biorąc to wszystko pod uwagę, certyfikacja uczenia maszynowego może otworzyć nowe możliwości. Czytelnicy, którzy szukają lekcji kodowania, powinni odwiedzić naszą stronę Python i Kursy Tensorflow.

Oto przegląd najważniejszych certyfikatów uczenia maszynowego:

1. Sztuczna inteligencja MIT Sloan: implikacje dla strategii biznesowej

Kurs ten, skierowany do kadry kierowniczej przedsiębiorstw, ma 2 instruktorów i jest prowadzony przez Danielę Rus, Rus jest profesorem Andrew (1956) i Erny Viterbi na wydziale elektrotechniki i informatyki oraz dyrektorem Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji (CSAIL) w MIT. Pełni funkcję dyrektora Wspólnego Centrum Badawczego Toyota-CSAIL i jest członkiem naukowej rady doradczej Instytutu Badawczego Toyoty.

Drugim instruktorem jest Thomas Malone, Malone jest profesorem technologii informatycznych i studiów organizacyjnych w MIT Sloan School of Management. Jego badania skupiają się na tym, jak można zaprojektować nowe organizacje tak, aby wykorzystywały możliwości, jakie daje technologia informacyjna. Jego najnowsza książka pt. Superumysły, ukazał się w maju 2018 r. Posiada 11 patentów, jest współzałożycielem trzech firm programistycznych, jest cytowany w licznych publikacjach, m.in. MajątekThe New York Times, Przewodowa.

Z tego kursu wyjdziesz z następującymi umiejętnościami:

• Praktyczne podstawy sztucznej inteligencji (AI) i jej zastosowań biznesowych, które wyposażą Cię w niezbędną wiedzę i pewność siebie przekształć swoją organizację w innowacyjną, wydajną i zrównoważoną firmę przyszłości.
• Zdolność do przewodzenia świadome, strategiczne podejmowanie decyzji i zwiększanie wydajności biznesowej poprzez integrację kluczowych spostrzeżeń dotyczących zarządzania sztuczną inteligencją i przywództwa ze sposobem działania Twojej organizacji.
• Potężna podwójna perspektywa z dwóch szkół MIT — MIT Sloan School of Management oraz MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory — oferując solidne koncepcyjne zrozumienie technologii sztucznej inteligencji z perspektywy biznesowej.

2. Sztuczna inteligencja z Oksfordu

Kurs zaprojektowany z myślą o umożliwieniu zrozumienia sztucznej inteligencji, jej potencjału dla biznesu i możliwości jej wdrożenia.

Kurs prowadzony jest przez Matthiasa Holwega, Matthias jest wyszkolonym inżynierem przemysłowym i interesuje się tym, jak organizacje generują i utrzymują praktyki doskonalenia procesów. Jego badania koncentrują się na ewolucji i adaptacji metodologii doskonalenia procesów w zastosowaniach produkcyjnych, usługowych, biurowych i sektora publicznego.

Dzięki temu kursowi będziesz rozumieć następujące podstawy:

• Umiejętność identyfikacji i oceny możliwości AI w Twojej organizacji oraz zbudować uzasadnienie biznesowe jego wdrożenia.
• Silne koncepcyjne zrozumienie technologii stojących za sztuczną inteligencją, takich jak uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, sieci neuronowe i algorytmy.
• Informacje przekazane przez wydział Oxford Saïd i grupę ekspertów branżowych, które pomogą Ci wyrobić sobie świadomą opinię na temat sztucznej inteligencji i jej rozwiązań implikacje społeczne i etyczne.
• Kontekstowe zrozumienie sztucznej inteligencji, jej historii i ewolucji, które Ci w tym pomoże dokonać odpowiednich prognoz dotyczących swojej przyszłej trajektorii.

3. MIT Sloan Uczenie maszynowe bez nadzoru: uwalnianie potencjału danych

Ten kurs koncentruje się na tym, jak uczenie maszynowe może wykorzystać dane – niezależnie od tego, jak małe – do szkolenia modelu sztucznej inteligencji.

Kurs obejmuje 5 instruktorów i jest prowadzony przez Antonio Torralbę, Delta Electronics Profesor elektrotechniki i informatyki, kierownik wydziału AI+D, Departament EECS, MIT CSAIL.

Na tym kursie dowiesz się, w jaki sposób techniki uczenia maszynowego definiują potencjał danych. Dowiedz się, jak reprezentacje mogą radykalnie zmniejszyć liczbę etykiet potrzebnych do zbudowania dokładnych modeli sztucznej inteligencji. Po zrozumieniu tych podstaw przejdziesz do nauki, w jaki sposób wstępnie wyszkolone modele sztucznej inteligencji mogą wpłynąć na wdrożenie uczenia się reprezentacji i modelowania generatywnego w organizacjach.

W końcu odkryjesz znaczenie interpretowalności i przyczynowości w budowaniu dokładnych modeli uczenia maszynowego, a na koniec poznasz realia wdrażania modeli uczenia maszynowego w swojej organizacji.

Może to pomóc w zrozumieniu podstawowych podstaw danych:

• Dogłębne zrozumienie, w jaki sposób uczenie się reprezentacji może rozwiązać problemy biznesowe i zwiększyć zwrot z inwestycji w inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją.
• Wgląd w wyzwania, możliwości i ważne kwestie związane z modelami generatywnymi w organizacji.
• Holistyczne spojrzenie na krajobraz wstępnie wyszkolonych modeli i najlepsze wykorzystanie tych modeli w organizacji.

• Możliwość tworzenia przejrzystych, możliwych do interpretacji modeli ML w Twoim kontekście.

4. Uczenie maszynowe LSE: zastosowania praktyczne

Udoskonalaj swoje umiejętności w zakresie danych i rozwijaj techniczną wiedzę na temat biznesowych zastosowań uczenia maszynowego.

Celem tego kursu jest nauczenie się, jak wdrożyć skuteczną strategię dotyczącą danych, zaczynając od odkrycia odpowiedniego wykorzystania i przetwarzania danych w celu optymalizacji aplikacji do uczenia maszynowego. Poznaj regresję jako technikę nadzorowanego uczenia maszynowego, która pozwala przewidzieć zmienną ciągłą (odpowiedź lub cel) na podstawie zestawu innych zmiennych (cech lub predyktorów).

W końcu zrozumiesz, w jaki sposób metody oparte na drzewach i metody uczenia się zespołowego są stosowane w celu poprawy dokładności przewidywań, ale co ważniejsze, zrozumiesz, czym są sieci neuronowe, ich najskuteczniejsze zastosowania i jak można je wykorzystać w kontekście biznesowym.

Po ukończeniu tego kursu będziesz:

• Uzyskaj dogłębne zrozumienie różne techniki uczenia maszynowego, w tym między innymi regresję, uczenie się zespołowe i metody oparte na drzewach.
• Umiejętność kodowania w R i stosowania technik uczenia maszynowego do różnych typów danych.
• Ekspozycja na najnowsze granice uczenia maszynowego, takie jak sieci neuronowe i możliwości ich zastosowania w biznesie.
• Mieć certyfikat kompetencji z LSE, wiodącego na świecie uniwersytetu nauk społecznych.

5. Uczenie maszynowe MIT Sloana w biznesie

To kolejny kurs prowadzony przez Danielę Rus i Thomasa Malone’a. Ten kurs skupia się na tym, jak wykorzystać technologię transformacyjną zarówno w procesie myślenia, jak i w zastosowaniach biznesowych.

Zaczniesz od poznania uczenia maszynowego i jego rosnącej roli w biznesie. Zrozumiesz rolę danych i znaczenie planu wdrożenia. Postępuj zgodnie z tym, badając wymagania dotyczące zastosowania uczenia maszynowego przy użyciu czujników, języka i danych transakcyjnych. Stąd będziesz mógł opracować plan wdrożenia uczenia maszynowego i rozważyć przyszłość uczenia maszynowego w biznesie.

Ten kurs powinien zapewnić Ci doskonałe zrozumienie następujących kluczowych punktów:

• Praktyczny plan działania strategicznie wdrażać uczenie maszynowe w biznesie, zaprojektowane tak, aby skutecznie kierować Twoją organizacją.
• Ekspozycja na techniczne elementy uczenia maszynowego, bez konieczności kodowania lub programowania, co pomaga wykorzystać tę technologię w myśleniu strategicznym.
• Spostrzeżenia cenionych wykładowców MIT i ekspertów w dziedzinie uczenia maszynowego, oferując cenny potencjał otwierania nowych możliwości kariery.

6. Cognilytica – Cognitive Project Management for AI (CPMAI) Certyfikacja

Jest to najbardziej kompleksowy kurs oferowany przez Cognilytica i obejmuje analizę danych i uczenie maszynowe.

Metodologia CPMAI to najlepsza w branży metodologia zapewniająca udane projekty AI i ML. Szkolenia i certyfikaty CPMAI firmy Cognilytica przygotowują Cię do odniesienia sukcesu w zakresie AI i uczenia maszynowego, niezależnie od tego, czy dopiero zaczynasz, czy jesteś już na zaawansowanym etapie wdrażania.

Ten program skupia się na danych skupionych na wszystkich aspektach sztucznej inteligencji w zarządzaniu projektami, co obejmuje analizę danych i niektóre z tematów, które zostaną omówione:

• Podstawy terminologii i koncepcji AI i ML
• Siedem wzorców AI
• Najlepsze praktyki w zakresie zarządzania projektami AI
• Zagłęb się w rzeczywiste projekty AI wykorzystujące CPMAI
• Metody, podejścia, koncepcje i algorytmy uczenia się z nadzorem, bez nadzoru i ze wzmocnieniem
• Najważniejsze aspekty Data Science istotne dla AI
• Jak zrozumienie biznesu, zrozumienie danych, przygotowanie danych, rozwój modelu, ocena modelu i operacjonalizacja modelu pasują do siebie
• Iteracyjne i zwinne metody AI
• Jak budować etyczne i odpowiedzialne systemy AI
• Jak stworzyć idealny zespół AI

Program ten oferuje następujące funkcje i certyfikat ukończenia:

• Wszystkie poziomy umiejętności
• Na ukończenie szkolenia uczestnicy mają maksymalnie sześć (6) miesięcy
• Dostęp do nagranych filmów i materiałów szkoleniowych zapewnia się przez trzydzieści (30) dni od zakończenia zajęć przez kursanta
• Czas trwania: 30 godzin

7. Certyfikat IBM Machine Learning Professional

Ten certyfikat IBM jest skierowany do osób, które chcą rozwijać umiejętności i doświadczenie niezbędne do kariery w uczeniu maszynowym. Program składa się z 6 kursów, które pomogą Ci zrozumieć główne algorytmy i ich zastosowania. Chociaż program dla średniozaawansowanych jest przydatny dla każdego, kto umie posługiwać się komputerem i interesuje się wykorzystaniem danych, zaleca się pewne podstawy programowania w języku Python, statystyki i algebry liniowej.

Oto główne aspekty tego certyfikatu:

• Program 6 kursów
• Umiejętności uczenia się bez nadzoru, uczenia się pod nadzorem, uczenia się głębokiego i uczenia się przez wzmacnianie
• Tematy specjalne, takie jak analiza szeregów czasowych i analiza przeżycia
• Koduj własne projekty za pomocą frameworków i bibliotek open source
• Cyfrowa plakietka IBM po ukończeniu
• Czas trwania: 6 miesiące, 3 godziny tygodniowo

8. Certyfikat IBM AI Engineering Professional

Ten 6-kursowy certyfikat zawodowy to kolejny z najważniejszych certyfikatów uczenia maszynowego, którego celem jest zapewnienie jednostkom narzędzi niezbędnych do osiągnięcia sukcesu jako inżynier AI lub ML. Obejmuje podstawowe koncepcje uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, takie jak uczenie się nadzorowane i bez nadzoru. Dowiesz się także, jak budować, szkolić i wdrażać głębokie architektury.

Oto główne aspekty tego certyfikatu:

• Program 6 kursów
• Uczenie się nadzorowane i bez nadzoru w Pythonie
• Zastosuj popularne biblioteki uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, takie jak SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch i Tensorflow
• Rozwiązuj problemy związane z rozpoznawaniem obiektów, widzeniem komputerowym, przetwarzaniem obrazu i wideo, analizą tekstu i NLP
• Cyfrowa plakietka IBM po ukończeniu
• Czas trwania: 8 miesiące, 3 godziny tygodniowo

9. Uczenie maszynowe na Uniwersytecie Stanforda

Te zajęcia oferowane przez Uniwersytet Stanforda uczą najskuteczniejszych technik uczenia maszynowego, a Ty masz szansę wdrożyć je, aby pracować dla siebie. Zajęcia dostarczają także wiedzy potrzebnej do zastosowania technik do nowych problemów. Jest to obszerny kurs stanowiący wprowadzenie do uczenia maszynowego, eksploracji danych i rozpoznawania wzorców statystycznych.

Oto główne aspekty tego kursu:

• Tematy takie jak uczenie się nadzorowane i bez nadzoru
• Liczne studia przypadków i zastosowań
• Stosowanie algorytmów uczenia się do budowy inteligentnych robotów, rozumienia tekstu, wizji komputerowych, informatyki medycznej, dźwięku i eksploracji baz danych
• Certyfikat do udostępnienia po konkursie
• Czas trwania: 60 godzin

10. Zaawansowane algorytmy uczenia się

Ten krótki, ale imponujący kurs oferuje podstawowy program online stworzony we współpracy pomiędzy DeepLearning.AI i Stanford Online. W tym przyjaznym dla początkujących programie poznasz podstawy uczenia maszynowego i nauczysz się wykorzystywać te techniki do tworzenia aplikacji AI w świecie rzeczywistym.

Oto główne aspekty tego kursu:

• Spostrzeżenia ekspertów
• Zbuduj i wytrenuj sieć neuronową za pomocą TensorFlow, aby przeprowadzić klasyfikację wieloklasową
• Zastosuj najlepsze praktyki w zakresie rozwoju uczenia maszynowego, aby Twoje modele uogólniały się na dane i zadania w świecie rzeczywistym
• Twórz i używaj drzew decyzyjnych i metod zespołów drzew, w tym lasów losowych i drzew wzmocnionych
• Zastosuj najlepsze praktyki w zakresie rozwoju uczenia maszynowego, aby Twoje modele uogólniały się na dane i zadania w świecie rzeczywistym
• Czas trwania: 34 godzin