toco 10 "melhores" certificações de aprendizado de máquina (abril de 2024)
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Certificações

10 “melhores” certificações de aprendizado de máquina (abril de 2024)

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À medida que a inteligência artificial (IA) continua a revolucionar muitos setores, o campo vital do aprendizado de máquina aumenta em importância. Por causa disso, há uma grande demanda por executivos de negócios para entender a importância da IA ​​e como ela se aplica aos negócios, bem como como aproveitar os dados.

Diante de tudo isso, uma certificação de aprendizado de máquina pode abrir janelas de oportunidade. Para os leitores que estão procurando aulas de codificação, eles devem visitar nosso Python e Cursos de Tensorflow.

Aqui está uma olhada nas principais certificações de aprendizado de máquina:

1. Inteligência Artificial do MIT Sloan: Implicações para a Estratégia de Negócios

MIT Sloan e MIT CSAIL | Inteligência Artificial: Implicações para o Curso Online de Estratégia Empresarial

Destinado a executivos de negócios, este curso conta com 2 instrutores e é ministrado por Daniela Rus, Rus é o professor Andrew (1956) e Erna Viterbi de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação e diretor do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) no MIT. Ela atua como diretora do Toyota-CSAIL Joint Research Center e é membro do conselho consultivo científico do Toyota Research Institute.

O segundo instrutor é Thomas Malone, Malone é professor de tecnologia da informação e estudos organizacionais na MIT Sloan School of Management. Sua pesquisa se concentra em como novas organizações podem ser projetadas para aproveitar as possibilidades oferecidas pela tecnologia da informação. Seu mais novo livro, Supermentes, apareceu em maio de 2018. Ele detém 11 patentes, foi cofundador de três empresas de software e é citado em várias publicações, como Fortune, New York Times e Wired.

Deste curso você sairá com as seguintes habilidades:

  • Uma base prática em inteligência artificial (IA) e seus aplicativos de negócios, equipando você com o conhecimento e a confiança necessários para transforme sua organização em uma empresa inovadora, eficiente e sustentável do futuro.
  • A capacidade de liderar tomada de decisão estratégica e informada e aumentar o desempenho dos negócios integrando os principais insights de gerenciamento e liderança de IA na maneira como sua organização opera.
  • Uma poderosa perspectiva dupla de duas escolas do MIT - a MIT Sloan School of Management e o MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - oferecendo a você uma sólida compreensão conceitual das tecnologias de IA por meio de uma lente de negócios.

2. Oxford Inteligência Artificial

Programa de Inteligência Artificial de Oxford | Reboque

Um curso elaborado com o intuito de capacitar você a entender a IA, seu potencial de negócios e as oportunidades para sua implementação.

Este curso é conduzido por Matthias Holweg, Matthias é um engenheiro industrial treinado e está interessado em como as organizações geram e sustentam práticas de melhoria de processos. Sua pesquisa se concentra na evolução e adaptação de metodologias de melhoria de processos à medida que são aplicadas em contextos de manufatura, serviços, escritórios e setor público.

Com este curso você terá uma compreensão dos seguintes fundamentos:

  • A capacidade de identificar e avaliar as possibilidades de IA em sua organização e construir um caso de negócios para sua implementação.
  • Uma forte compreensão conceitual das tecnologias por trás da IA, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo, redes neurais e algoritmos.
  • Informações do corpo docente da Oxford Saïd e de uma série de especialistas do setor, ajudando você a desenvolver uma opinião informada sobre IA e seus implicações sociais e éticas.
  • Uma compreensão contextual da IA, sua história e evolução, ajudando você a fazer previsões relevantes para sua trajetória futura.

3. Aprendizado de máquina não supervisionado do MIT Sloan: revelando o potencial dos dados

Aprendizado de máquina não supervisionado do MIT: revelando o potencial dos dados | Reboque

Este curso é focado em como o aprendizado de máquina pode aproveitar os dados — não importa quão pequenos — para treinar um modelo de IA.

Com 5 instrutores este curso é liderado por Antonio Torralba, Delta Electronics Professor de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação, Chefe da Faculdade AI+D, Departamento EECS, MIT CSAIL.

Neste curso, você explorará como as técnicas de aprendizado de máquina estão definindo o potencial dos dados. Entenda como as representações podem reduzir drasticamente a quantidade de rótulos necessários para criar modelos de IA precisos. Depois de entender esses fundamentos, você aprenderá como os modelos de IA pré-treinados podem afetar a implantação do aprendizado de representação e da modelagem generativa nas organizações.

Por fim, você descobrirá a importância da interpretabilidade e da causalidade na criação de modelos de ML precisos e, no final, explorará as realidades da implantação de modelos de aprendizado de máquina em sua organização.

Isso pode oferecer uma compreensão desses fundamentos básicos de dados:

  • Uma compreensão profunda de como o aprendizado de representação pode resolver problemas de negócios e aumentar o ROI em iniciativas de IA.
  • Insight sobre os desafios, oportunidades e considerações importantes de modelos generativos em uma organização.
  • Uma visão holística do cenário de modelos pré-treinados e como melhor utilizar esses modelos em sua organização.
  • A capacidade de criar modelos de ML transparentes e interpretáveis ​​em seu contexto.

4. LSE Machine Learning: Aplicações Práticas

Aprendizado de Máquina LSE | Trailer do curso

Atualize suas habilidades de dados e desenvolva uma compreensão técnica dos aplicativos de negócios do aprendizado de máquina.

Este curso foi desenvolvido para aprender como executar uma estratégia de dados que funcione, começando por descobrir o uso e o processamento apropriados de dados para otimizar os aplicativos de aprendizado de máquina. Explore a regressão como uma técnica de aprendizado de máquina supervisionado para prever uma variável contínua (resposta ou destino) a partir de um conjunto de outras variáveis ​​(recursos ou preditores).

Você acabará entendendo como os métodos baseados em árvore e os métodos de aprendizado de conjunto são aplicados para melhorar a precisão de uma previsão, mas, mais importante, entenderá o que são as redes neurais, seus aplicativos mais bem-sucedidos e como elas podem ser usadas em um contexto de negócios.

Depois de seguir com este curso você irá:

  • Ter uma compreensão profunda de várias técnicas de aprendizado de máquina, incluindo regressão, aprendizado conjunto e métodos baseados em árvore, entre outros.
  • A capacidade de codificar em R e aplicar técnicas de aprendizado de máquina a vários tipos de dados.
  • Exposição ao as últimas fronteiras do aprendizado de máquina, como redes neurais e como elas podem ser aplicadas nos negócios.
  • Tenha um certificado de competência da LSE, uma universidade de ciências sociais líder mundial.

5. MIT Sloan Aprendizado de máquina nos negócios

Curso rápido on-line de aprendizado de máquina do MIT em negócios | Reboque

Esse é mais um curso que é de Daniela Rus, e Thomas Malone. Este curso se concentra em como aproveitar a tecnologia transformadora em seus aplicativos de pensamento e negócios.

Você começará aprendendo sobre aprendizado de máquina e seu crescente papel nos negócios. Você entenderá a função dos dados e a importância de um plano de implementação. Siga isso explorando os requisitos para a aplicação de aprendizado de máquina usando sensor, linguagem e dados de transação. A partir daqui, você poderá desenvolver um plano de implementação para aprendizado de máquina e considerar o futuro do aprendizado de máquina nos negócios.

Este curso deve dar a você uma grande compreensão dos seguintes pontos-chave:

  • Um plano de ação prático para implementar estrategicamente o aprendizado de máquina nos negócios, concebido para orientar eficazmente a sua organização.
  • Exposição aos elementos técnicos do aprendizado de máquina, sem precisar codificar ou programar, ajudando você a alavancar essa tecnologia em seu pensamento estratégico.
  • Insights de conceituados professores do MIT e especialistas em aprendizado de máquina, oferecendo um potencial valioso para desbloquear novas oportunidades de carreira.

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

Este é o curso mais abrangente oferecido pela Cognilytica e abrange ciência de dados e aprendizado de máquina.

A metodologia CPMAI é a metodologia de melhores práticas do setor para projetos bem-sucedidos de IA e ML. O treinamento e a certificação CPMAI da Cognilytica preparam você para ter sucesso com seus esforços de IA e ML, esteja você apenas começando ou já no caminho da implementação.

Este programa é focado em dados em todos os aspectos da IA ​​de gerenciamento de projetos, e isso inclui ciência de dados, alguns dos tópicos que serão abordados:

  • Fundamentos da terminologia e conceitos de IA e ML
  • Os Sete Padrões de IA
  • Melhores práticas de gerenciamento de projetos de IA
  • Mergulhe profundamente em projetos reais de IA usando CPMAI
  • Métodos, abordagens, conceitos e algoritmos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço
  • Aspectos mais importantes da ciência de dados relevantes para IA
  • Como o entendimento do negócio, o entendimento dos dados, a preparação dos dados, o desenvolvimento do modelo, a avaliação do modelo e a operacionalização do modelo se encaixam
  • Métodos iterativos e ágeis para IA
  • Como construir sistemas de IA éticos e responsáveis
  • Como criar uma equipe de IA ideal

Este programa oferece os seguintes recursos e oferece um certificado de conclusão:

  • Todos os níveis de habilidade
  • Os trainees têm até seis (6) meses para concluir o treinamento
  • O acesso aos vídeos gravados e aos materiais de treinamento é fornecido por trinta (30) dias após a conclusão da aula pelo aluno
  • Duração: horas 30
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7. Certificado Profissional IBM Machine Learning

Este certificado da IBM é destinado a quem busca desenvolver as habilidades e a experiência necessárias para uma carreira em Machine Learning. O programa consiste em 6 cursos que ajudam você a desenvolver uma compreensão dos principais algoritmos e seus usos. Embora o programa intermediário seja útil para qualquer pessoa com conhecimentos de informática e interesse em alavancar dados, recomenda-se um pouco de experiência em programação Python, estatística e álgebra linear.

Aqui estão os principais aspectos desta certificação:

  • programa de 6 cursos
  • Habilidades em aprendizagem não supervisionada, aprendizagem supervisionada, aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço
  • Tópicos especiais como Análise de Séries Temporais e Análise de Sobrevivência
  • Codifique seus próprios projetos com estruturas e bibliotecas de código aberto
  • Crachá digital da IBM após a conclusão
  • Duração: 6 meses, 3 horas / semana

8. Certificado profissional de engenharia de IA da IBM

Outra das principais certificações de aprendizado de máquina, este Certificado Profissional de 6 cursos visa fornecer aos indivíduos as ferramentas necessárias para ter sucesso como engenheiro de IA ou ML. Abrange conceitos fundamentais de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, como Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado. Você também aprenderá como construir, treinar e implantar arquiteturas profundas.

Aqui estão os principais aspectos desta certificação:

  • programa de 6 cursos
  • Aprendizado supervisionado e não supervisionado com Python
  • Aplique bibliotecas populares de Machine Learning e Deep Learning, como SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch e Tensorflow
  • Resolva problemas envolvendo reconhecimento de objetos, visão computacional, processamento de imagem e vídeo, análise de texto e PNL
  • Crachá digital da IBM após a conclusão
  • Duração: 8 meses, 3 horas / semana

9. Aprendizado de máquina pela Universidade de Stanford

Esta aula oferecida pela Universidade de Stanford ensina as técnicas de aprendizado de máquina mais eficazes e você tem a chance de implementá-las para trabalhar por conta própria. A classe também fornece o conhecimento necessário para aplicar as técnicas a novos problemas. É um curso amplo e uma introdução ao Machine Learning, Datamining e Statistical Pattern Recognition.

Aqui estão os principais aspectos deste curso:

  • Tópicos como Aprendizagem Supervisionada e Não Supervisionada
  • Numerosos estudos de caso e aplicações
  • Aplicando algoritmos de aprendizado para construir robôs inteligentes, compreensão de texto, visão computacional, informática médica, áudio e mineração de banco de dados
  • Certificado compartilhável na competição
  • Duração: horas 60

10. Algoritmos de Aprendizagem Avançada

Este curso curto, mas impressionante, oferece um programa online básico criado em colaboração entre DeepLearning.AI e Stanford Online. Neste programa para iniciantes, você aprenderá os fundamentos do aprendizado de máquina e como usar essas técnicas para criar aplicativos de IA do mundo real.

Aqui estão os principais aspectos deste curso:

  • Insights de especialistas
  • Crie e treine uma rede neural com o TensorFlow para realizar a classificação multiclasse
  • Aplique as melhores práticas para o desenvolvimento de aprendizado de máquina para que seus modelos sejam generalizados para dados e tarefas no mundo real
  • Construir e usar árvores de decisão e métodos de conjunto de árvores, incluindo florestas aleatórias e árvores reforçadas
  • Aplique as melhores práticas para o desenvolvimento de aprendizado de máquina para que seus modelos sejam generalizados para dados e tarefas no mundo real
  • Duração: horas 34

Alex McFarland é um redator de tecnologia que cobre os mais recentes desenvolvimentos em inteligência artificial. Ele trabalhou com startups e publicações de IA em todo o mundo.

Sócio fundador da unite.AI e membro do Conselho de Tecnologia da Forbes, Antoine é um futurista que é apaixonado pelo futuro da IA ​​e da robótica.

Ele também é o fundador da Valores Mobiliários.io, um site que foca em investir em tecnologia disruptiva.