10 «лучших» сертификатов машинного обучения (май 2024 г.)

Поскольку искусственный интеллект (ИИ) продолжает производить революцию во многих секторах, жизненно важная область машинного обучения становится все более важной. По этой причине руководителям предприятий необходимо понимать важность искусственного интеллекта и его применение в бизнесе, а также то, как использовать данные.

Учитывая все это, сертификация машинного обучения может открыть окно возможностей. Для читателей, которые ищут уроки кодирования, они должны посетить наш Питон и Тензорные курсы.

Вот список лучших сертификатов по машинному обучению:

1. Искусственный интеллект MIT Sloan: значение для бизнес-стратегии

Этот курс, ориентированный на руководителей предприятий, имеет 2 инструктора и ведет Даниэла Рус, Рус является профессором электротехники и информатики Эндрю (1956 г.) и Эрны Витерби и директором Лаборатории информатики и искусственного интеллекта (CSAIL) Массачусетского технологического института. Она является директором Объединенного исследовательского центра Toyota-CSAIL и членом научно-консультативного совета Исследовательского института Toyota.

Второй инструктор - Томас Мэлоун, Мэлоун — профессор информационных технологий и организационных исследований в Школе менеджмента Слоуна Массачусетского технологического института. Его исследования сосредоточены на том, как можно спроектировать новые организации, чтобы воспользоваться возможностями, предоставляемыми информационными технологиями. Его новейшая книга, Суперразумы, появился в мае 2018 года. Он имеет 11 патентов, является соучредителем трех компаний-разработчиков программного обеспечения и цитируется во многих публикациях, таких как Fortune, New York Timesи Проводная.

Из этого курса вы уйдете со следующими навыками:

• Практическое знание искусственного интеллекта (ИИ) и его бизнес-приложений, дающее вам знания и уверенность, необходимые для преобразовать вашу организацию в инновационную, эффективную и устойчивую компанию будущего.
• Способность вести информированное, стратегическое принятие решений и повышение эффективности бизнеса за счет интеграции ключевых идей управления и лидерства ИИ в работу вашей организации.
• Мощная двойная перспектива из двух школ Массачусетского технологического института — Школы менеджмента Слоана при Массачусетском технологическом институте и Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института — предлагает вам прочное концептуальное понимание технологий искусственного интеллекта через призму бизнеса.

2. Оксфордский искусственный интеллект

Курс, разработанный с целью помочь вам понять ИИ, его потенциал для бизнеса и возможности его реализации.

Этот курс ведет Маттиас Хольвег, Матиас — обученный инженер-технолог, и его интересует, как организации создают и поддерживают методы улучшения процессов. Его исследования сосредоточены на развитии и адаптации методологий улучшения процессов по мере их применения в контексте производства, обслуживания, офиса и государственного сектора.

Благодаря этому курсу вы получите понимание следующих основ:

• Способность определять и оценивать возможности использования ИИ в вашей организации и построить бизнес-кейс для его реализации.
• Глубокое концептуальное понимание технологий, лежащих в основе ИИ, таких как машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и алгоритмы.
• Информация от преподавателей Оксфордского университета Саида и множества отраслевых экспертов, которые помогут вам составить обоснованное мнение об ИИ и его социальные и этические последствия.
• Контекстуальное понимание ИИ, его истории и эволюции, помогающее вам сделать соответствующие прогнозы для его будущей траектории.

3. MIT Sloan Машинное обучение без присмотра: раскрытие потенциала данных

Этот курс посвящен тому, как машинное обучение может использовать данные — независимо от того, насколько они малы — для обучения модели ИИ.

Этот курс с 5 инструкторами ведет Антонио Торральба, Delta Electronics Профессор электротехники и компьютерных наук, заведующий кафедрой AI+D, отделение EECS, MIT CSAIL.

В этом курсе вы узнаете, как методы машинного обучения определяют потенциал данных. Узнайте, как представления могут значительно сократить количество меток, необходимых для построения точных моделей ИИ. Как только вы поймете эти основы, вы перейдете к изучению того, как предварительно обученные модели ИИ могут повлиять на развертывание репрезентативного обучения и генеративного моделирования в организациях.

В конечном итоге вы обнаружите важность интерпретируемости и причинно-следственной связи при построении точных моделей машинного обучения, а в конце изучите реалии развертывания моделей машинного обучения в вашей организации.

Это может предложить понимание этих основных основ данных:

• Глубокое понимание того, как обучение представлению может решать бизнес-задачи и повышать рентабельность инвестиций в инициативы ИИ.
• Понимание проблем, возможностей и важных соображений генеративных моделей в организации.
• Целостное представление о ландшафте предварительно обученных моделей и о том, как лучше всего использовать эти модели в вашей организации.

• Возможность создавать прозрачные, интерпретируемые модели машинного обучения в вашем контексте.

4. Машинное обучение LSE: практические приложения

Повысьте свои навыки работы с данными и разработайте техническое понимание бизнес-приложений машинного обучения.

Этот курс предназначен для того, чтобы узнать, как реализовать стратегию работы с данными, начав с изучения надлежащего использования и обработки данных для оптимизации приложений машинного обучения. Изучите регрессию как метод контролируемого машинного обучения для прогнозирования непрерывной переменной (отклика или цели) на основе набора других переменных (функций или предикторов).

Со временем вы поймете, как древовидные методы и методы ансамблевого обучения применяются для повышения точности прогноза, но, что более важно, поймете, что такое нейронные сети, их наиболее успешные приложения и как их можно использовать в бизнес-контексте.

Пройдя этот курс, вы:

• Иметь глубокое понимание различные методы машинного обучения, включая, среди прочего, регрессию, ансамблевое обучение и древовидные методы.
• Умение программировать на R и применять методы машинного обучения к различным типам данных.
• Воздействие на последние рубежи машинного обучения, такие как нейронные сети и их применение в бизнесе.
• Иметь сертификат компетентности из LSE, ведущего мирового университета социальных наук.

5. Машинное обучение Слоана в Массачусетском технологическом институте в бизнесе

Это еще один курс Даниэлы Рус и Томаса Мэлоуна. Этот курс посвящен тому, как использовать преобразующие технологии как в вашем мышлении, так и в бизнес-приложениях.

Вы начнете с изучения машинного обучения и его растущей роли в бизнесе. Вы поймете роль данных и важность плана реализации. Следуйте этому, изучив требования к применению машинного обучения с использованием данных датчиков, языка и транзакций. Отсюда вы сможете разработать план внедрения машинного обучения и рассмотреть будущее машинного обучения в бизнесе.

Этот курс должен дать вам отличное понимание следующих ключевых моментов:

• Практический план действий по стратегически внедрить машинное обучение в бизнес, предназначенный для эффективного управления вашей организацией.
• Знакомство с техническими элементами машинного обучения, без необходимости кодировать или программировать, помогая вам использовать эту технологию в вашем стратегическом мышлении.
• Мнения уважаемых преподавателей Массачусетского технологического института и экспертов по машинному обучению, предлагая ценный потенциал для открытия новых карьерных возможностей.

6. Cognilytica — Сертификация по управлению когнитивными проектами для ИИ (CPMAI)

Это наиболее полный курс, предлагаемый Cognilytica, который охватывает науку о данных и машинное обучение.

Методология CPMAI — это лучшая в отрасли методология для успешных проектов искусственного интеллекта и машинного обучения. Обучение и сертификация CPMAI от Cognilytica подготовят вас к успеху в ваших усилиях по искусственному интеллекту и машинному обучению, независимо от того, начинаете ли вы или уже продвигаетесь по пути внедрения.

Эта программа ориентирована на данные по всем аспектам ИИ управления проектами, включая науку о данных, некоторые из тем, которые будут затронуты:

• Основы AI и ML Терминология и концепции
• Семь шаблонов ИИ
• Лучшие практики управления проектами ИИ
• Глубокое погружение в реальные проекты ИИ с использованием CPMAI
• Методы, подходы, концепции и алгоритмы обучения с учителем, без учителя и с подкреплением
• Наиболее важные аспекты науки о данных, относящиеся к ИИ
• Как взаимодействуют понимание бизнеса, понимание данных, подготовка данных, разработка модели, оценка модели и операционализация модели
• Итерационные и гибкие методы для ИИ
• Как построить этичные и ответственные системы искусственного интеллекта
• Как создать идеальную команду ИИ

Эта программа предлагает следующие функции и предлагает сертификат об окончании:

• Все уровни навыков
• У стажеров есть до шести (6) месяцев для завершения обучения.
• Доступ к видеозаписям и учебным материалам предоставляется в течение тридцати (30) дней после завершения занятий стажером.
• Длительность: 30 часов

7. Сертификат специалиста по машинному обучению IBM

Этот сертификат от IBM предназначен для тех, кто хочет развить навыки и опыт, необходимые для карьеры в области машинного обучения. Программа состоит из 6 курсов, которые помогут вам лучше понять основные алгоритмы и способы их использования. Хотя промежуточная программа полезна для всех, кто имеет навыки работы с компьютером и заинтересован в использовании данных, рекомендуется иметь некоторый опыт программирования на Python, статистики и линейной алгебры.

Вот основные аспекты этой сертификации:

• 6-курсовая программа
• Навыки обучения без учителя, обучения с учителем, глубокого обучения и обучения с подкреплением
• Специальные темы, такие как анализ временных рядов и анализ выживания
• Кодируйте свои собственные проекты с помощью фреймворков и библиотек с открытым исходным кодом
• Цифровой значок от IBM по завершении
• Продолжительность: 6 месяца, 3 часов в неделю

8. Сертификат IBM AI Engineering Professional

Этот профессиональный сертификат из 6 курсов, еще один из лучших сертификатов машинного обучения, направлен на предоставление людям инструментов, необходимых для достижения успеха в качестве инженера искусственного интеллекта или машинного обучения. Он охватывает основные концепции машинного обучения и глубокого обучения, такие как контролируемое и неконтролируемое обучение. Вы также узнаете, как создавать, обучать и развертывать глубокие архитектуры.

Вот основные аспекты этой сертификации:

• 6-курсовая программа
• Контролируемое и неконтролируемое обучение с Python
• Применяйте популярные библиотеки машинного обучения и глубокого обучения, такие как SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch и Tensorflow.
• Решайте проблемы, связанные с распознаванием объектов, компьютерным зрением, обработкой изображений и видео, анализом текста и НЛП.
• Цифровой значок от IBM по завершении
• Продолжительность: 8 месяца, 3 часов в неделю

9. Машинное обучение Стэнфордского университета

Этот курс, предлагаемый Стэнфордским университетом, обучает наиболее эффективным методам машинного обучения, и вы получаете возможность применить их для себя. Класс также предоставляет знания, необходимые для применения методов к новым проблемам. Это обширный курс и введение в машинное обучение, сбор данных и распознавание статистических закономерностей.

Вот основные аспекты этого курса:

• Такие темы, как контролируемое и неконтролируемое обучение
• Многочисленные кейсы и приложения
• Применение алгоритмов обучения для создания умных роботов, распознавания текста, компьютерного зрения, медицинской информатики, аудио и интеллектуального анализа баз данных.
• Совместный сертификат на конкурсе
• Длительность: 60 часов

10. Расширенные алгоритмы обучения

Этот короткий, но впечатляющий курс предлагает базовую онлайн-программу, созданную в сотрудничестве между DeepLearning.AI и Stanford Online. В этой удобной для начинающих программе вы изучите основы машинного обучения и узнаете, как использовать эти методы для создания реальных приложений ИИ.

Вот основные аспекты этого курса:

• Мнения экспертов
• Создайте и обучите нейронную сеть с помощью TensorFlow для выполнения многоклассовой классификации.
• Применяйте лучшие практики для разработки машинного обучения, чтобы ваши модели обобщались для данных и задач в реальном мире.
• Создавайте и используйте деревья решений и методы ансамбля деревьев, включая случайные леса и усиленные деревья.
• Применяйте лучшие практики для разработки машинного обучения, чтобы ваши модели обобщались для данных и задач в реальном мире.
• Длительность: 34 часов