10 „najlepších“ certifikácií strojového učenia (máj 2024)

Keďže umelá inteligencia (AI) pokračuje v revolúcii v mnohých sektoroch, význam vitálnej oblasti strojového učenia narastá. Z tohto dôvodu existuje vysoký dopyt po obchodných manažéroch, aby pochopili dôležitosť AI a ako sa vzťahuje na podnikanie, ako aj to, ako využívať údaje.

Vzhľadom na to všetko môže certifikácia strojového učenia otvoriť okno príležitostí. Čitatelia, ktorí hľadajú lekcie kódovania, by mali navštíviť našu stránku Pytón a Kurzy Tensorflow.

Tu je pohľad na najlepšie certifikácie strojového učenia:

1. Umelá inteligencia MIT Sloan: Dôsledky pre obchodnú stratégiu

Tento kurz zameraný na manažérov firiem má 2 inštruktorov a vedie ho Daniela Rus, Rus je profesorom elektrotechniky a počítačovej vedy Andrew (1956) a Erna Viterbi a riaditeľ Laboratória počítačovej vedy a umelej inteligencie (CSAIL) na MIT. Pôsobí ako riaditeľka Spoločného výskumného centra Toyota-CSAIL a je členkou vedeckého poradného zboru Výskumného inštitútu Toyota.

Druhým inštruktorom je Thomas Malone, Malone je profesorom informačných technológií a organizačných štúdií na MIT Sloan School of Management. Jeho výskum sa zameriava na to, ako môžu byť nové organizácie navrhnuté tak, aby využili možnosti, ktoré poskytujú informačné technológie. Jeho najnovšia kniha, Supermysli, objavil sa v máji 2018. Je držiteľom 11 patentov, spoluzaložil tri softvérové ​​spoločnosti a je citovaný v početných publikáciách ako napr. šťastiesa New York Timesa Káblové.

Z tohto kurzu odídete s nasledujúcimi zručnosťami:

• Praktické základy umelej inteligencie (AI) a jej podnikových aplikácií, ktoré vás vybavia vedomosťami a dôverou, ktorú potrebujete transformovať svoju organizáciu na inovatívnu, efektívnu a udržateľnú spoločnosť budúcnosti.
• Schopnosť viesť informované, strategické rozhodovanie a zvýšenie výkonnosti podniku integrovaním kľúčových poznatkov o riadení AI a vedení do spôsobu, akým vaša organizácia funguje.
• Silná dvojaká perspektíva z dvoch škôl MIT – MIT Sloan School of Management a MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory – ktoré vám ponúkajú dôkladné koncepčné pochopenie technológií AI prostredníctvom obchodnej šošovky.

2. Oxfordská umelá inteligencia

Kurz navrhnutý so zámerom umožniť vám pochopiť AI, jej potenciál pre podnikanie a príležitosti na jej implementáciu.

Tento kurz vedie Matthias Holweg, Matthias je vyštudovaný priemyselný inžinier a zaujíma sa o to, ako organizácie vytvárajú a udržujú postupy zlepšovania procesov. Jeho výskum sa zameriava na evolúciu a adaptáciu metodológií zlepšovania procesov pri ich uplatňovaní v kontexte výroby, služieb, kancelárií a verejného sektora.

V tomto kurze budete rozumieť nasledujúcim základom:

• Schopnosť identifikovať a posúdiť možnosti AI vo vašej organizácii a vybudovať obchodný prípad na jeho realizáciu.
• Silné koncepčné pochopenie technológií stojacich za AI ako napr strojové učenie, hlboké učenie, neurónové siete a algoritmy.
• Pohľad od fakulty Oxford Saïd a množstva odborníkov z odvetvia, ktoré vám pomôžu vytvoriť informovaný názor na AI a jej sociálne a etické dôsledky.
• Kontextové pochopenie AI, jej histórie a vývoja, čo vám pomôže robiť relevantné predpovede pre jeho budúcu trajektóriu.

3. Strojové učenie MIT Sloan bez dozoru: Odomknutie potenciálu dát

Tento kurz je zameraný na to, ako môže strojové učenie využiť údaje – bez ohľadu na to, aké malé – na trénovanie modelu AI.

Tento kurz s 5 inštruktormi vedie Antonio Torralba, Delta Electronics Profesor elektrotechniky a informatiky, vedúci fakulty AI+D, Katedra EECS, MIT CSAIL.

V tomto kurze sa dozviete, ako techniky strojového učenia definujú potenciál údajov. Pochopte, ako môžu reprezentácie dramaticky znížiť množstvo štítkov potrebných na zostavenie presných modelov AI. Keď pochopíte tieto základy, postúpite k učeniu sa, ako môžu vopred vyškolené modely AI ovplyvniť nasadenie reprezentačného učenia a generatívneho modelovania v organizáciách.

Nakoniec zistíte dôležitosť interpretovateľnosti a kauzality pri vytváraní presných modelov ML a na konci preskúmate realitu nasadzovania modelov strojového učenia vo vašej organizácii.

To by mohlo ponúknuť pochopenie týchto základných údajov:

• Hlboké pochopenie toho, ako môže učenie sa reprezentácie riešiť obchodné problémy a zvýšiť návratnosť investícií do iniciatív AI.
• Vhľad do výziev, príležitostí a dôležitých úvah o generatívnych modeloch v organizácii.
• Holistický pohľad na krajinu vopred vyškolených modelov a ako najlepšie využiť tieto modely vo vašej organizácii.

• Schopnosť vytvárať transparentné, interpretovateľné modely ML vo vašom kontexte.

4. Strojové učenie LSE: praktické aplikácie

Zlepšite svoje zručnosti v oblasti údajov a rozviňte technické pochopenie obchodných aplikácií strojového učenia.

Tento kurz je navrhnutý tak, aby ste sa naučili, ako vykonávať dátovú stratégiu, ktorá funguje, a začať objavovaním vhodného použitia a spracovania dát na optimalizáciu aplikácií strojového učenia. Preskúmajte regresiu ako techniku ​​strojového učenia pod dohľadom na predpovedanie spojitej premennej (odozva alebo cieľ) zo súboru iných premenných (vlastnosti alebo prediktorov).

Nakoniec pochopíte, ako sa metódy založené na stromoch a metódy učenia súboru používajú na zlepšenie presnosti predikcie, ale čo je dôležitejšie, pochopíte, čo sú neurónové siete, ich najúspešnejšie aplikácie a ako ich možno použiť v rámci podnikania.

Po absolvovaní tohto kurzu budete:

• Mať do hĺbky pochopenie rôzne techniky strojového učeniavrátane regresie, súborového učenia a metód založených na stromoch.
• Schopnosť kódovať v R a aplikovať techniky strojového učenia na rôzne typy údajov.
• Vystavenie sa najnovšie hranice strojového učenia, ako sú neurónové siete a ako ich možno uplatniť v podnikaní.
• Majú osvedčenie o spôsobilosti z LSE, poprednej svetovej spoločenskovednej univerzity.

5. MIT Sloan Machine Learning in Business

Toto je ďalší kurz od Daniely Rusovej a Thomasa Malonea. Tento kurz sa zameriava na to, ako využiť transformačné technológie vo vašom myslení aj v podnikových aplikáciách.

Začnete tým, že sa dozviete o strojovom učení a jeho rastúcej úlohe v podnikaní. Pochopíte úlohu údajov a dôležitosť implementačného plánu. Nasledujte preskúmanie požiadaviek na aplikáciu strojového učenia pomocou údajov senzorov, jazyka a transakcií. Odtiaľ budete môcť vytvoriť plán implementácie strojového učenia a zvážiť budúcnosť strojového učenia v podnikaní.

Tento kurz by vám mal poskytnúť dobré pochopenie nasledujúcich kľúčových bodov:

• Praktický akčný plán strategicky implementovať strojové učenie v podnikaní, navrhnutý tak, aby efektívne viedol vašu organizáciu.
• vystavenie technickým prvkom strojového učenia, bez toho, aby ste museli kódovať alebo programovať, čo vám pomôže využiť túto technológiu vo vašom strategickom myslení.
• Postrehy od uznávaných odborníkov z fakulty MIT a strojového učeniaponúka cenný potenciál na odomknutie nových kariérnych príležitostí.

6. Cognilytica – certifikácia kognitívneho projektového manažmentu pre AI (CPMAI).

Toto je najkomplexnejší kurz, ktorý ponúka Cognilytica a zahŕňa vedu o údajoch a strojové učenie.

Metodológia CPMAI je v tomto odvetví najlepšia metodika pre úspešné projekty AI a ML. Školenie a certifikácia CPMAI spoločnosti Cognilytica vás pripraví na úspech vo vašom úsilí o AI a ML, či už len začínate, alebo ste na dobrej ceste s implementáciou.

Tento program obsahuje údaje zamerané na všetky aspekty umelej inteligencie projektového manažmentu a zahŕňa vedu o údajoch, niektoré z tém, ktoré budú zahrnuté:

• Základy terminológie a konceptov AI a ML
• Sedem vzorov AI
• Osvedčené postupy riadenia projektov AI
• Ponorte sa do skutočných projektov AI pomocou CPMAI
• Metódy, prístupy, koncepty a algoritmy učenia sa pod dohľadom, bez dozoru a posilňovania
• Najdôležitejšie aspekty Data Science relevantné pre AI
• Ako do seba zapadá obchodné porozumenie, porozumenie údajom, príprava údajov, vývoj modelov, hodnotenie modelov a operacionalizácia modelov
• Iteratívne a agilné metódy pre AI
• Ako vybudovať etické a zodpovedné systémy AI
• Ako vytvoriť ideálny tím AI

Tento program ponúka nasledujúce funkcie a ponúka certifikát o absolvovaní:

• Všetky úrovne schopností
• Školenci majú na dokončenie školenia až šesť (6) mesiacov
• Prístup k zaznamenaným videám a školiacim materiálom je poskytovaný počas tridsiatich (30) dní po ukončení školenia
• Trvanie: 30 hodín

7. Certifikát IBM Machine Learning Professional

Tento certifikát od IBM je určený pre tých, ktorí chcú rozvíjať zručnosti a skúsenosti potrebné pre kariéru v oblasti strojového učenia. Program pozostáva zo 6 kurzov, ktoré vám pomôžu pochopiť hlavné algoritmy a ich použitie. Zatiaľ čo program pre pokročilých je užitočný pre každého, kto má počítačové zručnosti a záujem o využitie údajov, odporúča sa určité znalosti o programovaní v Pythone, štatistike a lineárnej algebre.

Tu sú hlavné aspekty tejto certifikácie:

• 6-chodový program
• Zručnosti v učení bez dozoru, riadené učenie, hlboké učenie a posilňovacie učenie
• Špeciálne témy ako analýza časových radov a analýza prežitia
• Kódujte svoje vlastné projekty pomocou rámcov a knižníc s otvoreným zdrojovým kódom
• Digitálny odznak od IBM po dokončení
• Trvanie: 6 mesiace, 3 hodín/týždeň

8. Certifikát IBM AI Engineering Professional

Tento 6-kurzový profesionálny certifikát je ďalšou z najlepších certifikácií strojového učenia, ktorej cieľom je poskytnúť jednotlivcom nástroje potrebné na to, aby uspeli ako inžinier AI alebo ML. Zahŕňa základné koncepty strojového učenia a hlbokého učenia, ako je učenie pod dohľadom a učenie bez dozoru. Dozviete sa tiež, ako stavať, trénovať a nasadzovať hlboké architektúry.

Tu sú hlavné aspekty tejto certifikácie:

• 6-chodový program
• Učenie pod dohľadom a bez dozoru s Pythonom
• Aplikujte populárne knižnice strojového učenia a hlbokého učenia, ako sú SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch a Tensorflow
• Vyriešte problémy týkajúce sa rozpoznávania objektov, počítačového videnia, spracovania obrázkov a videa, analýzy textu a NLP
• Digitálny odznak od IBM po dokončení
• Trvanie: 8 mesiace, 3 hodín/týždeň

9. Strojové učenie Stanfordskej univerzity

Táto trieda, ktorú ponúka Stanfordská univerzita, vyučuje najefektívnejšie techniky strojového učenia a máte možnosť ich implementovať, aby pracovali pre seba. Trieda tiež poskytuje vedomosti potrebné na aplikáciu techník na nové problémy. Je to široký kurz a úvod do strojového učenia, dolovania údajov a rozpoznávania štatistických vzorov.

Tu sú hlavné aspekty tohto kurzu:

• Témy ako učenie pod dohľadom a bez dozoru
• Početné prípadové štúdie a aplikácie
• Aplikácia učebných algoritmov na vytváranie inteligentných robotov, porozumenie textu, počítačové vízie, lekárska informatika, zvuk a ťažba databáz
• Zdieľateľný certifikát pri súťaži
• Trvanie: 60 hodín

10. Algoritmy pokročilého učenia

Tento krátky, ale pôsobivý kurz ponúka základný online program vytvorený v spolupráci medzi DeepLearning.AI a Stanford Online. V tomto programe priateľskom pre začiatočníkov sa naučíte základy strojového učenia a ako tieto techniky používať na vytváranie aplikácií umelej inteligencie v reálnom svete.

Tu sú hlavné aspekty tohto kurzu:

• Postrehy od odborníkov
• Zostavte a trénujte neurónovú sieť pomocou TensorFlow na vykonávanie klasifikácie viacerých tried
• Aplikujte osvedčené postupy pre vývoj strojového učenia, aby sa vaše modely zovšeobecnili na údaje a úlohy v reálnom svete
• Budujte a používajte rozhodovacie stromy a metódy stromového súboru vrátane náhodných lesov a zosilnených stromov
• Aplikujte osvedčené postupy pre vývoj strojového učenia, aby sa vaše modely zovšeobecnili na údaje a úlohy v reálnom svete
• Trvanie: 34 hodín