10 »najboljših« certifikatov za strojno učenje (maj 2024)

Ker umetna inteligenca (AI) še naprej spreminja številne sektorje, postaja ključno področje strojnega učenja vse pomembnejše. Zaradi tega obstaja veliko povpraševanje po vodilnih v podjetjih, da bi razumeli pomen umetne inteligence in njeno uporabo v poslovanju ter kako izkoristiti podatke.

Glede na vse to lahko certifikat za strojno učenje odpre okna priložnosti. Za bralce, ki iščejo lekcije o kodiranju, naj obiščejo našo Python in Tensorflow tečaji.

Tukaj je pogled na najboljše certifikate strojnega učenja:

1. Umetna inteligenca MIT Sloan: posledice za poslovno strategijo

Ta tečaj je namenjen vodstvenim delavcem, ima 2 inštruktorja in ga vodi Daniela Rus, Rus je Andrew (1956) in Erna Viterbi profesor elektrotehnike in računalništva ter direktor Laboratorija za računalništvo in umetno inteligenco (CSAIL) na MIT. Deluje kot direktorica skupnega raziskovalnega centra Toyota-CSAIL in je članica znanstvenega svetovalnega odbora Toyotinega raziskovalnega inštituta.

Drugi inštruktor je Thomas Malone, Malone je profesor informacijske tehnologije in organizacijskih študij na MIT Sloan School of Management. Njegove raziskave se osredotočajo na to, kako je mogoče oblikovati nove organizacije, da bodo izkoristile možnosti, ki jih ponuja informacijska tehnologija. Njegova najnovejša knjiga, Supermini, se je pojavil maja 2018. Ima 11 patentov, soustanovil je tri podjetja za programsko opremo in je citiran v številnih publikacijah, kot npr. Fortuneje New York Timesin Wired.

Iz tega tečaja boste odšli z naslednjimi veščinami:

• Praktična osnova umetne inteligence (AI) in njenih poslovnih aplikacij, ki vas opremi z znanjem in samozavestjo, ki ju potrebujete za preoblikovati svojo organizacijo v inovativno, učinkovito in trajnostno podjetje prihodnosti.
• Sposobnost vodenja informirano, strateško odločanje in povečanje poslovne uspešnosti z integracijo ključnih vpogledov v upravljanje in vodenje AI v način delovanja vaše organizacije.
• Močna dvojna perspektiva iz dveh šol MIT – MIT Sloan School of Management in MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory – vam ponuja dobro konceptualno razumevanje tehnologij umetne inteligence skozi poslovno lečo.

2. Oxfordska umetna inteligenca

Tečaj, zasnovan z namenom, da vam omogoči razumevanje umetne inteligence, njenega poslovnega potenciala in priložnosti za njeno implementacijo.

Ta tečaj vodi Matthias Holweg, Matthias je po izobrazbi industrijski inženir in ga zanima, kako organizacije ustvarjajo in vzdržujejo prakse za izboljšanje procesov. Njegove raziskave se osredotočajo na razvoj in prilagajanje metodologij za izboljšanje procesov, ki se uporabljajo v okviru proizvodnje, storitev, pisarn in javnega sektorja.

S tem tečajem boste razumeli naslednje osnove:

• Sposobnost prepoznavanja in ocenjevanja možnosti za AI v vaši organizaciji in zgraditi poslovni primer za njegovo izvajanje.
• Močno konceptualno razumevanje tehnologij, ki stojijo za AI, kot je npr strojno učenje, globoko učenje, nevronske mreže in algoritmi.
• Vpogled fakultete Oxford Saïd in množice strokovnjakov iz industrije, ki vam pomaga razviti informirano mnenje o umetni inteligenci in njeni družbene in etične posledice.
• Kontekstualno razumevanje umetne inteligence, njene zgodovine in razvoja vam pomaga pri narediti ustrezne napovedi za njegovo prihodnjo pot.

3. Nenadzorovano strojno učenje MIT Sloan: sprostitev potenciala podatkov

Ta tečaj se osredotoča na to, kako lahko strojno učenje izkoristi podatke – ne glede na to, kako majhne so – za usposabljanje modela AI.

Tečaj s 5 inštruktorji vodi Antonio Torralba, Delta Electronics, profesor elektrotehnike in računalništva, vodja fakultete AI+D, oddelek EECS, MIT CSAIL.

V tem tečaju boste raziskali, kako tehnike strojnega učenja opredeljujejo potencial podatkov. Razumejte, kako lahko predstavitve dramatično zmanjšajo količino oznak, potrebnih za izdelavo natančnih modelov AI. Ko boste razumeli te osnove, boste napredovali do učenja, kako lahko vnaprej usposobljeni modeli umetne inteligence vplivajo na uvedbo učenja predstavljanja in generativnega modeliranja v organizacijah.

Sčasoma boste odkrili pomen interpretabilnosti in vzročnosti pri gradnji natančnih modelov strojnega učenja, na koncu pa boste raziskali resničnost uvajanja modelov strojnega učenja v vaši organizaciji.

To bi lahko ponudilo razumevanje teh osnovnih temeljnih podatkov:

• Poglobljeno razumevanje, kako lahko predstavitveno učenje obravnava poslovne težave in poveča donosnost naložbe pri pobudah AI.
• Vpogled v izzive, priložnosti in pomembne vidike generativnih modelov v organizaciji.
• Celovit pogled na pokrajino vnaprej usposobljenih modelov in kako te modele najbolje uporabiti v vaši organizaciji.

• Sposobnost ustvarjanja preglednih, interpretabilnih modelov ML v vašem kontekstu.

4. Strojno učenje LSE: Praktične aplikacije

Nadgradite svoje podatkovne spretnosti in razvijte tehnično razumevanje poslovnih aplikacij strojnega učenja.

Ta tečaj je zasnovan tako, da se naučite izvajati podatkovno strategijo, ki deluje, začnite z odkrivanjem ustrezne uporabe in obdelave podatkov za optimizacijo aplikacij strojnega učenja. Raziščite regresijo kot tehniko nadzorovanega strojnega učenja za napovedovanje zvezne spremenljivke (odziv ali cilj) iz niza drugih spremenljivk (značilnosti ali napovedovalci).

Sčasoma boste razumeli, kako se drevesne metode in metode učenja ansambla uporabljajo za izboljšanje natančnosti napovedi, še pomembneje pa boste razumeli, kaj so nevronske mreže, njihove najuspešnejše aplikacije in kako jih je mogoče uporabiti v poslovnem kontekstu.

Po zaključku tega tečaja boste:

• Poglobljeno razumeti različne tehnike strojnega učenja, vključno z regresijo, ansambelskim učenjem in drevesnimi metodami, med drugim.
• Sposobnost kodiranja v R in uporabe tehnik strojnega učenja do različnih vrst podatkov.
• Izpostavljenost najnovejše meje strojnega učenja, kot so nevronske mreže in kako jih je mogoče uporabiti v poslu.
• Imajo potrdilo o usposobljenosti z LSE, vodilne družbene univerze v svetu.

5. MIT Sloan Strojno učenje v poslovanju

To je še en tečaj, ki sta ga pripravila Daniela Rus in Thomas Malone. Ta tečaj se osredotoča na to, kako izkoristiti transformativno tehnologijo v svojem razmišljanju in poslovnih aplikacijah.

Začeli boste z učenjem o strojnem učenju in njegovi naraščajoči vlogi v poslu. Razumeli boste vlogo podatkov in pomen izvedbenega načrta. Sledite temu tako, da raziščete zahteve za uporabo strojnega učenja z uporabo podatkov senzorjev, jezika in transakcij. Od tu boste lahko razvili izvedbeni načrt za strojno učenje in razmislili o prihodnosti strojnega učenja v podjetju.

Ta tečaj vam mora dati odlično razumevanje naslednjih ključnih točk:

• Praktični akcijski načrt za strateško implementirati strojno učenje v poslovanje, zasnovan za učinkovito vodenje vaše organizacije.
• Izpostavljenost tehničnim elementom strojnega učenja, brez potrebe po kodiranju ali programiranju, kar vam pomaga pri uporabi te tehnologije v vašem strateškem razmišljanju.
• Vpogled cenjenih profesorjev MIT in strokovnjakov za strojno učenje, ki ponuja dragocen potencial za odklepanje novih kariernih priložnosti.

6. Cognilytica – Certificiranje kognitivnega upravljanja projektov za AI (CPMAI).

To je najobsežnejši tečaj, ki ga ponuja Cognilytica in zajema podatkovno znanost in strojno učenje.

Metodologija CPMAI je najboljša industrijska metodologija za uspešne projekte AI & ML. Usposabljanje in certificiranje CPMAI podjetja Cognilytica vas pripravita na uspeh s svojimi prizadevanji AI & ML, ne glede na to, ali ste šele na začetku ali ste že na poti z implementacijo.

Ta program je podatkovno osredotočen na vse vidike umetne inteligence za vodenje projektov, kar vključuje znanost o podatkih, nekatere teme, ki bodo obravnavane:

• Osnove terminologije in konceptov AI in ML
• Sedem vzorcev umetne inteligence
• Najboljše prakse vodenja projektov z umetno inteligenco
• Poglobite se v dejanske projekte umetne inteligence z uporabo CPMAI
• Nadzorovane, nenadzorovane in okrepljene učne metode, pristopi, koncepti in algoritmi
• Najpomembnejši vidiki podatkovne znanosti, pomembni za AI
• Kako se ujemajo poslovno razumevanje, razumevanje podatkov, priprava podatkov, razvoj modela, vrednotenje modela in operacionalizacija modela
• Iterativne in agilne metode za AI
• Kako zgraditi etične in odgovorne sisteme AI
• Kako sestaviti idealno ekipo AI

Ta program ponuja naslednje funkcije in ponuja potrdilo o zaključku:

• Vse ravni spretnosti
• Pripravniki imajo na voljo do šest (6) mesecev za dokončanje usposabljanja
• Dostop do posnetih videoposnetkov in gradiva za usposabljanje je omogočen trideset (30) dni po zaključku tečaja za pripravnika.
• Trajanje: 30 ure

7. Profesionalni certifikat IBM Machine Learning

Ta IBM-ov certifikat je namenjen tistim, ki želijo razviti spretnosti in izkušnje, potrebne za kariero na področju strojnega učenja. Program je sestavljen iz 6 tečajev, ki vam pomagajo razviti razumevanje glavnih algoritmov in njihove uporabe. Medtem ko je srednji program uporaben za vsakogar z računalniškim znanjem in zanimanjem za uporabo podatkov, je priporočljivo nekaj znanja o programiranju, statistiki in linearni algebri Python.

Tu so glavni vidiki tega certifikata:

• 6-hodni program
• Spretnosti nenadzorovanega učenja, nadzorovanega učenja, poglobljenega učenja in učenja s krepitvijo
• Posebne teme, kot sta analiza časovnih vrst in analiza preživetja
• Kodirajte svoje projekte z odprtokodnimi ogrodji in knjižnicami
• Digitalna značka IBM-a po zaključku
• Trajanje: 6 meseca, 3 ur/teden

8. IBM AI Engineering Professional Certificate

Ta poklicni certifikat s 6 tečaji je še eden izmed najboljših certifikatov strojnega učenja in je namenjen posameznikom dati orodja, ki so potrebna za uspeh kot inženir AI ali ML. Zajema temeljne koncepte strojnega in globokega učenja, kot sta nadzorovano in nenadzorovano učenje. Naučili se boste tudi, kako zgraditi, usposobiti in razmestiti globoke arhitekture.

Tu so glavni vidiki tega certifikata:

• 6-hodni program
• Nadzorovano in nenadzorovano učenje s Pythonom
• Uporabite priljubljene knjižnice strojnega in globokega učenja, kot so SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch in Tensorflow
• Rešite težave, ki vključujejo prepoznavanje predmetov, računalniški vid, obdelavo slik in videa, analizo besedila in NLP
• Digitalna značka IBM-a po zaključku
• Trajanje: 8 meseca, 3 ur/teden

9. Strojno učenje Univerze Stanford

Ta tečaj, ki ga ponuja Univerza Stanford, poučuje najučinkovitejše tehnike strojnega učenja in dobite priložnost, da jih implementirate, da delajo zase. Predavanje nudi tudi znanje, potrebno za uporabo tehnik pri novih problemih. Je obsežen tečaj in uvod v strojno učenje, pridobivanje podatkov in statistično prepoznavanje vzorcev.

Tu so glavni vidiki tega tečaja:

• Teme, kot sta nadzorovano in nenadzorovano učenje
• Številne študije primerov in aplikacij
• Uporaba učnih algoritmov za gradnjo pametnih robotov, razumevanja besedila, računalniškega vida, medicinske informatike, zvoka in rudarjenja podatkovnih baz
• Deljivo potrdilo na tekmovanju
• Trajanje: 60 ure

10. Algoritmi za napredno učenje

Ta kratek, a impresiven tečaj ponuja temeljni spletni program, ustvarjen v sodelovanju med DeepLearning.AI in Stanford Online. V tem začetnikom prijaznem programu se boste naučili osnov strojnega učenja in kako uporabiti te tehnike za izdelavo aplikacij umetne inteligence v resničnem svetu.

Tu so glavni vidiki tega tečaja:

• Spoznanja strokovnjakov
• Zgradite in usposobite nevronsko mrežo s TensorFlow za izvajanje večrazredne klasifikacije
• Uporabite najboljše prakse za razvoj strojnega učenja, tako da bodo vaši modeli posplošeni na podatke in naloge v resničnem svetu
• Zgradite in uporabite odločitvena drevesa in metode drevesnih ansamblov, vključno z naključnimi gozdovi in ​​okrepljenimi drevesi
• Uporabite najboljše prakse za razvoj strojnega učenja, tako da bodo vaši modeli posplošeni na podatke in naloge v resničnem svetu
• Trajanje: 34 ure