ใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่อง 10 อันดับ "ดีที่สุด" (พฤษภาคม 2024)

ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังคงปฏิวัติหลายภาคส่วน การเรียนรู้ของเครื่องมีความสำคัญเพิ่มขึ้น ด้วยเหตุนี้ จึงมีความต้องการสูงสำหรับผู้บริหารธุรกิจในการเข้าใจทั้งความสำคัญของ AI และวิธีนำไปใช้กับธุรกิจ ตลอดจนวิธีควบคุมข้อมูล

จากทั้งหมดนี้ การรับรองการเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถเปิดหน้าต่างแห่งโอกาสได้ สำหรับผู้อ่านที่กำลังค้นหาบทเรียนเกี่ยวกับการเขียนโค้ดควรเข้าไปที่ หลาม และ หลักสูตรเทนเซอร์โฟลว์.

ต่อไปนี้คือใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่องชั้นนำ:

1. MIT Sloan ปัญญาประดิษฐ์: ความหมายสำหรับกลยุทธ์ทางธุรกิจ

มุ่งเป้าไปที่ผู้บริหารธุรกิจ หลักสูตรนี้มีผู้สอน 2 คน นำโดย Daniela Rus Rus คือ Andrew (1956) และ Erna Viterbi ศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมไฟฟ้าและวิทยาการคอมพิวเตอร์ และเป็นผู้อำนวยการของ Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ที่ MIT เธอดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการศูนย์วิจัยร่วม Toyota-CSAIL และเป็นสมาชิกของคณะกรรมการที่ปรึกษาด้านวิทยาศาสตร์ของสถาบันวิจัยโตโยต้า

ผู้สอนคนที่สองคือ โทมัส มาโลน มาโลนเป็นศาสตราจารย์ด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการศึกษาองค์กรที่ MIT Sloan School of Management การวิจัยของเขามุ่งเน้นไปที่การออกแบบองค์กรใหม่เพื่อใช้ประโยชน์จากความเป็นไปได้ที่ได้รับจากเทคโนโลยีสารสนเทศ หนังสือเล่มใหม่ล่าสุดของเขา ผู้บังคับบัญชาปรากฏตัวในเดือนพฤษภาคม 2018 เขาถือสิทธิบัตร 11 ฉบับ ผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทซอฟต์แวร์ XNUMX แห่ง และได้รับการอ้างถึงในสื่อสิ่งพิมพ์มากมาย เช่น โชคลาภที่ นิวยอร์กไทม์สและ มีสาย.

จากหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้ทักษะต่อไปนี้:

• พื้นฐานเชิงปฏิบัติในปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแอปพลิเคชันทางธุรกิจ ช่วยให้คุณมีความรู้และความมั่นใจที่จำเป็น พลิกโฉมองค์กรของคุณ สู่การเป็นบริษัทที่มีนวัตกรรม มีประสิทธิภาพ และยั่งยืนแห่งอนาคต
• ความสามารถในการเป็นผู้นำ ข้อมูล การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ และเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจ ด้วยการผสานรวมการจัดการ AI ที่สำคัญและข้อมูลเชิงลึกของผู้นำเข้ากับแนวทางการดำเนินงานขององค์กรของคุณ
• มุมมองคู่ที่ทรงพลัง จากโรงเรียน MIT สองแห่ง ได้แก่ MIT Sloan School of Management และ MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory ให้คุณมีความเข้าใจเชิงแนวคิดที่ดีเกี่ยวกับเทคโนโลยี AI ผ่านมุมมองทางธุรกิจ

2. ปัญญาประดิษฐ์ของอ็อกซ์ฟอร์ด

หลักสูตรที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจ AI ศักยภาพสำหรับธุรกิจ และโอกาสในการนำไปใช้

หลักสูตรนี้นำโดย Matthias Holweg Matthias เป็นวิศวกรอุตสาหการที่ผ่านการฝึกอบรม และสนใจวิธีที่องค์กรต่างๆ สร้างและรักษาแนวปฏิบัติในการปรับปรุงกระบวนการ งานวิจัยของเขามุ่งเน้นไปที่วิวัฒนาการและการปรับตัวของวิธีการปรับปรุงกระบวนการในขณะที่นำไปใช้ในบริบทของการผลิต การบริการ สำนักงาน และภาครัฐ

ด้วยหลักสูตรนี้ คุณจะมีความเข้าใจพื้นฐานต่อไปนี้:

• ความสามารถในการระบุและประเมินความเป็นไปได้สำหรับ AI ในองค์กรของคุณและ สร้างกรณีธุรกิจสำหรับการนำไปใช้
• ความเข้าใจแนวคิดที่แข็งแกร่งเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง AI เช่น แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก โครงข่ายประสาทเทียม และอัลกอริทึม
• ข้อมูลเชิงลึกจากคณาจารย์ของ Oxford Saïd และผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมจำนวนมาก ช่วยให้คุณพัฒนาความคิดเห็นที่มีข้อมูลเกี่ยวกับ AI และ AI นัยทางสังคมและจริยธรรม
• ความเข้าใจตามบริบทของ AI ประวัติความเป็นมา และวิวัฒนาการของ AI จะช่วยให้คุณทำได้ ทำการคาดการณ์ที่เกี่ยวข้องสำหรับเส้นทางในอนาคต

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูล

หลักสูตรนี้มุ่งเน้นไปที่วิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้ไม่ว่าจะเล็กเพียงใด เพื่อฝึกฝนโมเดล AI

มีผู้สอน 5 คน หลักสูตรนี้นำโดย Antonio Torralba Delta Electronics ศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมไฟฟ้าและวิทยาการคอมพิวเตอร์ หัวหน้าคณะ AI+D แผนก EECS MIT CSAIL

ในหลักสูตรนี้ คุณจะสำรวจว่าเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องกำหนดศักยภาพของข้อมูลได้อย่างไร ทำความเข้าใจว่าตัวแทนสามารถลดปริมาณฉลากที่จำเป็นอย่างมากในการสร้างโมเดล AI ที่แม่นยำได้อย่างไร เมื่อคุณเข้าใจพื้นฐานเหล่านี้แล้ว คุณจะได้เรียนรู้ว่าโมเดล AI ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าจะส่งผลต่อการปรับใช้การเรียนรู้การเป็นตัวแทนและการสร้างโมเดลเชิงกำเนิดในองค์กรได้อย่างไร

ในที่สุด คุณจะค้นพบความสำคัญของความสามารถในการตีความและความเป็นเหตุเป็นผลในการสร้างโมเดล ML ที่แม่นยำ และท้ายที่สุด คุณจะได้สำรวจความเป็นจริงของการนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้ในองค์กรของคุณ

สิ่งนี้สามารถนำเสนอความเข้าใจเกี่ยวกับพื้นฐานข้อมูลหลักเหล่านี้:

• ความเข้าใจเชิงลึกว่าการเรียนรู้การเป็นตัวแทนสามารถแก้ไขปัญหาทางธุรกิจและเพิ่ม ROI ในโครงการริเริ่ม AI ได้อย่างไร
• ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความท้าทาย โอกาส และข้อควรพิจารณาที่สำคัญเกี่ยวกับโมเดลเชิงสร้างสรรค์ในองค์กร
• มุมมองแบบองค์รวมของภูมิทัศน์ของโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและวิธีใช้โมเดลเหล่านี้ให้เกิดประโยชน์สูงสุดในองค์กรของคุณ

• ความสามารถในการสร้างโมเดล ML ที่โปร่งใสและตีความได้ในบริบทของคุณ

4. การเรียนรู้ของเครื่อง LSE: การใช้งานจริง

อัปเกรดทักษะด้านข้อมูลของคุณและพัฒนาความเข้าใจทางเทคนิคเกี่ยวกับแอปพลิเคชันทางธุรกิจของแมชชีนเลิร์นนิง

หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อเรียนรู้วิธีดำเนินการตามกลยุทธ์ข้อมูลที่ได้ผล เริ่มต้นด้วยการค้นหาการใช้และการประมวลผลข้อมูลที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิง สำรวจการถดถอยเป็นเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลเพื่อทำนายตัวแปรต่อเนื่อง (การตอบสนองหรือเป้าหมาย) จากชุดของตัวแปรอื่นๆ (ฟีเจอร์หรือตัวทำนาย)

ในที่สุด คุณจะเข้าใจว่าวิธีการแบบต้นไม้และวิธีการเรียนรู้ทั้งมวลถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการทำนาย แต่ที่สำคัญกว่านั้นคือเข้าใจว่าโครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร แอปพลิเคชันที่ประสบความสำเร็จมากที่สุด และนำไปใช้ในบริบททางธุรกิจได้อย่างไร

หลังจากผ่านหลักสูตรนี้ คุณจะ:

• มีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับ เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆรวมถึงการถดถอย การเรียนรู้ทั้งมวล และวิธีการแบบต้นไม้ และอื่นๆ
• ความสามารถในการเขียนโค้ดใน R และใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ให้กับข้อมูลประเภทต่างๆ
• การสัมผัสกับ พรมแดนล่าสุดของการเรียนรู้ของเครื่องเช่น โครงข่ายประสาทเทียม และการนำสิ่งเหล่านี้ไปประยุกต์ใช้ในธุรกิจได้อย่างไร
• มี ใบรับรองความสามารถ จาก LSE มหาวิทยาลัยสังคมศาสตร์ชั้นนำระดับโลก

5. การเรียนรู้ของเครื่อง MIT Sloan ในธุรกิจ

นี่เป็นอีกหลักสูตรหนึ่งโดย Daniela Rus และ Thomas Malone หลักสูตรนี้มุ่งเน้นไปที่วิธีการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงได้ทั้งในด้านความคิดและการประยุกต์ใช้ทางธุรกิจ

คุณจะเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและบทบาทที่เพิ่มขึ้นในธุรกิจ คุณจะเข้าใจบทบาทของข้อมูลและความสำคัญของแผนการดำเนินงาน ติดตามสิ่งนี้โดยสำรวจข้อกำหนดสำหรับการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้เซ็นเซอร์ ภาษา และข้อมูลการทำธุรกรรม จากที่นี่ คุณจะสามารถพัฒนาแผนการดำเนินงานสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง และพิจารณาอนาคตของแมชชีนเลิร์นนิงในธุรกิจ

หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจประเด็นสำคัญต่อไปนี้ได้ดียิ่งขึ้น:

• แผนปฏิบัติการเชิงปฏิบัติเพื่อ ใช้แมชชีนเลิร์นนิงอย่างมีกลยุทธ์ในธุรกิจออกแบบมาเพื่อแนะนำองค์กรของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ
• สัมผัสกับองค์ประกอบทางเทคนิคของแมชชีนเลิร์นนิง โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดหรือโปรแกรม ช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ในการคิดเชิงกลยุทธ์ของคุณ
• ข้อมูลเชิงลึกจากคณาจารย์ที่มีชื่อเสียงของ MIT และผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงนำเสนอศักยภาพอันมีค่าเพื่อปลดล็อกโอกาสทางอาชีพใหม่ๆ

6. Cognilytica – การจัดการโครงการความรู้ความเข้าใจสำหรับการรับรอง AI (CPMAI)

หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรที่ครอบคลุมมากที่สุดที่นำเสนอโดย Cognilytica และครอบคลุมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

วิธีการ CPMAI เป็นวิธีการปฏิบัติที่ดีที่สุดของอุตสาหกรรมสำหรับโครงการ AI & ML ที่ประสบความสำเร็จ การฝึกอบรมและการรับรอง CPMAI ของ Cognilytica เตรียมความพร้อมให้คุณประสบความสำเร็จกับความพยายามด้าน AI & ML ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นหรือกำลังอยู่ระหว่างการดำเนินการ

โปรแกรมนี้เป็นข้อมูลที่มุ่งเน้นไปที่ทุกด้านของ AI การจัดการโครงการ และรวมถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูล บางหัวข้อที่จะครอบคลุม:

• พื้นฐานของคำศัพท์และแนวคิดเกี่ยวกับ AI และ ML
• รูปแบบทั้งเจ็ดของ AI
• แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการจัดการโครงการ AI
• เจาะลึกโครงการ AI ที่เกิดขึ้นจริงโดยใช้ CPMAI
• วิธีการเรียนรู้ แนวทาง แนวคิด และอัลกอริทึม
• แง่มุมที่สำคัญที่สุดของ Data Science ที่เกี่ยวข้องกับ AI
• ความเข้าใจในธุรกิจ ความเข้าใจข้อมูล การเตรียมข้อมูล การพัฒนาแบบจำลอง การประเมินแบบจำลอง และการดำเนินงานแบบจำลองเหมาะสมกันอย่างไร
• วิธีการทำซ้ำและคล่องตัวสำหรับ AI
• วิธีสร้างระบบ AI ที่มีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ
• วิธีสร้างทีม AI ในอุดมคติ

โปรแกรมนี้มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้และมีใบรับรองการสำเร็จ:

• ทุกระดับทักษะ
• ผู้เข้ารับการฝึกอบรมมีเวลาสูงสุดหก (6) เดือนในการฝึกอบรมให้เสร็จสิ้น
• การเข้าถึงวิดีโอที่บันทึกไว้และสื่อการฝึกอบรมมีให้เป็นเวลาสามสิบ (30) วันหลังจากจบชั้นเรียนของผู้ฝึกอบรม
• ชั่วโมงฮิต: ระยะเวลา

7. ใบรับรอง IBM Machine Learning Professional

ใบรับรองนี้จาก IBM มุ่งเป้าไปที่ผู้ที่ต้องการพัฒนาทักษะและประสบการณ์ที่จำเป็นสำหรับอาชีพด้าน Machine Learning โปรแกรมประกอบด้วย 6 หลักสูตรที่ช่วยให้คุณพัฒนาความเข้าใจเกี่ยวกับอัลกอริทึมหลักและการใช้งาน แม้ว่าโปรแกรมระดับกลางจะมีประโยชน์สำหรับทุกคนที่มีทักษะด้านคอมพิวเตอร์และสนใจในการใช้ประโยชน์จากข้อมูล แต่ขอแนะนำให้ใช้พื้นฐานบางอย่างในการเขียนโปรแกรม Python สถิติ และพีชคณิตเชิงเส้น

นี่คือประเด็นหลักของการรับรองนี้:

• โปรแกรม 6 หลักสูตร
• ทักษะในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล การเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้เชิงลึก และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
• หัวข้อพิเศษเช่นการวิเคราะห์อนุกรมเวลาและการวิเคราะห์การอยู่รอด
• เขียนโค้ดโครงการของคุณเองด้วยเฟรมเวิร์กและไลบรารีแบบโอเพ่นซอร์ส
• ป้ายดิจิทัลจาก IBM เมื่อเสร็จสิ้น
• Duration: 6 เดือน 3 ชั่วโมง/สัปดาห์

8. ใบรับรองระดับมืออาชีพ IBM AI Engineering

ใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่องชั้นนำอีกใบหนึ่ง ประกาศนียบัตรวิชาชีพ 6 หลักสูตรนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้บุคคลมีเครื่องมือที่จำเป็นในการประสบความสำเร็จในฐานะวิศวกร AI หรือ ML ครอบคลุมแนวคิดพื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก เช่น การเรียนรู้ภายใต้การดูแลและการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแล คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้สถาปัตยกรรมเชิงลึก

นี่คือประเด็นหลักของการรับรองนี้:

• โปรแกรม 6 หลักสูตร
• การเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่มีผู้ดูแลด้วย Python
• ใช้ไลบรารี Machine Learning และ Deep Learning ยอดนิยม เช่น SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch และ Tensorflow
• แก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการจดจำวัตถุ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาพและวิดีโอ การวิเคราะห์ข้อความ และ NLP
• ป้ายดิจิทัลจาก IBM เมื่อเสร็จสิ้น
• Duration: 8 เดือน 3 ชั่วโมง/สัปดาห์

9. แมชชีนเลิร์นนิงโดยมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด

ชั้นเรียนนี้เปิดสอนโดย Stanford University สอนเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพสูงสุด และคุณจะได้รับโอกาสในการนำไปใช้งานด้วยตนเอง ชั้นเรียนยังให้ความรู้ที่จำเป็นในการใช้เทคนิคกับปัญหาใหม่ เป็นหลักสูตรกว้างๆ และเป็นความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง การขุดข้อมูล และการจดจำรูปแบบทางสถิติ

นี่คือประเด็นหลักของหลักสูตรนี้:

• หัวข้อต่างๆ เช่น การเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่อยู่ภายใต้การดูแล
• กรณีศึกษาและการประยุกต์ใช้มากมาย
• การใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เพื่อสร้างหุ่นยนต์อัจฉริยะ การทำความเข้าใจข้อความ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ สารสนเทศทางการแพทย์ เสียง และการขุดฐานข้อมูล
• ใบรับรองที่ใช้ร่วมกันได้เมื่อมีการแข่งขัน
• ชั่วโมงฮิต: ระยะเวลา

10. อัลกอริทึมการเรียนรู้ขั้นสูง

หลักสูตรสั้นๆ แต่น่าประทับใจนี้มีโปรแกรมออนไลน์พื้นฐานที่สร้างขึ้นจากความร่วมมือระหว่าง DeepLearning.AI และ Stanford Online ในโปรแกรมที่เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้นนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงและวิธีใช้เทคนิคเหล่านี้เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน AI ในโลกแห่งความเป็นจริง

นี่คือประเด็นหลักของหลักสูตรนี้:

• ข้อมูลเชิงลึกจากผู้เชี่ยวชาญ
• สร้างและฝึกโครงข่ายประสาทเทียมด้วย TensorFlow เพื่อทำการจำแนกประเภทหลายคลาส
• ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อให้โมเดลของคุณสรุปข้อมูลและงานในโลกแห่งความเป็นจริง
• สร้างและใช้แผนผังการตัดสินใจและวิธีการรวมต้นไม้ รวมถึงป่าแบบสุ่มและต้นไม้ที่ขยาย
• ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อให้โมเดลของคุณสรุปข้อมูลและงานในโลกแห่งความเป็นจริง
• ชั่วโมงฮิต: ระยะเวลา