10 "En İyi" Makine Öğrenimi Sertifikası (Mayıs 2024)

Yapay zeka (AI) birçok sektörde devrim yaratmaya devam ettikçe, hayati önem taşıyan makine öğreniminin önemi artıyor. Bu nedenle, işletme yöneticilerinin hem yapay zekanın önemini hem de iş dünyasına nasıl uygulanacağını ve ayrıca verilerden nasıl yararlanılacağını anlamalarına yönelik yüksek bir talep var.

Tüm bunlar göz önüne alındığında, bir makine öğrenimi sertifikası fırsat pencereleri açabilir. Kodlama dersleri arayan okuyucular için sayfamızı ziyaret etmelidirler. Python ve tensör akışı kursları.

İşte en iyi makine öğrenimi sertifikalarına bir göz atın:

1. MIT Sloan Yapay Zeka: İş Stratejisi İçin Çıkarımlar

İşletme yöneticilerini hedefleyen bu kursun 2 eğitmeni vardır ve Daniela Rus, Rus, Andrew (1956) ve Erna Viterbi Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Profesörü ve MIT'de Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı'nın (CSAIL) yöneticisidir. Toyota-CSAIL Ortak Araştırma Merkezi'nin direktörü olarak görev yapıyor ve Toyota Araştırma Enstitüsü'nün bilim danışma kurulu üyesidir.

İkinci eğitmen Thomas Malone, Malone, MIT Sloan School of Management'ta bilgi teknolojisi ve örgütsel çalışmalar profesörüdür. Araştırmaları, bilgi teknolojisinin sağladığı olanaklardan yararlanmak için yeni organizasyonların nasıl tasarlanabileceğine odaklanmaktadır. En yeni kitabı, süper akıllar, Mayıs 2018'de yayınlandı. 11 patente sahip, üç yazılım şirketini kurdu ve aşağıdakiler gibi çok sayıda yayında alıntılandı: Kısmet, New York Times, ve Telli.

Bu kurstan aşağıdaki becerilerle ayrılacaksınız:

• Yapay zeka (AI) ve iş uygulamalarında pratik bir temel oluşturma, sizi ihtiyacınız olan bilgi ve güven ile donatır. kuruluşunuzu dönüştürün geleceğin yenilikçi, verimli ve sürdürülebilir bir şirketi haline gelmek.
• liderlik yeteneği bilinçli, stratejik karar verme ve iş performansını artırma önemli AI yönetimini ve liderlik içgörülerini kuruluşunuzun çalışma şekline entegre ederek.
• Güçlü bir çift perspektif iki MIT okulundan - MIT Sloan Yönetim Okulu ve MIT Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı - size bir iş merceğinden yapay zeka teknolojileri hakkında sağlam bir kavramsal anlayış sunar.

2. Oxford Yapay Zeka

Yapay zekayı, iş potansiyelini ve uygulama fırsatlarını anlamanızı sağlamak amacıyla tasarlanmış bir kurs.

Bu kurs Matthias Holweg tarafından yönetilmektedir, Matthias, eğitimli bir endüstri mühendisidir ve kuruluşların süreç iyileştirme uygulamalarını nasıl oluşturduğu ve sürdürdüğü ile ilgilenir. Araştırmaları, üretim, hizmet, ofis ve kamu sektörü bağlamlarında uygulandıkları şekliyle süreç iyileştirme metodolojilerinin evrimi ve adaptasyonuna odaklanmaktadır.

Bu kurs ile aşağıdaki temel bilgileri anlayacaksınız:

• Kuruluşunuzdaki yapay zeka olanaklarını belirleme ve değerlendirme yeteneği ve uygulanması için bir iş gerekçesi oluşturun.
• Yapay zekanın arkasındaki teknolojiler hakkında güçlü bir kavramsal anlayış, örneğin makine öğrenimi, derin öğrenme, sinir ağları ve algoritmalar.
• Oxford Saïd fakültesinden ve bir dizi endüstri uzmanından, AI ve onun hakkında bilinçli bir fikir geliştirmenize yardımcı olan içgörü. sosyal ve etik çıkarımlar.
• AI, geçmişi ve evrimi hakkında bağlamsal bir anlayış, gelecekteki yörüngesi için ilgili tahminlerde bulunur.

3. MIT Sloan Denetimsiz Makine Öğrenimi: Verinin Potansiyelini Ortaya Çıkarma

Bu kurs, makine öğreniminin bir yapay zeka modelini eğitmek için ne kadar küçük olursa olsun verileri nasıl kullanabileceğine odaklanır.

5 eğitmenin yer aldığı bu kurs, Antonio Torralba tarafından yönetilmektedir. Delta Electronics Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Profesörü, AI+D Fakültesi Başkanı, EECS Bölümü, MIT CSAIL.

Bu kursta, makine öğrenimi tekniklerinin verilerin potansiyelini nasıl tanımladığını keşfedeceksiniz. Temsillerin, doğru yapay zeka modelleri oluşturmak için gereken etiket miktarını nasıl önemli ölçüde azaltabileceğini anlayın. Bu temel bilgileri anladığınızda, önceden eğitilmiş yapay zeka modellerinin kuruluşlarda temsil öğrenimi ve üretken modelleme dağıtımını nasıl etkileyebileceğini öğrenmeye devam edeceksiniz.

Sonunda, doğru makine öğrenimi modelleri oluşturmada yorumlanabilirlik ve nedenselliğin önemini keşfedeceksiniz ve sonunda, kuruluşunuzda makine öğrenimi modellerini dağıtmanın gerçeklerini keşfedeceksiniz.

Bu, şu temel veri temellerinin anlaşılmasını sağlayabilir:

• Temsil öğreniminin iş sorunlarını nasıl çözebileceğine ve yapay zeka girişimlerinde yatırım getirisini nasıl artırabileceğine dair derinlemesine bir anlayış.
• Bir organizasyondaki üretken modellerin zorluklarına, fırsatlarına ve önemli hususlarına ilişkin içgörü.
• Önceden eğitilmiş modellerin bütünsel bir görünümü ve bu modellerin kuruluşunuzda en iyi şekilde nasıl kullanılacağı.

• Kendi bağlamınızda şeffaf, yorumlanabilir makine öğrenimi modelleri oluşturma yeteneği.

4. LSE Makine Öğrenimi: Pratik Uygulamalar

Veri becerilerinizi yükseltin ve makine öğreniminin iş uygulamalarına ilişkin teknik bir anlayış geliştirin.

Bu kurs, makine öğrenimi uygulamalarını optimize etmek için verilerin uygun kullanımını ve işlenmesini keşfederek işe başlayan bir veri stratejisinin nasıl yürütüleceğini öğrenmek için tasarlanmıştır. Bir dizi başka değişkenden (özellikler veya öngörücüler) sürekli bir değişkeni (yanıt veya hedef) tahmin etmek için denetimli bir makine öğrenimi tekniği olarak regresyonu keşfedin.

Sonunda, bir tahminin doğruluğunu artırmak için ağaç tabanlı yöntemlerin ve topluluk öğrenme yöntemlerinin nasıl uygulandığını anlayacaksınız, ancak daha da önemlisi sinir ağlarının ne olduğunu, en başarılı uygulamalarını ve bir iş bağlamında nasıl kullanılabileceğini anlayacaksınız.

Bu kursu tamamladıktan sonra şunları yapacaksınız:

• derinlemesine bir anlayışa sahip olmak çeşitli makine öğrenimi teknikleri, diğerlerinin yanı sıra regresyon, toplu öğrenme ve ağaç tabanlı yöntemler dahil.
• R'de kodlama ve makine öğrenimi tekniklerini uygulama becerisi çeşitli veri türlerine.
• maruz kalma makine öğreniminin en yeni sınırlarısinir ağları ve bunların iş dünyasında nasıl uygulanabileceği gibi.
• Bir var Yeterlilik sertifikası dünya lideri bir sosyal bilimler üniversitesi olan LSE'den.

5. İş Dünyasında MIT Sloan Makine Öğrenimi

Bu, Daniela Rus ve Thomas Malone tarafından verilen başka bir kurstur. Bu kurs, hem düşünme hem de iş uygulamalarınızda dönüştürücü teknolojiden nasıl yararlanacağınıza odaklanır.

Makine öğrenimi ve onun iş dünyasında artan rolü hakkında bilgi edinerek başlayacaksınız. Verilerin rolünü ve bir uygulama planının önemini anlayacaksınız. Sensör, dil ve işlem verilerini kullanan makine öğrenimi uygulamasına yönelik gereksinimleri keşfederek bunu takip edin. Buradan, makine öğrenimi için bir uygulama planı geliştirebilecek ve iş dünyasında makine öğreniminin geleceğini değerlendirebileceksiniz.

Bu kurs size aşağıdaki kilit noktalar hakkında harika bir anlayış sağlamalıdır:

• için pratik bir eylem planı iş dünyasında makine öğrenimini stratejik olarak uygulayın, kuruluşunuza etkili bir şekilde rehberlik etmek için tasarlanmıştır.
• Makine öğreniminin teknik unsurlarına maruz kalma, kodlamaya veya programlamaya ihtiyaç duymadan, stratejik düşüncenizde bu teknolojiden yararlanmanıza yardımcı olur.
• Saygın MIT fakültesi ve makine öğrenimi uzmanlarından içgörüler, yeni kariyer fırsatlarının kilidini açmak için değerli bir potansiyel sunuyor.

6. Cognilytica – Yapay Zeka için Bilişsel Proje Yönetimi (CPMAI) Sertifikasyonu

Bu, Cognilytica tarafından sunulan en kapsamlı kurstur ve veri bilimi ile makine öğrenimini kapsar.

CPMAI metodolojisi, başarılı AI ve ML projeleri için endüstrinin en iyi uygulama metodolojisidir. Cognilytica'nın CPMAI eğitimi ve sertifikasyonu, ister uygulamaya yeni başlıyor olun, ister yolda ilerliyor olun, sizi yapay zeka ve makine öğrenimi çabalarınızda başarılı olmaya hazırlar.

Bu program, proje yönetimi yapay zekasının tüm yönlerine odaklanan veridir ve bu, ele alınacak bazı konularda veri bilimini içerir:

• Yapay zeka ve makine öğreniminin temelleri Terminoloji ve kavramlar
• Yapay Zekanın Yedi Modeli
• AI Proje Yönetimi En İyi Uygulamaları
• CPMAI kullanarak gerçek yapay zeka projelerini derinlemesine inceleyin
• Denetimli, denetimsiz ve takviyeli öğrenme yöntemleri, yaklaşımları, kavramları ve algoritmaları
• Yapay Zeka ile ilgili Veri Biliminin en önemli yönleri
• İşi anlama, verileri anlama, veri hazırlama, model geliştirme, model değerlendirme ve model operasyonelleştirme nasıl bir araya gelir?
• Yapay zeka için yinelemeli ve çevik yöntemler
• Etik ve Sorumlu AI sistemleri nasıl oluşturulur?
• İdeal bir yapay zeka ekibi nasıl kurulur?

Bu program aşağıdaki özellikleri sunar ve bir tamamlama sertifikası sunar:

• Tüm Beceri Seviyeleri
• Kursiyerlerin eğitimi tamamlamaları için altı (6) aya kadar süreleri vardır.
• Kaydedilmiş videolara ve eğitim materyallerine erişim, kursiyerin dersi tamamlamasını takip eden otuz (30) gün boyunca sağlanır.
• Süre: 30 saat

7. IBM Makine Öğrenimi Profesyonel Sertifikası

IBM'in bu sertifikası, Makine Öğreniminde bir kariyer için gerekli becerileri ve deneyimi geliştirmek isteyenlere yöneliktir. Program, ana algoritmalar ve bunların kullanımları hakkında bir anlayış geliştirmenize yardımcı olan 6 dersten oluşmaktadır. Orta düzey program, bilgisayar becerisine sahip ve verilerden yararlanmaya ilgi duyan herkes için yararlı olsa da, Python programlama, istatistik ve lineer cebir konusunda biraz bilgi sahibi olunması önerilir.

İşte bu sertifikanın ana yönleri:

• 6 kurs programı
• Denetimsiz Öğrenme, Denetimli Öğrenme, Derin Öğrenme ve Güçlendirmeli Öğrenme Becerileri
• Zaman Serisi Analizi ve Hayatta Kalma Analizi gibi özel konular
• Açık kaynaklı çerçeveler ve kitaplıklar ile kendi projelerinizi kodlayın
• Tamamlandıktan sonra IBM'den dijital rozet
• Süre: 6 ay, 3 saat/hafta

8. IBM AI Engineering Professional Sertifikası

En iyi makine öğrenimi sertifikalarından bir diğeri olan bu 6 kurslu Profesyonel Sertifika, bireylere bir AI veya ML mühendisi olarak başarılı olmak için gerekli araçları vermeyi amaçlamaktadır. Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme gibi Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmenin temel kavramlarını kapsar. Ayrıca derin mimarileri nasıl inşa edeceğinizi, eğiteceğinizi ve konuşlandıracağınızı da öğreneceksiniz.

İşte bu sertifikanın ana yönleri:

• 6 kurs programı
• Python ile Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme
• SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch ve Tensorflow gibi popüler Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme kitaplıklarını uygulayın
• Nesne Tanıma, Bilgisayarla Görme, Görüntü ve Video İşleme, Metin Analitiği ve NLP'yi içeren sorunların üstesinden gelin
• Tamamlandıktan sonra IBM'den dijital rozet
• Süre: 8 ay, 3 saat/hafta

9. Stanford Üniversitesi'nden Makine Öğrenimi

Stanford Üniversitesi tarafından sunulan bu ders, en etkili makine öğrenimi tekniklerini öğretir ve bunları kendiniz çalışmak için uygulama şansı elde edersiniz. Sınıf ayrıca teknikleri yeni problemlere uygulamak için gerekli bilgileri sağlar. Kapsamlı bir kurstur ve Makine Öğrenimi, Veri Madenciliği ve İstatistiksel Örüntü Tanıma konularına giriş niteliğindedir.

İşte bu kursun ana yönleri:

• Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme gibi konular
• Çok sayıda vaka çalışması ve uygulama
• Akıllı Robotlar, Metin Anlama, Bilgisayar Görüntüleri, Tıbbi Bilişim, Ses ve Veritabanı Madenciliği oluşturmak için öğrenme algoritmalarını uygulama
• Yarışma üzerine paylaşılabilir sertifika
• Süre: 60 saat

10 Gelişmiş Öğrenme Algoritmaları

Bu kısa ama etkileyici kurs, DeepLearning.AI ve Stanford Online işbirliğiyle oluşturulan temel bir çevrimiçi program sunar. Yeni başlayanlar için uygun olan bu programda, makine öğreniminin temellerini ve bu teknikleri gerçek dünyada yapay zeka uygulamaları oluşturmak için nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

İşte bu kursun ana yönleri:

• Uzmanlardan görüşler
• Çok sınıflı sınıflandırma gerçekleştirmek için TensorFlow ile bir sinir ağı oluşturun ve eğitin
• Modellerinizin gerçek dünyadaki verilere ve görevlere genelleştirilmesi için makine öğrenimi geliştirmeye yönelik en iyi uygulamaları uygulayın
• Rastgele ormanlar ve artırılmış ağaçlar dahil olmak üzere karar ağaçları ve ağaç topluluğu yöntemleri oluşturun ve kullanın
• Modellerinizin gerçek dünyadaki verilere ve görevlere genelleştirilmesi için makine öğrenimi geliştirmeye yönelik en iyi uygulamaları uygulayın
• Süre: 34 saat