10 «Найкращих» сертифікатів машинного навчання (травень 2024 р.)

Оскільки штучний інтелект (ШІ) продовжує революціонізувати багато секторів, життєво важлива сфера машинного навчання зростає. Через це існує високий попит на те, щоб керівники підприємств розуміли важливість штучного інтелекту та його застосування в бізнесі, а також як використовувати дані.

Враховуючи все це, сертифікація машинного навчання може відкрити вікна можливостей. Для читачів, які шукають уроки кодування, вони повинні відвідати наш Python та Курси Tensorflow.

Ось огляд найкращих сертифікатів машинного навчання:

1. Штучний інтелект MIT Sloan: наслідки для бізнес-стратегії

У цьому курсі, орієнтованому на керівників бізнесу, є 2 інструктори, які проводить Даніела Рус, Рус — Ендрю (1956) та Ерна Вітербі, професор електротехніки та комп’ютерних наук і директор лабораторії комп’ютерних наук і штучного інтелекту (CSAIL) Массачусетського технологічного інституту. Вона працює директором Спільного дослідницького центру Toyota-CSAIL і є членом наукової консультативної ради Дослідницького інституту Toyota.

Другий інструктор - Томас Мелоун, Мелоун є професором інформаційних технологій та організаційних досліджень у Школі менеджменту MIT Sloan. Його дослідження зосереджені на тому, як нові організації можна спроектувати, щоб скористатися перевагами можливостей, які надають інформаційні технології. Його найновіша книга, Суперрозуми, з’явилася в травні 2018 року. Він має 11 патентів, є співзасновником трьох програмних компаній і цитується в численних публікаціях, таких як стан, Нью-Йорк Таймс та провідна.

Після цього курсу ви отримаєте такі навички:

• Практична підготовка штучного інтелекту (ШІ) та його бізнес-додатків, яка дає вам знання та впевненість, необхідні для трансформуйте свою організацію в інноваційну, ефективну та стійку компанію майбутнього.
• Здатність керувати інформоване, стратегічне прийняття рішень і підвищення ефективності бізнесу шляхом інтеграції ключових ідей управління ШІ та керівництва в те, як працює ваша організація.
• Потужна подвійна перспектива від двох шкіл Массачусетського технологічного інституту — Школи менеджменту Массачусетського технологічного інституту Слоуна та Лабораторії комп’ютерних наук і штучного інтелекту Массачусетського технологічного інституту — які пропонують вам чітке концептуальне розуміння технологій ШІ через призму бізнесу.

2. Оксфордський штучний інтелект

Курс розроблено з наміром дати вам змогу зрозуміти ШІ, його потенціал для бізнесу та можливості його впровадження.

Цей курс проводить Маттіас Холвег, Матіас має освіту промислового інженера і цікавиться тим, як організації створюють і підтримують практики вдосконалення процесів. Його дослідження зосереджено на еволюції та адаптації методологій удосконалення процесів, оскільки вони застосовуються у контексті виробництва, обслуговування, офісу та державного сектора.

Завдяки цьому курсу ви зрозумієте наступні основи:

• Здатність визначити та оцінити можливості ШІ у вашій організації та побудувати бізнес-кейс для його реалізації.
• Чітке концептуальне розуміння технологій, що стоять за ШІ, наприклад машинне навчання, глибоке навчання, нейронні мережі та алгоритми.
• Статті від викладачів Оксфордського університету Саїда та низки галузевих експертів, які допоможуть вам скласти обґрунтовану думку про ШІ та його соціальні та етичні наслідки.
• Контекстуальне розуміння ШІ, його історії та еволюції допоможе вам робити відповідні прогнози щодо його майбутньої траєкторії.

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: розкриття потенціалу даних

Цей курс присвячено тому, як машинне навчання може використовувати дані — незалежно від того, наскільки вони малі — для навчання моделі ШІ.

Цей курс проводить 5 інструкторів під керівництвом Антоніо Торральба, Delta Electronics, професор електротехніки та комп’ютерних наук, керівник факультету AI+D, відділ EECS, MIT CSAIL.

У цьому курсі ви дослідите, як методи машинного навчання визначають потенціал даних. Зрозумійте, як представлення можуть значно зменшити кількість міток, необхідних для створення точних моделей ШІ. Зрозумівши ці основи, ви перейдете до вивчення того, як попередньо підготовлені моделі штучного інтелекту можуть впливати на розгортання навчання репрезентації та генеративного моделювання в організаціях.

Згодом ви відкриєте для себе важливість інтерпретації та причинно-наслідкового зв’язку для побудови точних моделей машинного навчання, а наприкінці ви дослідите реалії розгортання моделей машинного навчання у вашій організації.

Це може запропонувати розуміння цих основних основ даних:

• Глибоке розуміння того, як навчання репрезентації може вирішувати бізнес-проблеми та підвищувати рентабельність інвестицій в ініціативи ШІ.
• Розуміння проблем, можливостей і важливих міркувань генеративних моделей в організації.
• Цілісне уявлення про ландшафт попередньо навчених моделей і те, як найкраще використовувати ці моделі у вашій організації.

• Можливість створювати прозорі, інтерпретовані моделі ML у вашому контексті.

4. Машинне навчання LSE: практичне застосування

Удосконалюйте свої навички обробки даних і розвиніть технічне розуміння бізнес-додатків машинного навчання.

Цей курс призначений для того, щоб навчитися застосовувати стратегію обробки даних, яка працює, починаючи з виявлення відповідного використання та обробки даних для оптимізації програм машинного навчання. Дослідіть регресію як техніку керованого машинного навчання для прогнозування безперервної змінної (відповіді або цілі) на основі набору інших змінних (функцій або предикторів).

Згодом ви зрозумієте, як деревоподібні методи та методи ансамблевого навчання застосовуються для підвищення точності прогнозу, але, що важливіше, зрозумієте, що таке нейронні мережі, їх найбільш успішні застосування та як їх можна використовувати в бізнес-контексті.

Пройшовши цей курс, ви:

• Мати глибоке розуміння різні техніки машинного навчання, включаючи регресію, ансамблеве навчання та деревоподібні методи, серед іншого.
• Здатність кодувати в R і застосовувати методи машинного навчання до різних типів даних.
• Вплив на новітні межі машинного навчання, як-от нейронні мережі та як їх можна застосувати в бізнесі.
• Є свідоцтво про компетентність від LSE, провідного світового університету соціальних наук.

5. MIT Sloan Машинне навчання в бізнесі

Це ще один курс Даніели Рус і Томаса Малоуна. Цей курс фокусується на тому, як використовувати трансформаційні технології як у вашому мисленні, так і в бізнес-додатках.

Ви почнете з вивчення машинного навчання та його зростаючої ролі в бізнесі. Ви зрозумієте роль даних і важливість плану впровадження. Слідкуйте за цим, досліджуючи вимоги до застосування машинного навчання з використанням датчиків, мови та даних транзакцій. Тут ви зможете розробити план впровадження машинного навчання та розглянути майбутнє машинного навчання в бізнесі.

Цей курс повинен дати вам чудове розуміння наступних ключових моментів:

• Практичний план дій до стратегічно впровадити машинне навчання в бізнес, призначений для ефективного керівництва вашою організацією.
• Вплив технічних елементів машинного навчання, без необхідності кодувати або програмувати, допомагаючи вам використовувати цю технологію у вашому стратегічному мисленні.
• Статті від шановних викладачів Массачусетського технологічного інституту та експертів з машинного навчання, пропонуючи цінний потенціал для відкриття нових можливостей кар’єрного зростання.

6. Cognilytica – сертифікація Cognitive Project Management for AI (CPMAI).

Це найповніший курс, який пропонує Cognilytica, і охоплює науку про дані та машинне навчання.

Методологія CPMAI — це найкраща методологія галузі для успішних проектів штучного інтелекту та машинного навчання. Навчання та сертифікація CPMAI від Cognilytica підготує вас до успіху в роботі зі штучним інтелектом і машинним навчанням, незалежно від того, чи ви тільки починаєте, чи вже на шляху впровадження.

Ця програма містить дані, зосереджені на всіх аспектах управління проектами ШІ, включаючи науку про дані, деякі з тем, які будуть розглянуті:

• Основи AI та ML. Термінологія та поняття
• Сім шаблонів ШІ
• Найкращі практики управління проектами ШІ
• Глибоке занурення в реальні проекти ШІ за допомогою CPMAI
• Методи, підходи, концепції та алгоритми навчання під наглядом, без нагляду та з підкріпленням
• Найважливіші аспекти Data Science, що стосуються ШІ
• Як поєднуються розуміння бізнесу, розуміння даних, підготовка даних, розробка моделі, оцінка моделі та операція моделі
• Ітераційні та гнучкі методи для ШІ
• Як створити етичні та відповідальні системи ШІ
• Як створити ідеальну команду ШІ

Ця програма пропонує наступні функції та пропонує сертифікат про закінчення:

• Усі рівні кваліфікації
• Слухачі мають до шести (6) місяців, щоб завершити навчання
• Доступ до записаних відео та навчальних матеріалів надається протягом тридцяти (30) днів після закінчення заняття слухачем
• Тривалість: 30 годин

7. Професійний сертифікат IBM Machine Learning Professional

Цей сертифікат від IBM призначений для тих, хто хоче розвинути навички та досвід, необхідні для кар’єри в галузі машинного навчання. Програма складається з 6 курсів, які допоможуть вам розвинути розуміння основних алгоритмів та їх використання. Хоча проміжна програма корисна для тих, хто має навички роботи з комп’ютером і зацікавлений у використанні даних, рекомендується деякий досвід програмування Python, статистики та лінійної алгебри.

Ось основні аспекти цієї сертифікації:

• Програма 6 курсів
• Навички навчання без нагляду, навчання під наглядом, поглибленого навчання та навчання з підкріпленням
• Спеціальні теми, такі як аналіз часових рядів і аналіз виживання
• Кодуйте власні проекти за допомогою фреймворків і бібліотек з відкритим кодом
• Цифровий бейдж від IBM після завершення
• Тривалість: 6 місяці, 3 годин на тиждень

8. Професійний сертифікат IBM AI Engineering

Цей професійний сертифікат із 6 курсів, ще один із найкращих сертифікатів машинного навчання, націлений на те, щоб дати людям інструменти, необхідні для досягнення успіху в якості інженера штучного інтелекту чи машинного навчання. Він охоплює фундаментальні концепції машинного та глибокого навчання, такі як контрольоване та неконтрольоване навчання. Ви також дізнаєтесь, як створювати, навчати та розгортати глибокі архітектури.

Ось основні аспекти цієї сертифікації:

• Програма 6 курсів
• Контрольоване та неконтрольоване навчання з Python
• Застосовуйте такі популярні бібліотеки машинного та глибокого навчання, як SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch і Tensorflow
• Вирішуйте проблеми, пов’язані з розпізнаванням об’єктів, комп’ютерним баченням, обробкою зображень і відео, аналізом тексту та НЛП
• Цифровий бейдж від IBM після завершення
• Тривалість: 8 місяці, 3 годин на тиждень

9. Машинне навчання Стенфордського університету

Цей курс, запропонований Стенфордським університетом, вивчає найефективніші методи машинного навчання, і ви отримуєте можливість застосувати їх, щоб працювати на себе. Клас також надає знання, необхідні для застосування методів до нових проблем. Це широкий курс і вступ до машинного навчання, обробки даних і статистичного розпізнавання образів.

Ось основні аспекти цього курсу:

• Такі теми, як контрольоване та неконтрольоване навчання
• Численні тематичні дослідження та додатки
• Застосування алгоритмів навчання для створення розумних роботів, розуміння тексту, комп’ютерного бачення, медичної інформатики, аудіо та аналізу баз даних
• Сертифікат, який можна поділити за конкурсом
• Тривалість: 60 годин

10. Розширені алгоритми навчання

Цей короткий, але вражаючий курс пропонує базову онлайн-програму, створену у співпраці між DeepLearning.AI та Stanford Online. У цій програмі, зручній для початківців, ви дізнаєтесь про основи машинного навчання та про те, як використовувати ці методи для створення реальних додатків ШІ.

Ось основні аспекти цього курсу:

• Думки експертів
• Створіть і навчіть нейронну мережу за допомогою TensorFlow для виконання багатокласової класифікації
• Застосовуйте найкращі методи розробки машинного навчання, щоб ваші моделі узагальнювали дані та завдання в реальному світі
• Створюйте та використовуйте дерева рішень і методи ансамблю дерев, включаючи випадкові ліси та посилені дерева
• Застосовуйте найкращі методи розробки машинного навчання, щоб ваші моделі узагальнювали дані та завдання в реальному світі
• Тривалість: 34 годин