存根 10 项“最佳”机器学习认证(2024 年 XNUMX 月)
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认证证书

10 项“最佳”机器学习认证(2024 年 XNUMX 月)

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随着人工智能 (AI) 继续给许多领域带来革命性的变化,机器学习这一重要领域的重要性日益凸显。 因此,企业高管迫切需要了解人工智能的重要性、人工智能如何应用于业务以及如何利用数据。

鉴于所有这些,机器学习认证可以打开机会之窗。 对于正在寻找编码课程的读者,他们应该访问我们的 蟒蛇张量流课程.

以下是顶级机器学习认证:

1. 麻省理工学院斯隆管理学院人工智能:对商业战略的影响

麻省理工学院斯隆管理学院和麻省理工学院 CSAIL | 人工智能:对商业战略在线课程的影响

该课程针对企业高管,有 2 名讲师,由 Daniela Rus 带领, Rus 是麻省理工学院电气工程和计算机科学的 Andrew (1956) 和 Erna Viterbi 教授,也是计算机科学和人工智能实验室 (CSAIL) 的主任。 她担任丰田-CSAIL 联合研究中心主任,也是丰田研究院科学顾问委员会成员。

第二位教练是托马斯·马龙, 马龙是麻省理工学院斯隆管理学院信息技术和组织研究教授。 他的研究重点是如何设计新组织以利用信息技术提供的可能性。 他的最新书, 超人,出现于 2018 年 11 月。他拥有 XNUMX 项专利,与他人共同创立了 XNUMX 家软件公司,并被众多出版物引用,例如 运气是, “纽约时报”接线.

通过本课程,您将获得以下技能:

  • 人工智能 (AI) 及其商业应用的实践基础,为您提供所需的知识和信心 转变您的组织 成为一家创新、高效、可持续发展的未来公司。
  • 领导能力 知情的战略决策并增强业务绩效 通过将关键的人工智能管理和领导力见解集成到您的组织运营方式中。
  • 强大的双重视角 来自麻省理工学院的两所学院——麻省理工斯隆管理学院和麻省理工计算机科学与人工智能实验室——通过商业视角为您提供对人工智能技术的良好概念性理解。

2. 牛津人工智能

牛津人工智能项目| 预告片

该课程旨在让您了解人工智能、其商业潜力及其实施机会。

本课程由 Matthias Holweg 主持, Matthias 是一位训练有素的工业工程师,对组织如何生成和维持流程改进实践感兴趣。 他的研究重点是流程改进方法的演变和适应,因为它们被应用于制造、服务、办公和公共部门环境。

通过本课程,您将了解以下基础知识:

  • 能够识别和评估组织中人工智能的可能性,以及 为其实施构建一个业务案例。
  • 对人工智能背后的技术有很强的概念性理解,例如 机器学习、深度学习、神经网络和算法。
  • 牛津大学赛德学院教师和众多行业专家的见解,帮助您对人工智能及其技术形成明智的看法 社会和道德影响。
  • 对人工智能、其历史和演变的背景理解,帮助您 对其未来的轨迹做出相关预测。

3. 麻省理工学院斯隆商学院无监督机器学习:释放数据的潜力

麻省理工学院无监督机器学习:释放数据的潜力 | 预告片

本课程的重点是机器学习如何利用数据(无论数据有多小)来训练人工智能模型。

本课程有 5 名讲师,由 Antonio Torralba 领导, 台达电子电气工程与计算机科学教授、麻省理工学院 CSAIL EECS 系 AI+D 系主任。

在本课程中,您将探索机器学习技术如何定义数据的潜力。 了解表示如何显着减少构建准确的 AI 模型所需的标签数量。 一旦您了解了这些基础知识,您将进一步了解预先训练的 AI 模型如何影响组织中表示学习和生成建模的部署。

您最终将发现可解释性和因果关系在构建准确的 ML 模型中的重要性,最后您将探索在组织中部署机器学习模型的现实。

这可以让您了解这些核心数据基础知识:

  • 深入了解表征学习如何解决业务问题并提高人工智能计划的投资回报率。
  • 洞察组织中生成模型的挑战、机遇和重要考虑因素。
  • 全面了解预训练模型的概况以及如何在组织中最好地利用这些模型。
  • 能够在您的环境中创建透明、可解释的 ML 模型。

4. 伦敦经济学院机器学习:实际应用

伦敦经济学院机器学习 | 课程预告片

提升您的数据技能并加深对机器学习业务应用的技术理解。

本课程旨在学习如何执行有效的数据策略,首先发现数据的适当使用和处理以优化机器学习应用程序。 探索回归作为一种监督机器学习技术,从一组其他变量(特征或预测变量)中预测连续变量(响应或目标)。

您最终将了解如何应用基于树的方法和集成学习方法来提高预测的准确性,但更重要的是了解什么是神经网络、其最成功的应用以及如何在业务环境中使用它。

完成本课程后,您将:

  • 深入了解 各种机器学习技术,包括回归、集成学习和基于树的方法等。
  • 使用 R 进行编码并应用机器学习技术的能力 到各种类型的数据。
  • 暴露于 机器学习的最新前沿,例如神经网络以及如何将它们应用到商业中。
  • 有一个 能力证书 来自世界领先的社会科学大学伦敦经济学院。

5. 麻省理工斯隆商学院商业机器学习

麻省理工学院商业机器学习在线短期课程 | 预告片

这是丹妮拉·罗斯 (Daniela Rus) 和托马斯·马龙 (Thomas Malone) 开设的另一门课程。 本课程重点介绍如何在您的思维和业务应用程序中利用变革性技术。

您将首先了解机器学习及其在商业中日益增长的作用。 您将了解数据的作用以及实施计划的重要性。 遵循这一点,探索使用传感器、语言和事务数据的机器学习应用的要求。 从这里,您将能够制定机器学习的实施计划,并考虑机器学习在商业中的未来。

本课程应该让您对以下要点有很好的理解:

  • 切实可行的行动计划 在业务中战略性地实施机器学习,旨在有效地指导您的组织。
  • 接触机器学习的技术元素, 无需编码或编程,帮助您在战略思维中利用这项技术。
  • 受人尊敬的麻省理工学院教师和机器学习专家的见解,为释放新的职业机会提供宝贵的潜力。

6. Cognilytica – 人工智能认知项目管理 (CPMAI) 认证

这是 Cognilytica 提供的最全面的课程,涵盖数据科学和机器学习。

CPMAI 方法是业界成功的 AI 和 ML 项目的最佳实践方法。 Cognilytica 的 CPMAI 培训和认证可帮助您为 AI 和 ML 工作取得成功做好准备,无论您是刚刚开始还是正在实施。

该计划的数据重点关注项目管理人工智能的各个方面,其中包括数据科学,其中将涵盖的一些主题:

  • AI 和 ML 的基础术语和概念
  • 人工智能的七种模式
  • 人工智能项目管理最佳实践
  • 使用 CPMAI 深入研究实际的 AI 项目
  • 有监督、无监督和强化学习方法、途径、概念和算法
  • 与人工智能相关的数据科学最重要的方面
  • 业务理解、数据理解、数据准备、模型开发、模型评估和模型运营如何结合在一起
  • 人工智能的迭代和敏捷方法
  • 如何构建道德和负责任的人工智能系统
  • 如何打造理想的人工智能团队

该计划提供以下功能并提供结业证书:

  • 所有技能水平
  • 学员最多有六 (6) 个月的时间完成培训
  • 学员结束课程后三十 (30) 天内可访问录制的视频和培训材料
  • 时间:30小时
10% 折扣代码: 团结-cogcourse-10

7. IBM 机器学习专业证书

IBM 颁发的此证书面向那些希望培养机器学习职业所需技能和经验的人。 该计划由 6 门课程组成,帮助您了解主要算法及其用途。 虽然中级程序对于任何具有计算机技能和对利用数据感兴趣的人来说都很有用,但建议具备一些 Python 编程、统计和线性代数背景。

以下是该认证的主要方面:

  • 6 门课程
  • 无监督学习、监督学习、深度学习和强化学习技能
  • 时间序列分析和生存分析等专题
  • 使用开源框架和库编写您自己的项目
  • 完成后将获得 IBM 的数字徽章
  • 持续时间:6 个月,3 小时/周

8. IBM AI工程专业证书

这是另一项顶级机器学习认证,这个包含 6 门课程的专业证书旨在为个人提供成为成功的人工智能或机器学习工程师所需的工具。 它涵盖了机器学习和深度学习的基本概念,例如监督学习和无监督学习。 您还将学习如何构建、训练和部署深层架构。

以下是该认证的主要方面:

  • 6 门课程
  • 使用 Python 进行监督和无监督学习
  • 应用流行的机器学习和深度学习库,例如 SciPy、ScikitLearn、Keras、PyTorch 和 Tensorflow
  • 解决涉及对象识别、计算机视觉、图像和视频处理、文本分析和 NLP 的问题
  • 完成后将获得 IBM 的数字徽章
  • 持续时间:8 个月,3 小时/周

9. 斯坦福大学的机器学习

斯坦福大学提供的这门课程教授最有效的机器学习技术,您有机会将它们应用到自己的工作中。 该课程还提供将这些技术应用于新问题所需的知识。 这是一门内容广泛的课程,介绍了机器学习、数据挖掘和统计模式识别。

以下是本课程的主要内容:

  • 监督学习和无监督学习等主题
  • 大量案例研究和应用
  • 应用学习算法构建智能机器人、文本理解、计算机视觉、医学信息学、音频和数据库挖掘
  • 比赛后可分享证书
  • 时间:60小时

10. 先进的学习算法

这门简短但令人印象深刻的课程提供了 DeepLearning.AI 和斯坦福大学在线合作创建的基础在线程序。 在这个适合初学者的课程中,您将学习机器学习的基础知识以及如何使用这些技术来构建现实世界的人工智能应用程序。

以下是本课程的主要内容:

  • 专家的见解
  • 使用 TensorFlow 构建和训练神经网络以执行多类分类
  • 应用机器学习开发的最佳实践,使您的模型能够推广到现实世界中的数据和任务
  • 构建和使用决策树和树集成方法,包括随机森林和提升树
  • 应用机器学习开发的最佳实践,使您的模型能够推广到现实世界中的数据和任务
  • 时间:34小时

Alex McFarland 是一位人工智能记者和作家,致力于探索人工智能的最新发展。他与全球众多人工智能初创公司和出版物合作。

Unite.AI 创始合伙人 & 会员 福布斯技术委员会, 安托万是一个 未来学家 他对人工智能和机器人技术的未来充满热情。

他也是 证券,一个专注于投资颠覆性技术的网站。