10 „Cele mai bune” certificări de învățare automată (noiembrie 2023)

Pe măsură ce inteligența artificială (AI) continuă să revoluționeze multe sectoare, domeniul vital al masina de învățare crește în importanță. Din acest motiv, există o cerere mare ca directorii de afaceri să înțeleagă atât importanța inteligenței artificiale, cât și modul în care aceasta se aplică afacerii, precum și modul de valorificare a datelor.

Având în vedere toate acestea, o certificare de învățare automată poate deschide ferestre de oportunitate. Pentru cititorii care caută lecții de codificare, ar trebui să ne viziteze Piton și Cursuri tensorflow.

Iată o privire la cele mai importante certificări de învățare automată:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: Implicații pentru strategia de afaceri

Vizând directorii de afaceri, acest curs are 2 instructori și este condus de Daniela Rus, Rus este profesorul Andrew (1956) și Erna Viterbi de Inginerie Electrică și Informatică și director al Laboratorului de Informatică și Inteligență Artificială (CSAIL) de la MIT. Ea servește ca director al Centrului de Cercetare Comun Toyota-CSAIL și este membru al consiliului consultativ științific al Institutului de Cercetare Toyota.

Al doilea instructor este Thomas Malone, Malone este profesor de tehnologia informației și studii organizaționale la MIT Sloan School of Management. Cercetarea sa se concentrează asupra modului în care noile organizații pot fi proiectate pentru a profita de posibilitățile oferite de tehnologia informației. Cea mai nouă carte a lui, Supramințile, a apărut în mai 2018. El deține 11 brevete, a co-fondat trei companii de software și este citat în numeroase publicații precum Avere, New York Times, și Prin cablu.

De la acest curs vei pleca cu următoarele abilități:

• O pregătire practică în inteligența artificială (AI) și aplicațiile sale de afaceri, care vă oferă cunoștințele și încrederea de care aveți nevoie pentru a transforma-ti organizatia într-o companie inovatoare, eficientă și durabilă a viitorului.
• Abilitatea de a conduce informat, luarea deciziilor strategice și creșterea performanței afacerii prin integrarea managementului AI-cheie și a informațiilor despre leadership în modul în care funcționează organizația dvs.
• O perspectivă dublă puternică de la două școli MIT — MIT Sloan School of Management și MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory — care vă oferă o înțelegere conceptuală solidă a tehnologiilor AI printr-o lentilă de afaceri.

2. Inteligența artificială Oxford

Un curs conceput cu intenția de a vă permite să înțelegeți AI, potențialul său pentru afaceri și oportunitățile de implementare a acesteia.

Acest curs este condus de Matthias Holweg, Matthias este un inginer industrial calificat și este interesat de modul în care organizațiile generează și susțin practicile de îmbunătățire a proceselor. Cercetările sale se concentrează pe evoluția și adaptarea metodologiilor de îmbunătățire a proceselor pe măsură ce acestea sunt aplicate în contexte de producție, servicii, birouri și sectorul public.

Cu acest curs veți înțelege următoarele elemente fundamentale:

• Abilitatea de a identifica și evalua posibilitățile de AI în organizația dvs. și construi un caz de afaceri pentru implementarea acestuia.
• O înțelegere conceptuală puternică a tehnologiilor din spatele AI, cum ar fi învățare automată, învățare profundă, rețele neuronale și algoritmi.
• Informații de la facultatea Oxford Saïd și o serie de experți din industrie, ajutându-vă să vă dezvoltați o opinie informată despre inteligența artificială și implicații sociale și etice.
• O înțelegere contextuală a AI, a istoriei și a evoluției sale, ajutându-vă să faceți acest lucru face previziuni relevante pentru traiectoria sa viitoare.

3. Învățare automată nesupravegheată MIT Sloan: deblocarea potențialului datelor

Acest curs este axat pe modul în care învățarea automată poate valorifica datele – indiferent cât de mici – pentru a antrena un model AI.

Cu 5 instructori, acest curs este condus de Antonio Torralba, Delta Electronics Profesor de Inginerie Electrică și Informatică, Șef Facultatea AI+D, Departamentul EECS, MIT CSAIL.

În acest curs, veți explora modul în care tehnicile de învățare automată definesc potențialul datelor. Înțelegeți cum reprezentările pot reduce dramatic cantitatea de etichete necesară pentru a construi modele AI precise. Odată ce înțelegeți aceste elemente de bază, veți progresa spre a învăța cum modelele AI pregătite pot avea impact asupra implementării învățării reprezentării și a modelării generative în organizații.

În cele din urmă, veți descoperi importanța interpretabilității și a cauzalității în construirea modelelor ML precise, iar la sfârșit veți explora realitățile implementării modelelor de învățare automată în organizația dvs.

Acest lucru ar putea oferi o înțelegere a acestor elemente fundamentale ale datelor:

• O înțelegere aprofundată a modului în care învățarea reprezentării poate aborda problemele de afaceri și poate crește rentabilitatea investiției pe inițiativele AI.
• O privire asupra provocărilor, oportunităților și considerentelor importante ale modelelor generative într-o organizație.
• O vedere holistică a peisajului modelelor pre-instruite și a modului de utilizare optimă a acestor modele în organizația dvs.

• Abilitatea de a crea modele ML transparente, interpretabile în contextul dvs.

4. LSE Machine Learning: Aplicații practice

Îmbunătățiți-vă abilitățile de date și dezvoltați o înțelegere tehnică a aplicațiilor de business ale învățării automate.

Acest curs este conceput pentru a învăța cum să executați o strategie de date care funcționează, începe prin a descoperi utilizarea și procesarea adecvată a datelor pentru optimizarea aplicațiilor de învățare automată. Explorați regresia ca tehnică de învățare automată supravegheată pentru a prezice o variabilă continuă (răspuns sau țintă) dintr-un set de alte variabile (funcții sau predictori).

În cele din urmă, veți înțelege cum sunt aplicate metodele bazate pe arbore și metodele de învățare ansamblu pentru a îmbunătăți acuratețea unei predicții, dar, mai important, veți înțelege ce sunt rețelele neuronale, cele mai de succes aplicații ale acesteia și cum pot fi utilizate într-un context de afaceri.

După ce ați urmat acest curs veți:

• Aveți o înțelegere aprofundată a diverse tehnici de învățare automată, inclusiv regresie, învățare prin ansamblu și metode bazate pe arbore, printre altele.
• Abilitatea de a codifica în R și de a aplica tehnici de învățare automată la diferite tipuri de date.
• Expunerea la ultimele frontiere ale învățării automate, cum ar fi rețelele neuronale și modul în care acestea pot fi aplicate în afaceri.
• Ia o certificat de competenta de la LSE, o universitate de științe sociale lider la nivel mondial.

5. MIT Sloan Machine Learning în afaceri

Acesta este un alt curs al lui Daniela Rus și Thomas Malone. Acest curs se concentrează pe cum să folosiți tehnologia transformatoare atât în ​​gândirea dvs., cât și în aplicațiile de afaceri.

Veți începe prin a afla despre învățarea automată și despre rolul său în creștere în afaceri. Veți înțelege rolul datelor și importanța unui plan de implementare. Urmați acest lucru explorând cerințele pentru aplicarea învățării automate folosind senzori, limbaj și date privind tranzacțiile. De aici veți putea dezvolta un plan de implementare pentru învățarea automată și veți putea lua în considerare viitorul învățării automate în afaceri.

Acest curs ar trebui să vă ofere o înțelegere excelentă a următoarelor puncte cheie:

• Un plan practic de acțiune pentru implementați în mod strategic învățarea automată în afaceri, conceput pentru a vă ghida eficient organizația.
• Expunerea la elementele tehnice ale învățării automate, fără a fi nevoie să codificați sau să programați, ajutându-vă să utilizați această tehnologie în gândirea dvs. strategică.
• Informații de la stimați profesori MIT și experți în învățarea automată, oferind un potențial valoros pentru a debloca noi oportunități de carieră.

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

Acesta este cel mai cuprinzător curs oferit de Cognilytica și acoperă știința datelor și învățarea automată.

Metodologia CPMAI este cea mai bună practică a industriei pentru proiecte de succes AI și ML. Instruirea și certificarea CPMAI de la Cognilytica vă pregătește să reușiți cu eforturile dvs. de AI și ML, indiferent dacă sunteți la început sau sunteți pe cale de implementare.

Acest program este axat pe date pe toate aspectele managementului de proiect AI, iar aceasta include știința datelor, unele dintre subiectele care vor fi acoperite:

• Fundamentele AI și ML Terminologie și concepte
• Cele șapte modele ale AI
• Cele mai bune practici de management de proiect AI
• Aprofundați în proiecte reale de IA folosind CPMAI
• Metode, abordări, concepte și algoritmi de învățare supravegheată, nesupravegheată și prin întărire
• Cele mai importante aspecte ale științei datelor relevante pentru AI
• Cum se potrivesc înțelegerea afacerii, înțelegerea datelor, pregătirea datelor, dezvoltarea modelului, evaluarea modelului și operaționalizarea modelului
• Metode iterative și agile pentru AI
• Cum să construiți sisteme AI etice și responsabile
• Cum să creați o echipă AI ideală

Acest program oferă următoarele caracteristici și oferă un certificat de finalizare:

• Toate nivelurile de abilități
• Stagiarii au la dispoziție până la șase (6) luni pentru a finaliza formarea
• Accesul la videoclipurile înregistrate și materialele de instruire este oferit timp de treizeci (30) de zile de la încheierea cursului
• Ore 30: Durata

7. Certificat IBM Machine Learning Professional

Acest certificat de la IBM se adresează celor care doresc să dezvolte abilitățile și experiența necesare pentru o carieră în Machine Learning. Programul constă din 6 cursuri care vă ajută să dezvoltați o înțelegere a principalelor algoritmi și a utilizărilor acestora. În timp ce programul intermediar este util pentru oricine are cunoștințe de calculator și este interesat de utilizarea datelor, se recomandă anumite experiențe în programarea Python, statistică și algebră liniară.

Iată principalele aspecte ale acestei certificări:

• Program cu 6 cursuri
• Abilități în Învățare fără supraveghere, Învățare supravegheată, Învățare profundă și Învățare prin consolidare
• Subiecte speciale precum Analiza serii temporale și Analiza supraviețuirii
• Codați-vă propriile proiecte cu cadre și biblioteci open source
• Insigna digitală de la IBM la finalizare
• Durata: 6 luni, 3 ore/saptamana

8. Certificat profesional IBM AI Engineering

Încă una dintre cele mai importante certificări de învățare automată, acest certificat profesional cu 6 cursuri are ca scop să ofere indivizilor instrumentele necesare pentru a reuși ca inginer AI sau ML. Acesta acoperă concepte fundamentale ale învățării automate și ale învățării profunde, cum ar fi învățarea supravegheată și nesupravegheată. De asemenea, vei învăța cum să construiești, să antrenezi și să implementezi arhitecturi profunde.

Iată principalele aspecte ale acestei certificări:

• Program cu 6 cursuri
• Învățare supravegheată și nesupravegheată cu Python
• Aplicați biblioteci populare de învățare automată și de învățare profundă precum SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch și Tensorflow
• Abordați problemele care implică recunoașterea obiectelor, Computer Vision, procesare imagini și video, analiză text și NLP
• Insigna digitală de la IBM la finalizare
• Durata: 8 luni, 3 ore/saptamana

9. Învățarea automată de Universitatea Stanford

Această clasă oferită de Universitatea Stanford învață cele mai eficiente tehnici de învățare automată și aveți șansa de a le implementa pentru a lucra pentru dvs. Clasa oferă, de asemenea, cunoștințele necesare pentru aplicarea tehnicilor la probleme noi. Este un curs larg și o introducere în învățarea automată, datamining și recunoașterea modelelor statistice.

Iată principalele aspecte ale acestui curs:

• Subiecte precum Învățare supravegheată și nesupravegheată
• Numeroase studii de caz și aplicații
• Aplicarea algoritmilor de învățare pentru a construi roboți inteligenți, înțelegerea textului, viziunea computerizată, informatica medicală, audio și minerit de baze de date
• Certificat care poate fi partajat la concurs
• Ore 60: Durata

10. Algoritmi de învățare avansată

Acest curs scurt, dar impresionant, oferă un program online de bază creat în colaborare între DeepLearning.AI și Stanford Online. În acest program prietenos pentru începători, veți învăța elementele fundamentale ale învățării automate și cum să utilizați aceste tehnici pentru a crea aplicații AI în lumea reală.

Iată principalele aspecte ale acestui curs:

• Perspective de la experți
• Construiți și antrenați o rețea neuronală cu TensorFlow pentru a realiza clasificarea multiclasă
• Aplicați cele mai bune practici pentru dezvoltarea învățării automate, astfel încât modelele dvs. să se generalizeze la date și sarcini din lumea reală
• Construiți și utilizați arbori de decizie și metode de ansamblu de arbori, inclusiv păduri aleatorii și copaci amplificați
• Aplicați cele mai bune practici pentru dezvoltarea învățării automate, astfel încât modelele dvs. să se generalizeze la date și sarcini din lumea reală
• Ore 34: Durata