10 Sertifikasi Pembelajaran Mesin "Pangalusna" (Nopémber 2023)

Salaku kecerdasan jieunan (AI) terus revolutionize loba séktor, widang vital tina learning mesin naék pentingna. Kusabab ieu, aya paménta anu luhur pikeun eksekutif bisnis pikeun ngartos pentingna AI sareng kumaha éta dianggo pikeun bisnis, ogé kumaha ngagunakeun data.

Dibikeun sadayana ieu, sertifikasi mesin diajar tiasa muka jandela kasempetan. Pikeun pamiarsa anu milari palajaran dina coding kedah didatangan kami Python jeung Kursus Tensorflow.

Ieu katingal dina sertifikasi mesin learning luhur:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: Implikasi pikeun Strategi Usaha

Nargetkeun eksekutif bisnis, kursus ieu ngagaduhan 2 instruktur sareng dipimpin ku Daniela Rus, Rus nyaéta Andrew (1956) sareng Erna Viterbi Profesor Téknik Eléktro sareng Élmu Komputer sareng diréktur Élmu Komputer sareng Laboratorium Kecerdasan Buatan (CSAIL) di MIT. Manehna boga fungsi minangka diréktur Toyota-CSAIL Joint Research Center sarta mangrupa anggota dewan panaséhat sains Toyota Research Institute.

Instruktur kadua nyaéta Thomas Malone, Malone nyaéta profésor téknologi inpormasi sareng studi organisasi di MIT Sloan School of Management. Panalitianana museurkeun kana kumaha organisasi anyar tiasa dirarancang pikeun ngamangpaatkeun kamungkinan anu disayogikeun ku téknologi inpormasi. Buku panganyarna na, Superminds, mucunghul dina Méi 2018. Anjeunna nyepeng 11 patén-patén, geus ko-ngadegkeun tilu pausahaan software, sarta dicutat dina sababaraha publikasi kayaning pakaya, nu New York Times, sarta Maké kabel.

Tina kursus ieu anjeun bakal angkat sareng kaahlian ieu:

• Dasar praktis dina intelijen buatan (AI) sareng aplikasi bisnisna, ngalengkepan anjeun ku pangaweruh sareng kapercayaan anu anjeun peryogikeun. transformasi organisasi Anjeun janten perusahaan anu inovatif, éfisién, sareng sustainable masa depan.
• Kamampuh mingpin informed, strategis-pembuatan kaputusan sarta augment kinerja bisnis ku ngahijikeun manajemén AI konci sareng wawasan kapamimpinan kana cara organisasi anjeun beroperasi.
• A dual-perspéktif kuat ti dua sakola MIT - MIT Sloan School of Management sareng MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - nawiskeun anjeun pamahaman konseptual anu hadé ngeunaan téknologi AI ngaliwatan lensa bisnis.

2. Kacerdasan jieunan Oxford

Kursus anu dirarancang kalayan tujuan ngamungkinkeun anjeun ngartos AI, poténsi bisnisna, sareng kasempetan pikeun palaksanaanna.

Kursus ieu dipimpin ku Matthias Holweg, Matthias mangrupikeun insinyur industri anu dilatih sareng museurkeun kumaha organisasi ngahasilkeun sareng ngadukung prakték perbaikan prosés. Panalitianana museurkeun kana évolusi sareng adaptasi metodologi pamutahiran prosés nalika aranjeunna diterapkeun dina kontéks manufaktur, jasa, kantor, sareng sektor publik.

Kalayan kursus ieu anjeun bakal gaduh pamahaman dasar-dasar ieu:

• Kamampuhan pikeun ngaidentipikasi sareng meunteun kamungkinan AI dina organisasi anjeun sareng ngawangun kasus bisnis pikeun palaksanaan na.
• Pamahaman konseptual anu kuat ngeunaan téknologi balik AI sapertos machine learning, deep learning, jaringan saraf, sareng algoritma.
• Wawasan ti fakultas Oxford Saïd sareng sajumlah ahli industri, ngabantosan anjeun ngembangkeun pendapat anu terang ngeunaan AI sareng na. implikasi sosial jeung etika.
• Pamahaman kontekstual ngeunaan AI, sajarahna, sareng évolusi, ngabantosan anjeun nyieun prediksi relevan pikeun lintasan hareup na.

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: Muka konci Poténsi Data

Kursus ieu museurkeun kana kumaha mesin diajar tiasa ngamangpaatkeun data - henteu paduli sakedik - pikeun ngalatih modél AI.

Nampilkeun 5 instruktur kursus ieu dipingpin ku Antonio Torralba, Delta Electronics Professor of Téknik Eléktro sarta Élmu Komputer, Kapala AI + D Fakultas, Departemen EECS, MIT CSAIL.

Dina kursus ieu anjeun bakal ngajalajah kumaha cara téknik pembelajaran mesin nangtukeun poténsi data. Ngartos kumaha representasi tiasa nyirorot ngirangan kuantitas labél anu diperyogikeun pikeun ngawangun modél AI anu akurat. Sakali anjeun gaduh pamahaman dasar-dasar ieu, anjeun bakal maju pikeun diajar kumaha modél AI anu tos dilatih tiasa mangaruhan panyebaran pembelajaran perwakilan sareng modél generatif dina organisasi.

Antukna anjeun bakal mendakan pentingna interpretasi sareng kausalitas dina ngawangun modél ML anu akurat, sareng dina tungtungna anjeun bakal ngajalajah realitas nyebarkeun modél pembelajaran mesin dina organisasi anjeun.

Ieu tiasa nawiskeun pamahaman dasar-dasar data inti ieu:

• Pamahaman anu jero ngeunaan kumaha diajar perwakilan tiasa ngatasi masalah bisnis sareng ningkatkeun ROI dina inisiatif AI.
• Wawasan kana tantangan, kasempetan, sareng pertimbangan penting tina model generatif dina hiji organisasi.
• Panempoan holistik ngeunaan bentang modél anu tos dilatih sareng cara ngagunakeun modél ieu pangsaéna dina organisasi anjeun.

• Kamampuhan pikeun nyiptakeun transparan, modél ML anu tiasa diinterpretasi dina kontéks anjeun.

4. LSE Machine Learning: Aplikasi Praktis

Ningkatkeun kaahlian data anjeun sareng ngamekarkeun pamahaman téknis ngeunaan aplikasi bisnis pembelajaran mesin.

Kursus ieu dirarancang pikeun diajar kumaha ngalaksanakeun strategi data anu tiasa dianggo, dimimitian ku mendakan pamakean sareng ngolah data anu pas pikeun ngaoptimalkeun aplikasi pembelajaran mesin. Jelajahi régrési salaku téknik diajar mesin anu diawaskeun pikeun ngaduga variabel kontinyu (réspon atanapi target) tina sakumpulan variabel sanés (fitur atanapi prediktor).

Antukna anjeun bakal ngartos kumaha metode dumasar tangkal sareng metode pembelajaran ensemble diterapkeun pikeun ningkatkeun akurasi prediksi, tapi anu langkung penting ngartos naon jaringan saraf, aplikasi anu paling suksés, sareng kumaha éta tiasa dianggo dina kontéks bisnis.

Saatos ngiringan kursus ieu anjeun bakal:

• Boga pamahaman anu jero ngeunaan rupa-rupa téhnik machine learning, kaasup regression, learning ensemble, jeung métode dumasar tangkal, antara séjén.
• Kamampuhan kode dina basa Sunda jeung nerapkeun téknik machine learning kana rupa-rupa data.
• Paparan kana wates panganyarna tina mesin learning, sapertos jaringan saraf sareng kumaha ieu tiasa diterapkeun dina bisnis.
• boga sertipikat kompetensi ti LSE, universitas élmu sosial anu unggul di dunya.

5. MIT Sloan Machine Learning dina Usaha

Ieu mangrupikeun kursus anu sanés ku Daniela Rus, sareng Thomas Malone. Kursus ieu museurkeun kana kumaha ngamangpaatkeun téknologi transformatif dina pamikiran sareng aplikasi bisnis anjeun.

Anjeun bakal ngamimitian ku diajar ngeunaan mesin learning jeung peran tumuwuhna dina bisnis. Anjeun bakal ngartos peran data, sareng pentingna rencana palaksanaan. Turutan ieu ku ngajalajah sarat pikeun aplikasi pembelajaran mesin nganggo sensor, basa, sareng data transaksi. Ti dieu anjeun bakal tiasa ngembangkeun rencana palaksanaan pikeun machine learning, sareng mertimbangkeun masa depan machine learning dina bisnis.

Kursus ieu kedah masihan anjeun pamahaman anu hadé ngeunaan titik konci ieu:

• Rencana aksi praktis pikeun strategis ngalaksanakeun machine learning dina bisnis, dirancang pikeun ngabimbing organisasi anjeun sacara efektif.
• Paparan kana unsur téknis pembelajaran mesin, tanpa peryogi kode atanapi program, ngabantosan anjeun ngungkit téknologi ieu dina pamikiran strategis anjeun.
• Wawasan ti fakultas MIT anu terhormat sareng ahli pembelajaran mesin, nawarkeun poténsi berharga pikeun muka konci kasempetan karir anyar.

6. Cognilytica - Manajemén Proyék Kognitif pikeun Sertifikasi AI (CPMAI).

Ieu mangrupikeun kursus anu paling komprehensif anu ditawarkeun ku Cognilytica sareng nyertakeun élmu data sareng pembelajaran mesin.

Métodologi CPMAI mangrupikeun metodologi prakték pangsaéna industri pikeun proyék AI & ML anu suksés. Pelatihan sareng sertifikasi CPMAI Cognilytica nyiapkeun anjeun pikeun suksés kalayan usaha AI & ML anjeun, naha anjeun nembé ngamimitian atanapi nuju nuju kalaksanakeun.

Program ieu mangrupikeun data anu difokuskeun kana sagala aspek manajemén proyék AI, sareng ieu kalebet élmu data, sababaraha topik anu bakal dibahas:

• Dasar tina AI sareng ML Terminologi sareng konsép
• Tujuh Pola AI
• Pangalusna Manajemén Proyék AI
• Teuleum jero kana proyék AI anu saleresna nganggo CPMAI
• Metode, pendekatan, konsep, sareng algoritma diajar anu diawasi, henteu diawasi, sareng penguatan
• Aspék anu paling penting dina Élmu Data relevan pikeun AI
• Kumaha pamahaman bisnis, pamahaman data, persiapan data, pamekaran modél, évaluasi modél, sareng operasionalisasi modél pas babarengan
• Métode Iterative sareng tangkas pikeun AI
• Kumaha ngawangun sistem AI Etika sareng Tanggung Jawab
• Kumaha cara ngadamel tim AI anu idéal

Program ieu nawiskeun fitur ieu sareng nawiskeun sertipikat parantosan:

• Sadaya Tingkat Kamampuh
• Palatih gaduh dugi ka genep (6) bulan kanggo ngaréngsékeun pelatihan
• Aksés ka pidéo anu dirékam sareng bahan pelatihan disayogikeun salami tilu puluh (30) dinten saatos kasimpulan kelas
• jam 30: durasi

7. IBM Machine Learning bijil Profesional

Sertipikat ti IBM ieu ditujukeun pikeun anu hoyong ngembangkeun kaahlian sareng pangalaman anu dipikabutuh pikeun karir dina Mesin Pembelajaran. Program ieu diwangun ku 6 kursus anu ngabantosan anjeun ngartos kana algoritma utama sareng panggunaanana. Sanaos program panengah mangpaat pikeun saha waé anu gaduh kaahlian komputer sareng minat pikeun ngungkit data, sababaraha latar tukang dina pemrograman Python, statistik, sareng aljabar linier disarankeun.

Ieu mangrupikeun aspék utama sertifikasi ieu:

• 6-program kursus
• Kaahlian dina Pembelajaran Anu Henteu Dilayanan, Pangajaran Diawasan, Pangajaran Jero, sareng Pangajaran Panguatan
• Topik khusus sapertos Analisis Time Series sareng Analisis Survival
• Kodeu proyék anjeun nyalira nganggo kerangka open source sareng perpustakaan
• Lencana digital ti IBM saatos réngsé
• Durasi: 6 bulan, 3 jam/minggu

8. Sertipikat Profesional Téknik IBM AI

Salah sahiji sertipikat diajar mesin anu paling luhur, Sertipikat Profesional 6-kursus ieu ditujukeun pikeun masihan individu alat anu dipikabutuh pikeun suksés salaku insinyur AI atanapi ML. Éta nyertakeun konsép dasar Pembelajaran Mesin sareng Pembelajaran Jero, sapertos Pembelajaran Diawasi sareng Henteu Diawasi. Anjeun ogé bakal diajar kumaha ngawangun, ngalatih, sareng nyebarkeun arsitéktur anu jero.

Ieu mangrupikeun aspék utama sertifikasi ieu:

• 6-program kursus
• Diajar Diawasan sareng Henteu Diawaskeun sareng Python
• Larapkeun perpustakaan Mesin Learning sareng Deep Learning populér sapertos SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, sareng Tensorflow
• Tackle masalah ngalibetkeun Pangakuan Obyék, Komputer Visi, Pangolahan Gambar sareng Pidéo, Analisis Téks, sareng NLP
• Lencana digital ti IBM saatos réngsé
• Durasi: 8 bulan, 3 jam/minggu

9. Pembelajaran Mesin ku Universitas Stanford

Kelas anu ditawarkeun ku Stanford University ieu ngajarkeun téknik pembelajaran mesin anu paling efektif, sareng anjeun ngagaduhan kasempetan pikeun nerapkeunana pikeun damel nyalira. Kelas ogé nyadiakeun pangaweruh diperlukeun pikeun nerapkeun téknik pikeun masalah anyar. Éta mangrupikeun kursus anu lega sareng perkenalan kana Pembelajaran Mesin, Datamining, sareng Pangenal Pola Statistik.

Ieu aspék utama kursus ieu:

• Topik sapertos Pangajaran anu Diawasi sareng Henteu Diawasi
• Seueur studi kasus sareng aplikasi
• Nerapkeun algoritma pembelajaran pikeun ngawangun Robot Smart, Pamahaman Teks, Visi Komputer, Informatika Médis, Audio, sareng Pertambangan Database
• Sertipikat anu tiasa dibagi kana kompetisi
• jam 60: durasi

10. Algoritma Pembelajaran Lanjutan

Kursus anu pondok tapi pikaresepeun ieu nawiskeun program online dasar anu didamel ku kolaborasi antara DeepLearning.AI sareng Stanford Online. Dina program anu ramah-pemula ieu, anjeun bakal diajar dasar-dasar diajar mesin sareng kumaha ngagunakeun téknik ieu pikeun ngawangun aplikasi AI dunya nyata.

Ieu aspék utama kursus ieu:

• Wawasan ti para ahli
• Ngawangun sareng ngalatih jaringan saraf sareng TensorFlow pikeun ngalakukeun klasifikasi multi-kelas
• Larapkeun prakték pangsaéna pikeun pamekaran mesin diajar supados modél anjeun ngageneralisasi kana data sareng tugas di dunya nyata
• Ngawangun sareng nganggo tangkal kaputusan sareng metode ensemble tangkal, kalebet leuweung acak sareng tangkal anu ningkat
• Larapkeun prakték pangsaéna pikeun pamekaran mesin diajar supados modél anjeun ngageneralisasi kana data sareng tugas di dunya nyata
• jam 34: durasi