10 parimat masinõppe sertifikaati (juuni 2024)

Kuna tehisintellekt (AI) muudab paljudes sektorites jätkuvalt revolutsiooni, muutub masinõppe oluline valdkond üha olulisemaks. Seetõttu on ettevõtete juhtidel suur nõudlus mõista nii tehisintellekti olulisust kui ka selle rakendamist äritegevuses ning ka seda, kuidas andmeid kasutada.

Seda kõike arvestades võib masinõppe sertifikaat avada võimaluste aknad. Lugejad, kes otsivad kodeerimise õppetunde, peaksid külastama meie lehte Python ja Tensorflow kursused.

Siin on ülevaade parimatest masinõppe sertifikaatidest.

1. MIT Sloani tehisintellekt: mõju äristrateegiale

Sellel ärijuhtidele suunatud kursusel on 2 juhendajat ja seda juhib Daniela Rus, Rus on Andrew (1956) ja Erna Viterbi elektrotehnika ja arvutiteaduse professor ning MIT-i arvutiteaduse ja tehisintellekti labori (CSAIL) direktor. Ta töötab Toyota-CSAILi ühisuuringute keskuse direktorina ja on Toyota uurimisinstituudi teadusliku nõuandekogu liige.

Teine juhendaja on Thomas Malone, Malone on MIT Sloani juhtimiskooli infotehnoloogia ja organisatsiooniuuringute professor. Tema uurimistöö keskendub sellele, kuidas saab uusi organisatsioone kujundada nii, et nad kasutaksid ära infotehnoloogia pakutavaid võimalusi. Tema uusim raamat, Supermeeled, ilmus mais 2018. Tal on 11 patenti, ta on olnud kolme tarkvaraettevõtte kaasasutaja ning teda tsiteeritakse paljudes väljaannetes, nagu näiteks heaolu, New York Timesileja Juhtmega.

Sellel kursusel on teil järgmised oskused:

• Praktiline alus tehisintellektis (AI) ja selle ärirakendustes, mis varustab teid teadmiste ja enesekindlusega, mida vajate muuta oma organisatsiooni innovaatiliseks, tõhusaks ja jätkusuutlikuks tulevikuettevõtteks.
• Oskus juhtida teadlik, strateegiliste otsuste langetamine ja äritegevuse tõhustamine integreerides tehisintellekti juhtimise ja juhtimise põhiteadmised teie organisatsiooni toimimisse.
• Võimas kahepoolne perspektiiv kahest MIT-i koolist – MIT Sloani juhtimiskoolist ja MIT-i arvutiteaduse ja tehisintellekti laborist – pakuvad teile äriobjektiivi kaudu head kontseptuaalset arusaama tehisintellekti tehnoloogiatest.

2. Oxfordi tehisintellekt

Kursus, mille eesmärk on võimaldada teil mõista tehisintellekti, selle potentsiaali äritegevuse jaoks ja selle rakendamise võimalusi.

Seda kursust juhib Matthias Holweg, Matthias on koolitatud tööstusinsener ja teda huvitab, kuidas organisatsioonid loovad ja säilitavad protsesside täiustamise tavasid. Tema uurimistöö keskendub protsesside täiustamise metoodikate arengule ja kohandamisele, kuna neid kasutatakse tootmise, teeninduse, kontorite ja avaliku sektori kontekstis.

Selle kursuse käigus saate aru järgmistest põhitõdedest:

• Võimalus tuvastada ja hinnata AI võimalusi oma organisatsioonis ja luua selle rakendamiseks ärikasutus.
• Tugev kontseptuaalne arusaam AI taga olevatest tehnoloogiatest, näiteks masinõpe, süvaõpe, närvivõrgud ja algoritmid.
• Oxford Saïdi õppejõudude ja paljude tööstuse ekspertide ülevaated, mis aitavad teil koostada teadliku arvamuse AI ja selle kohta sotsiaalsed ja eetilised tagajärjed.
• Kontekstuaalne arusaam AI-st, selle ajaloost ja evolutsioonist, mis aitab teil seda teha teha asjakohaseid ennustusi selle tulevase trajektoori kohta.

3. MIT Sloani järelevalveta masinõpe: andmete potentsiaali vabastamine

See kursus keskendub sellele, kuidas masinõpe saab kasutada andmeid – ükskõik kui väikesed – AI mudeli koolitamiseks.

Seda kursust juhib Antonio Torralba, kus osaleb 5 juhendajat, Delta Electronics elektrotehnika ja arvutiteaduse professor, MIT CSAILi EECS osakonna AI+D teaduskonna juhataja.

Sellel kursusel uurite, kuidas masinõppetehnikad määravad andmete potentsiaali. Saate aru, kuidas kujutised võivad järsult vähendada täpsete AI-mudelite loomiseks vajalike siltide hulka. Kui olete nendest põhitõdedest aru saanud, saate õppida, kuidas eelkoolitatud AI mudelid võivad mõjutada esitusõppe ja generatiivse modelleerimise rakendamist organisatsioonides.

Lõpuks avastate tõlgendatavuse ja põhjuslikkuse tähtsuse täpsete ML-mudelite loomisel ning lõpuks uurite masinõppemudelite juurutamise tegelikkust oma organisatsioonis.

See võib anda ülevaate järgmistest andmete põhialustest:

• Põhjalik arusaam sellest, kuidas esitusõpe võib lahendada äriprobleeme ja suurendada AI-algatuste ROI-d.
• Ülevaade generatiivsete mudelite väljakutsetest, võimalustest ja olulistest kaalutlustest organisatsioonis.
• Tervikvaade eelkoolitatud mudelite maastikust ja sellest, kuidas neid mudeleid oma organisatsioonis kõige paremini kasutada.

• Võimalus luua oma kontekstis läbipaistvaid, tõlgendatavaid ML-mudeleid.

4. LSE masinõpe: praktilised rakendused

Täiendage oma andmeoskusi ja arendage tehnilist arusaamist masinõppe ärirakendustest.

See kursus on mõeldud selleks, et õppida rakendama toimivat andmestrateegiat, alustades masinõpperakenduste optimeerimiseks sobiva andmete kasutamise ja töötlemise avastamisest. Uurige regressiooni kui juhendatud masinõppe tehnikat, et ennustada pidevat muutujat (vastust või sihtmärki) muude muutujate (funktsioonide või ennustajate) kogumi põhjal.

Lõpuks saate aru, kuidas puupõhiseid meetodeid ja ansambliõppe meetodeid rakendatakse prognooside täpsuse parandamiseks, kuid mis veelgi olulisem, mõistate, mis on närvivõrgud, nende kõige edukamad rakendused ja kuidas neid ärikontekstis kasutada.

Pärast selle kursuse läbimist saate:

• Omage põhjalikku arusaamist erinevaid masinõppe tehnikaid, sealhulgas regressioon, ansambliõpe ja puupõhised meetodid.
• Oskus kodeerida R-is ja rakendada masinõppe tehnikaid erinevat tüüpi andmetele.
• Kokkupuude sellega masinõppe uusimad piirid, nagu närvivõrgud ja kuidas neid äris rakendada.
• Kas pädevustunnistus LSE-st, maailma juhtivast sotsiaalteaduste ülikoolist.

5. MIT Sloani masinõpe ettevõtluses

See on veel üks Daniela Rusi ja Thomas Malone'i kursus. See kursus keskendub transformatiivse tehnoloogia võimendamiseks nii oma mõtlemises kui ka ärirakendustes.

Alustuseks õpite tundma masinõpet ja selle kasvavat rolli ettevõtluses. Saate aru andmete rollist ja rakendusplaani tähtsusest. Järgige seda, uurides sensori, keele ja tehinguandmete abil masinõppe rakendamise nõudeid. Siit saate välja töötada masinõppe rakendusplaani ja kaaluda masinõppe tulevikku ettevõtluses.

See kursus peaks andma teile suurepärase ülevaate järgmistest põhipunktidest:

• Praktiline tegevuskava Masinõpet strateegiliselt rakendada äris, mis on loodud teie organisatsiooni tõhusaks juhendamiseks.
• kokkupuude masinõppe tehniliste elementidega, ilma et peaksite kodeerima või programmeerima, aidates teil seda tehnoloogiat oma strateegilises mõtlemises ära kasutada.
• Lugupeetud MIT-i õppejõudude ja masinõppe ekspertide ülevaated, pakkudes väärtuslikku potentsiaali uute karjäärivõimaluste avamiseks.

6. Cognilytica – kognitiivse projektijuhtimise AI (CPMAI) sertifikaat

See on kõige põhjalikum Cognilytica pakutav kursus, mis hõlmab andmeteadust ja masinõpet.

CPMAI metoodika on tööstuse parimate tavade metoodika edukate AI ja ML projektide jaoks. Cognilytica CPMAI koolitus ja sertifitseerimine valmistab teid ette oma tehisintellekti ja ML-i jõupingutustega edu saavutamiseks, olenemata sellest, kas olete alles alustamas või juurutamise teel.

See programm on andmed, mis keskenduvad projektijuhtimise AI kõikidele aspektidele ja see hõlmab andmeteadust, mõningaid käsitletavaid teemasid:

• AI ja ML põhialused Terminoloogia ja mõisted
• AI seitse mustrit
• AI projektijuhtimise parimad tavad
• Sukelduge CPMAI abil põhjalikult tegelikesse AI-projektidesse
• Juhendatud, järelevalveta ja tugevdatud õppemeetodid, lähenemisviisid, kontseptsioonid ja algoritmid
• Tehisintellektiga seotud andmeteaduse kõige olulisemad aspektid
• Kuidas sobivad kokku ärist arusaamine, andmete mõistmine, andmete ettevalmistamine, mudeli arendamine, mudeli hindamine ja mudelite kasutuselevõtt
• Iteratiivsed ja paindlikud meetodid AI jaoks
• Kuidas luua eetilisi ja vastutustundlikke AI süsteeme
• Kuidas luua ideaalne AI meeskond

See programm pakub järgmisi funktsioone ja pakub lõputunnistust:

• Kõik oskuste tasemed
• Koolitatavatel on koolituse läbimiseks aega kuni kuus (6) kuud
• Juurdepääs salvestatud videotele ja koolitusmaterjalidele on tagatud kolmekümne (30) päeva jooksul pärast kursuse lõppu
• Kestus: 30 tundi

7. IBM masinõppe kutsetunnistus

See IBM-i sertifikaat on mõeldud neile, kes soovivad arendada masinõppes karjääriks vajalikke oskusi ja kogemusi. Programm koosneb 6 kursusest, mis aitavad teil mõista peamisi algoritme ja nende kasutusvõimalusi. Kuigi kesktaseme programm on kasulik kõigile, kellel on arvutioskused ja kes on huvitatud andmete kasutamisest, on soovitatav Pythoni programmeerimise, statistika ja lineaaralgebra taust.

Siin on selle sertifikaadi peamised aspektid.

• 6-käiguline programm
• Juhendajata õppimise, juhendatud õppimise, süvaõppe ja tugevdava õppe oskused
• Eriteemad, nagu aegridade analüüs ja ellujäämise analüüs
• Kodeerige oma projektid avatud lähtekoodiga raamistike ja raamatukogudega
• IBMi digitaalne märk pärast lõpetamist
• Kestus: 6 kuud, 3 tundi/nädalas

8. IBM AI inseneri kutsetunnistus

Veel üks parimaid masinõppe sertifikaate, selle 6-kursuse kutsetunnistuse eesmärk on anda inimestele AI või ML-insenerina edu saavutamiseks vajalikud tööriistad. See hõlmab masinõppe ja süvaõppe põhikontseptsioone, nagu juhendatud ja järelevalveta õpe. Samuti saate teada, kuidas süvaarhitektuure luua, koolitada ja juurutada.

Siin on selle sertifikaadi peamised aspektid.

• 6-käiguline programm
• Juhendatud ja järelevalveta õppimine Pythoni abil
• Rakendage populaarseid masinõppe ja süvaõppe teeke, nagu SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch ja Tensorflow
• Lahendage probleeme, mis hõlmavad objektituvastust, arvutinägemist, pildi- ja videotöötlust, tekstianalüüsi ja NLP-d
• IBMi digitaalne märk pärast lõpetamist
• Kestus: 8 kuud, 3 tundi/nädalas

9. Stanfordi ülikooli masinõpe

Selles Stanfordi ülikooli pakutavas klassis õpetatakse kõige tõhusamaid masinõppe tehnikaid ja teil on võimalus neid enda heaks rakendada. Tunnis antakse ka teadmisi, mida on vaja tehnikate rakendamiseks uute probleemide lahendamisel. See on lai kursus ja sissejuhatus masinõppesse, andmekaevesse ja statistiliste mustrite tuvastamisse.

Siin on selle kursuse peamised aspektid:

• Sellised teemad nagu juhendatud ja järelevalveta õppimine
• Arvukad juhtumiuuringud ja rakendused
• Õppimisalgoritmide rakendamine nutikate robotite, teksti mõistmise, arvutivisioonide, meditsiiniinformaatika, heli ja andmebaaside kaevandamiseks
• Võistlusel jagatav tunnistus
• Kestus: 60 tundi

10. Täiustatud õppe algoritmid

See lühike, kuid muljetavaldav kursus pakub põhilist veebiprogrammi, mis on loodud koostöös DeepLearning.AI ja Stanford Online'iga. Selles algajasõbralikus programmis saate teada masinõppe põhitõdesid ja seda, kuidas neid tehnikaid kasutada reaalsete tehisintellekti rakenduste loomiseks.

Siin on selle kursuse peamised aspektid:

• Arvamused ekspertidelt
• Ehitage ja treenige TensorFlow abil närvivõrku, et teostada mitme klassi klassifikatsiooni
• Rakendage masinõppe arendamise parimaid tavasid, et teie mudelid üldistaksid andmeid ja ülesandeid reaalses maailmas
• Ehitage ja kasutage otsustuspuid ja puuansambli meetodeid, sealhulgas juhuslikke metsi ja tõstetud puid
• Rakendage masinõppe arendamise parimaid tavasid, et teie mudelid üldistaksid andmeid ja ülesandeid reaalses maailmas
• Kestus: 34 tundi