10 საუკეთესო მანქანათმცოდნეობის სერთიფიკატი (2024 წლის ივნისი)

ვინაიდან ხელოვნური ინტელექტი (AI) აგრძელებს მრავალი სექტორის რევოლუციას, მანქანური სწავლის სასიცოცხლო სფეროს მნიშვნელობა იზრდება. ამის გამო, დიდი მოთხოვნაა ბიზნესის აღმასრულებლებზე, გააცნობიერონ როგორც ხელოვნური ინტელექტის მნიშვნელობა და როგორ ეხება ის ბიზნესს, ასევე როგორ გამოიყენონ მონაცემები.

ამ ყველაფრის გათვალისწინებით, მანქანათმცოდნეობის სერთიფიკატს შეუძლია გახსნას შესაძლებლობების ფანჯრები. მკითხველებისთვის, რომლებიც ეძებენ კოდირების გაკვეთილებს, უნდა ეწვიონ ჩვენს Python მდე ტენსორფლოს კურსები.

აქ მოცემულია მანქანური სწავლების საუკეთესო სერთიფიკატები:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy

მიზნად ისახავს ბიზნეს აღმასრულებლებს, ამ კურსს ჰყავს 2 ინსტრუქტორი და მას ხელმძღვანელობს დანიელა რუსი, რუსი არის ენდრიუ (1956) და ერნა ვიტერბის პროფესორი ელექტროინჟინერიისა და კომპიუტერული მეცნიერების და კომპიუტერული მეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორიის (CSAIL) დირექტორი MIT-ში. ის მუშაობს Toyota-CSAIL ერთობლივი კვლევითი ცენტრის დირექტორად და არის Toyota Research Institute-ის სამეცნიერო მრჩეველთა საბჭოს წევრი.

მეორე ინსტრუქტორი არის თომას მალონი, მალონი არის ინფორმაციული ტექნოლოგიებისა და ორგანიზაციული კვლევების პროფესორი MIT Sloan-ის მენეჯმენტის სკოლაში. მისი კვლევა ფოკუსირებულია იმაზე, თუ როგორ შეიძლება შეიქმნას ახალი ორგანიზაციები, რათა ისარგებლონ საინფორმაციო ტექნოლოგიების მიერ მოწოდებული შესაძლებლობებით. მისი უახლესი წიგნი, სუპერმაინდები, გამოჩნდა 2018 წლის მაისში. მას აქვს 11 პატენტი, დააარსა სამი პროგრამული კომპანია და ციტირებულია მრავალ პუბლიკაციაში, როგორიცაა Fortuneსაქართველოს New York Timesდა სადენიანი.

ამ კურსიდან თქვენ გაივლით შემდეგ უნარებს:

• ხელოვნური ინტელექტის (AI) და მისი ბიზნეს აპლიკაციების პრაქტიკული საფუძველი, რომელიც აღჭურავს თქვენ საჭირო ცოდნითა და ნდობით შეცვალეთ თქვენი ორგანიზაცია მომავლის ინოვაციურ, ეფექტურ და მდგრად კომპანიად.
• ლიდერობის უნარი ინფორმირებული, სტრატეგიული გადაწყვეტილებების მიღება და ბიზნესის ეფექტურობის გაზრდა AI მენეჯმენტისა და ლიდერობის ძირითადი შეხედულებების ინტეგრირებით თქვენი ორგანიზაციის ოპერირების გზაზე.
• ძლიერი ორმაგი პერსპექტივა MIT-ის ორი სკოლიდან - MIT Sloan-ის მენეჯმენტის სკოლა და MIT კომპიუტერული მეცნიერებისა და ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორია - გთავაზობთ AI ტექნოლოგიების საფუძვლიან კონცეპტუალურ გაგებას ბიზნეს ლინზების მეშვეობით.

2. ოქსფორდის ხელოვნური ინტელექტი

კურსი შექმნილია იმ მიზნით, რომ საშუალებას მოგცემთ გაიგოთ AI, მისი პოტენციალი ბიზნესისთვის და მისი განხორციელების შესაძლებლობები.

ამ კურსს უძღვება მათიას ჰოლვეგი, მათიასი გაწვრთნილი ინდუსტრიული ინჟინერია და დაინტერესებულია, თუ როგორ წარმოქმნიან და ინარჩუნებენ ორგანიზაციები პროცესის გაუმჯობესების პრაქტიკას. მისი კვლევა ფოკუსირებულია პროცესის გაუმჯობესების მეთოდოლოგიების ევოლუციასა და ადაპტაციაზე, რადგან ისინი გამოიყენება წარმოების, მომსახურების, საოფისე და საჯარო სექტორის კონტექსტში.

ამ კურსით თქვენ გექნებათ გაგება შემდეგი საფუძვლების შესახებ:

• უნარი იდენტიფიცირება და შეაფასოს AI შესაძლებლობები თქვენს ორგანიზაციაში და შექმენით ბიზნეს საქმე მისი განხორციელებისთვის.
• ძლიერი კონცეპტუალური გაგება ტექნოლოგიების უკან AI, როგორიცაა მანქანათმცოდნეობა, ღრმა სწავლება, ნერვული ქსელები და ალგორითმები.
• ცნობა ოქსფორდის საიდის ფაკულტეტისა და ინდუსტრიის მრავალი ექსპერტისგან, გეხმარებათ ინფორმირებული აზრის ჩამოყალიბებაში AI და მისი შესახებ სოციალური და ეთიკური შედეგები.
• ხელოვნური ინტელექტის, მისი ისტორიისა და ევოლუციის კონტექსტური გაგება, რაც დაგეხმარებათ გააკეთოს შესაბამისი პროგნოზები მისი მომავალი ტრაექტორიისთვის.

3. MIT Sloan უკონტროლო მანქანათმცოდნეობა: მონაცემთა პოტენციალის განბლოკვა

ეს კურსი ფოკუსირებულია იმაზე, თუ როგორ შეუძლია მანქანათმცოდნეობას გამოიყენოს მონაცემები – რაც არ უნდა მცირე იყოს – ხელოვნური ინტელექტის მოდელის მოსამზადებლად.

5 ინსტრუქტორის მონაწილეობით, ამ კურსს ხელმძღვანელობს ანტონიო ტორალბა, დელტა ელექტრონიკის პროფესორი ელექტროინჟინერიისა და კომპიუტერული მეცნიერების საკითხებში, AI+D ფაკულტეტის ხელმძღვანელი, EECS დეპარტამენტი, MIT CSAIL.

ამ კურსში თქვენ შეისწავლით თუ როგორ განსაზღვრავს მანქანური სწავლების ტექნიკა მონაცემთა პოტენციალს. გაიგეთ, თუ როგორ შეუძლია წარმოდგენებს მკვეთრად შეამციროს ეტიკეტების რაოდენობა, რომელიც საჭიროა ზუსტი AI მოდელების შესაქმნელად. მას შემდეგ რაც გაიგებთ ამ საფუძვლებს, თქვენ წინ მიიწევთ იმის სწავლაში, თუ როგორ შეიძლება გავლენა მოახდინოს წინასწარ გაწვრთნილმა AI მოდელებმა ორგანიზაციებში წარმომადგენლობითი სწავლისა და გენერაციული მოდელირების გამოყენებაზე.

თქვენ საბოლოოდ აღმოაჩენთ ინტერპრეტაციის და მიზეზობრიობის მნიშვნელობას ზუსტი ML მოდელების შესაქმნელად და ბოლოს შეისწავლით თქვენს ორგანიზაციაში მანქანათმცოდნეობის მოდელების დანერგვის რეალობას.

ეს შეიძლება გვთავაზობდეს ამ ძირითადი მონაცემების საფუძვლების გაგებას:

• სიღრმისეული გაგება იმისა, თუ როგორ შეუძლია წარმომადგენლობითი სწავლების მოგვარება ბიზნესის პრობლემებზე და გაზარდოს ROI AI ინიციატივებზე.
• ორგანიზაციაში გენერაციული მოდელების გამოწვევების, შესაძლებლობებისა და მნიშვნელოვანი მოსაზრებების გააზრება.
• წინასწარ მომზადებული მოდელების ლანდშაფტის ჰოლისტიკური ხედვა და როგორ გამოიყენოთ ეს მოდელები საუკეთესოდ თქვენს ორგანიზაციაში.

• თქვენს კონტექსტში გამჭვირვალე, ინტერპრეტაციადი ML მოდელების შექმნის შესაძლებლობა.

4. LSE Machine Learning: Practical Applications

განაახლეთ თქვენი მონაცემთა უნარები და განავითარეთ ტექნიკური გაგება მანქანური სწავლების ბიზნეს აპლიკაციების შესახებ.

ეს კურსი შექმნილია იმისთვის, რომ ისწავლოს თუ როგორ უნდა შეასრულოს მონაცემთა სტრატეგია, რომელიც მუშაობს, იწყება მონაცემთა შესაბამისი გამოყენებისა და დამუშავებით მანქანური სწავლების აპლიკაციების ოპტიმიზაციისთვის. გამოიკვლიეთ რეგრესია, როგორც ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა, რათა წინასწარ განსაზღვროთ უწყვეტი ცვლადი (პასუხი ან სამიზნე) სხვა ცვლადების ნაკრებიდან (ფუნქციები ან პროგნოზები).

თქვენ საბოლოოდ გაიგებთ, თუ როგორ გამოიყენება ხეებზე დაფუძნებული მეთოდები და ანსამბლის სწავლების მეთოდები პროგნოზის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, მაგრამ რაც მთავარია გაიგებთ რა არის ნერვული ქსელები, მისი ყველაზე წარმატებული აპლიკაციები და როგორ შეიძლება მისი გამოყენება ბიზნეს კონტექსტში.

ამ კურსის გავლის შემდეგ თქვენ:

• გქონდეთ სიღრმისეული გაგება სხვადასხვა მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა, მათ შორის რეგრესია, ანსამბლის სწავლა და ხეებზე დაფუძნებული მეთოდები, სხვათა შორის.
• R-ში კოდირების და მანქანური სწავლების ტექნიკის გამოყენების შესაძლებლობა სხვადასხვა ტიპის მონაცემებზე.
• ექსპოზიცია მანქანათმცოდნეობის უახლესი საზღვრები, როგორიცაა ნერვული ქსელები და როგორ შეიძლება მათი გამოყენება ბიზნესში.
• აქვს კომპეტენციის სერტიფიკატი LSE-დან, მსოფლიოში წამყვანი სოციალური მეცნიერების უნივერსიტეტიდან.

5. MIT Sloan Machine Learning ბიზნესში

ეს არის კიდევ ერთი კურსი, რომელიც არის დანიელა რუსისა და თომას მალონის მიერ. ეს კურსი ფოკუსირებულია იმაზე, თუ როგორ გამოიყენოთ ტრანსფორმაციული ტექნოლოგია როგორც თქვენს აზროვნებაში, ასევე ბიზნეს აპლიკაციებში.

თქვენ დაიწყებთ მანქანური სწავლისა და მისი მზარდი როლის შესახებ ბიზნესში შესწავლით. თქვენ გესმით მონაცემთა როლი და განხორციელების გეგმის მნიშვნელობა. მიჰყევით ამას მანქანური სწავლების გამოყენების მოთხოვნების შესწავლით სენსორის, ენისა და ტრანზაქციის მონაცემების გამოყენებით. აქედან თქვენ შეძლებთ მანქანური სწავლების განხორციელების გეგმის შემუშავებას და ბიზნესში მანქანათმცოდნეობის მომავლის განხილვას.

ამ კურსმა კარგად უნდა გაიგოთ შემდეგი ძირითადი პუნქტები:

• პრაქტიკული სამოქმედო გეგმა სტრატეგიულად დანერგოს მანქანათმცოდნეობა ბიზნესში, შექმნილია თქვენი ორგანიზაციის ეფექტურად წარმართვისთვის.
• მანქანათმცოდნეობის ტექნიკური ელემენტების ექსპოზიცია, კოდირების ან დაპროგრამების საჭიროების გარეშე, გეხმარებათ გამოიყენოთ ეს ტექნოლოგია თქვენს სტრატეგიულ აზროვნებაში.
• ცნობები MIT-ის პატივცემული ფაკულტეტისა და მანქანათმცოდნეობის ექსპერტებისგან, სთავაზობს ღირებულ პოტენციალს ახალი კარიერული შესაძლებლობების გასახსნელად.

6. Cognilytica – შემეცნებითი პროექტის მენეჯმენტი AI (CPMAI) სერტიფიცირებისთვის

ეს არის ყველაზე ყოვლისმომცველი კურსი, რომელსაც გთავაზობთ Cognilytica და მოიცავს მონაცემთა მეცნიერებას და მანქანათმცოდნეობას.

CPMAI მეთოდოლოგია არის ინდუსტრიის საუკეთესო პრაქტიკის მეთოდოლოგია წარმატებული AI და ML პროექტებისთვის. Cognilytica-ს CPMAI ტრენინგი და სერთიფიკატი ამზადებს თქვენ წარმატების მისაღწევად თქვენი AI & ML ძალისხმევით, მიუხედავად იმისა, ახლა იწყებთ თუ კარგად ხართ განხორციელების გზაზე.

ეს პროგრამა არის მონაცემები, რომელიც ორიენტირებულია პროექტის მენეჯმენტის ხელოვნური ინტელექტის ყველა ასპექტზე და მოიცავს მონაცემთა მეცნიერებას, ზოგიერთ თემას, რომელიც იქნება დაფარული:

• AI და ML ტერმინოლოგიისა და ცნებების საფუძვლები
• ხელოვნური ინტელექტის შვიდი ნიმუში
• AI პროექტის მენეჯმენტის საუკეთესო პრაქტიკა
• ჩაუღრმავდით რეალურ AI პროექტებს CPMAI-ის გამოყენებით
• სწავლის მეთოდები, მიდგომები, ცნებები და ალგორითმები ზედამხედველობის გარეშე, უკონტროლო და განმამტკიცებელი
• მონაცემთა მეცნიერების ყველაზე მნიშვნელოვანი ასპექტები, რომლებიც ეხება AI-ს
• როგორ ჯდება ბიზნესის გაგება, მონაცემთა გაგება, მონაცემთა მომზადება, მოდელის შემუშავება, მოდელის შეფასება და მოდელის ოპერაციონალიზაცია
• განმეორებითი და სწრაფი მეთოდები AI-სთვის
• როგორ ავაშენოთ ეთიკური და პასუხისმგებელი AI სისტემები
• როგორ შევქმნათ იდეალური AI გუნდი

ეს პროგრამა გთავაზობთ შემდეგ მახასიათებლებს და გთავაზობთ დასრულების სერთიფიკატს:

• ყველა უნარის დონე
• მსმენელებს აქვთ ექვსი (6) თვემდე ტრენინგის დასასრულებლად
• ჩაწერილ ვიდეოებსა და სასწავლო მასალებზე წვდომა უზრუნველყოფილია გაკვეთილის დასრულების შემდეგ ოცდაათი (30) დღის განმავლობაში
• ხანგრძლივობა: ჰიტები საათი

7. IBM Machine Learning პროფესიული სერთიფიკატი

IBM-ის ეს სერტიფიკატი გამიზნულია მათთვის, ვისაც სურს განავითაროს მანქანათმცოდნეობის კარიერისთვის საჭირო უნარები და გამოცდილება. პროგრამა შედგება 6 კურსისგან, რომლებიც დაგეხმარებათ გაიგოთ ძირითადი ალგორითმები და მათი გამოყენება. მიუხედავად იმისა, რომ შუალედური პროგრამა სასარგებლოა ყველასთვის, ვისაც აქვს კომპიუტერის ცოდნა და აქვს ინტერესი მონაცემთა გამოყენებაში, რეკომენდებულია პითონის პროგრამირების, სტატისტიკისა და ხაზოვანი ალგებრას გარკვეული გამოცდილება.

აქ მოცემულია ამ სერტიფიკაციის ძირითადი ასპექტები:

• 6 კურსის პროგრამა
• უკონტროლო სწავლის, ზედამხედველობის ქვეშ მყოფი სწავლის, ღრმა სწავლისა და განმტკიცების უნარები
• სპეციალური თემები, როგორიცაა დროის სერიების ანალიზი და გადარჩენის ანალიზი
• დააკოდირე საკუთარი პროექტები ღია კოდის ჩარჩოებით და ბიბლიოთეკებით
• ციფრული ბეჯი IBM-ისგან დასრულების შემდეგ
• ხანგრძლივობა: 6 თვე, 3 საათი/კვირაში

8. IBM AI ინჟინერიის პროფესიული სერთიფიკატი

მანქანათმცოდნეობის კიდევ ერთი საუკეთესო სერთიფიკატი, ეს 6-კურსიანი პროფესიონალური სერთიფიკატი მიზნად ისახავს ინდივიდებს მისცეს ინსტრუმენტები, რომლებიც აუცილებელია წარმატებისთვის, როგორც AI ან ML ინჟინერი. ის მოიცავს მანქანათმცოდნეობის და ღრმა სწავლის ფუნდამენტურ ცნებებს, როგორიცაა ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის გარეშე სწავლება. თქვენ ასევე შეისწავლით ღრმა არქიტექტურის აშენებას, მომზადებას და დანერგვას.

აქ მოცემულია ამ სერტიფიკაციის ძირითადი ასპექტები:

• 6 კურსის პროგრამა
• ზედამხედველობითი და უკონტროლო სწავლა Python-ით
• გამოიყენეთ მანქანების სწავლისა და ღრმა სწავლების პოპულარული ბიბლიოთეკები, როგორიცაა SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch და Tensorflow
• პრობლემების მოგვარება ობიექტების ამოცნობის, კომპიუტერული ხედვის, გამოსახულების და ვიდეოს დამუშავების, ტექსტის ანალიტიკისა და NLP
• ციფრული ბეჯი IBM-ისგან დასრულების შემდეგ
• ხანგრძლივობა: 8 თვე, 3 საათი/კვირაში

9. მანქანათმცოდნეობა სტენფორდის უნივერსიტეტის მიერ

სტენფორდის უნივერსიტეტის მიერ შემოთავაზებული ეს კლასი ასწავლის მანქანათმცოდნეობის ყველაზე ეფექტურ ტექნიკას და თქვენ გეძლევათ შანსი, განახორციელოთ ისინი საკუთარ თავზე მუშაობისთვის. კლასში ასევე მოცემულია ცოდნა, რომელიც საჭიროა ტექნიკის ახალ პრობლემებზე გამოსაყენებლად. ეს არის ვრცელი კურსი და შესავალი მანქანათმცოდნეობის, მონაცემთა მოპოვებისა და სტატისტიკური ნიმუშის ამოცნობის შესახებ.

აქ მოცემულია ამ კურსის ძირითადი ასპექტები:

• თემები, როგორიცაა ზედამხედველობის ქვეშ და ზედამხედველობის გარეშე სწავლა
• უამრავი საქმის შესწავლა და განაცხადი
• სწავლის ალგორითმების გამოყენება ჭკვიანი რობოტების შესაქმნელად, ტექსტის გაგება, კომპიუტერული ხედვები, სამედიცინო ინფორმატიკა, აუდიო და მონაცემთა ბაზების მოპოვება
• გასაზიარებელი სერტიფიკატი კონკურსის დროს
• ხანგრძლივობა: ჰიტები საათი

10. გაფართოებული სწავლის ალგორითმები

ეს მოკლე, მაგრამ შთამბეჭდავი კურსი გთავაზობთ ფუნდამენტურ ონლაინ პროგრამას, რომელიც შეიქმნა DeepLearning.AI-სა და Stanford Online-ის თანამშრომლობით. დამწყებთათვის ამ პროგრამაში თქვენ შეისწავლით მანქანური სწავლის საფუძვლებს და როგორ გამოიყენოთ ეს ტექნიკა რეალურ სამყაროში AI აპლიკაციების შესაქმნელად.

აქ მოცემულია ამ კურსის ძირითადი ასპექტები:

• ექსპერტების შეხედულებები
• შექმენით და მოამზადეთ ნერვული ქსელი TensorFlow-ით მრავალკლასიანი კლასიფიკაციის შესასრულებლად
• გამოიყენეთ მანქანათმცოდნეობის განვითარების საუკეთესო პრაქტიკა, რათა თქვენი მოდელები განზოგადდეს რეალურ სამყაროში არსებულ მონაცემებსა და ამოცანებზე
• შექმენით და გამოიყენეთ გადაწყვეტილების ხეები და ხეების ანსამბლის მეთოდები, მათ შორის შემთხვევითი ტყეები და გაძლიერებული ხეები
• გამოიყენეთ მანქანათმცოდნეობის განვითარების საუკეთესო პრაქტიკა, რათა თქვენი მოდელები განზოგადდეს რეალურ სამყაროში არსებულ მონაცემებსა და ამოცანებზე
• ხანგრძლივობა: ჰიტები საათი