10 καλύτερες πιστοποιήσεις μηχανικής εκμάθησης (Ιούνιος 2024)

Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη (AI) συνεχίζει να φέρνει επανάσταση σε πολλούς τομείς, το ζωτικό πεδίο της μηχανικής μάθησης αποκτά μεγαλύτερη σημασία. Εξαιτίας αυτού, υπάρχει μεγάλη ζήτηση για τα στελέχη επιχειρήσεων να κατανοήσουν τόσο τη σημασία της τεχνητής νοημοσύνης και πώς εφαρμόζεται στις επιχειρήσεις, καθώς και πώς να αξιοποιούν τα δεδομένα.

Δεδομένων όλων αυτών, μια πιστοποίηση μηχανικής μάθησης μπορεί να ανοίξει παράθυρα ευκαιριών. Για τους αναγνώστες που αναζητούν μαθήματα κωδικοποίησης θα πρέπει να επισκεφτούν το δικό μας Python και Μαθήματα Tensorflow.

Ακολουθεί μια ματιά στις κορυφαίες πιστοποιήσεις μηχανικής εκμάθησης:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy

Στοχεύοντας στελέχη επιχειρήσεων, αυτό το μάθημα έχει 2 εκπαιδευτές και διευθύνεται από την Daniela Rus, Ο Rus είναι ο Andrew (1956) και η Erna Viterbi Καθηγητής Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Επιστήμης Υπολογιστών και διευθυντής του Εργαστηρίου Επιστήμης Υπολογιστών και Τεχνητής Νοημοσύνης (CSAIL) στο MIT. Υπηρετεί ως διευθύντρια του Κοινού Κέντρου Ερευνών Toyota-CSAIL και είναι μέλος της επιστημονικής συμβουλευτικής επιτροπής του Ερευνητικού Ινστιτούτου Toyota.

Ο δεύτερος εκπαιδευτής είναι ο Thomas Malone, Ο Malone είναι καθηγητής τεχνολογίας πληροφοριών και οργανωτικών σπουδών στο MIT Sloan School of Management. Η έρευνά του επικεντρώνεται στο πώς μπορούν να σχεδιαστούν νέοι οργανισμοί ώστε να εκμεταλλεύονται τις δυνατότητες που παρέχει η τεχνολογία της πληροφορίας. Το νέο του βιβλίο, Superminds, εμφανίστηκε τον Μάιο του 2018. Κατέχει 11 διπλώματα ευρεσιτεχνίας, έχει συνιδρυθεί τρεις εταιρείες λογισμικού και αναφέρεται σε πολυάριθμες δημοσιεύσεις όπως π.χ. Τύχη, την New York Times, να Ενσύρματη.

Από αυτό το μάθημα θα φύγετε με τις ακόλουθες δεξιότητες:

• Μια πρακτική βάση στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τις επιχειρηματικές εφαρμογές της, που σας εξοπλίζει με τη γνώση και την αυτοπεποίθηση που χρειάζεστε για μεταμορφώστε τον οργανισμό σας σε μια καινοτόμο, αποτελεσματική και βιώσιμη εταιρεία του μέλλοντος.
• Η ικανότητα να ηγείται ενημερωμένη, στρατηγική λήψη αποφάσεων και αύξηση της επιχειρηματικής απόδοσης ενσωματώνοντας βασικές γνώσεις διαχείρισης και ηγεσίας AI στον τρόπο λειτουργίας του οργανισμού σας.
• Μια ισχυρή διπλή προοπτική από δύο σχολές του MIT — το MIT Sloan School of Management και το MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory — σας προσφέρουν μια υγιή εννοιολογική κατανόηση των τεχνολογιών AI μέσω ενός επιχειρηματικού φακού.

2. Τεχνητή Νοημοσύνη της Οξφόρδης

Ένα μάθημα σχεδιασμένο με σκοπό να σας δώσει τη δυνατότητα να κατανοήσετε την τεχνητή νοημοσύνη, τις δυνατότητές της για επιχειρήσεις και τις ευκαιρίες για την εφαρμογή της.

Αυτό το μάθημα διευθύνεται από τον Matthias Holweg, Ο Matthias είναι εκπαιδευμένος βιομηχανικός μηχανικός και ενδιαφέρεται για το πώς οι οργανισμοί δημιουργούν και διατηρούν πρακτικές βελτίωσης διαδικασιών. Η έρευνά του επικεντρώνεται στην εξέλιξη και την προσαρμογή των μεθοδολογιών βελτίωσης της διαδικασίας καθώς εφαρμόζονται σε περιβάλλοντα παραγωγής, υπηρεσιών, γραφείων και του δημόσιου τομέα.

Με αυτό το μάθημα θα κατανοήσετε τα ακόλουθα βασικά στοιχεία:

• Η ικανότητα εντοπισμού και αξιολόγησης των δυνατοτήτων για τεχνητή νοημοσύνη στον οργανισμό σας και δημιουργία επιχειρηματικής υπόθεσης για την υλοποίησή του.
• Μια ισχυρή εννοιολογική κατανόηση των τεχνολογιών πίσω από την τεχνητή νοημοσύνη, όπως μηχανική μάθηση, βαθιά μάθηση, νευρωνικά δίκτυα και αλγόριθμοι.
• Πληροφορίες από τη σχολή του Oxford Saïd και μια σειρά από ειδικούς του κλάδου, που σας βοηθούν να αναπτύξετε μια τεκμηριωμένη γνώμη για την τεχνητή νοημοσύνη και την κοινωνικές και ηθικές επιπτώσεις.
• Μια συμφραζόμενη κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης, της ιστορίας και της εξέλιξής της, που σας βοηθά να το κάνετε κάνει σχετικές προβλέψεις για τη μελλοντική του τροχιά.

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: Ξεκλείδωμα του δυναμικού των δεδομένων

Αυτό το μάθημα επικεντρώνεται στον τρόπο με τον οποίο η μηχανική εκμάθηση μπορεί να αξιοποιήσει δεδομένα - όσο μικρά κι αν είναι - για να εκπαιδεύσει ένα μοντέλο AI.

Με 5 εκπαιδευτές, αυτό το μάθημα διευθύνεται από τον Antonio Torralba, Delta Electronics Καθηγητής Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Επιστήμης Υπολογιστών, Επικεφαλής του Τμήματος AI+D, Τμήμα EECS, MIT CSAIL.

Σε αυτό το μάθημα θα εξερευνήσετε πώς οι τεχνικές μηχανικής μάθησης καθορίζουν τις δυνατότητες των δεδομένων. Κατανοήστε πώς οι αναπαραστάσεις μπορούν να μειώσουν δραματικά την ποσότητα των ετικετών που απαιτούνται για τη δημιουργία ακριβών μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Μόλις κατανοήσετε αυτά τα βασικά, θα προχωρήσετε στην εκμάθηση του τρόπου με τον οποίο τα προεκπαιδευμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να επηρεάσουν την ανάπτυξη της εκμάθησης αναπαράστασης και της παραγωγικής μοντελοποίησης σε οργανισμούς.

Θα ανακαλύψετε τελικά τη σημασία της ερμηνείας και της αιτιότητας στη δημιουργία ακριβών μοντέλων ML και στο τέλος θα εξερευνήσετε την πραγματικότητα της ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης στον οργανισμό σας.

Αυτό θα μπορούσε να προσφέρει μια κατανόηση αυτών των βασικών βασικών δεδομένων:

• Μια εις βάθος κατανόηση του τρόπου με τον οποίο η εκμάθηση με αντιπροσώπευση μπορεί να αντιμετωπίσει επιχειρηματικά προβλήματα και να αυξήσει την απόδοση επένδυσης (ROI) σε πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης.
• Διερεύνηση των προκλήσεων, των ευκαιριών και των σημαντικών εκτιμήσεων των μοντέλων παραγωγής σε έναν οργανισμό.
• Μια ολιστική άποψη του τοπίου των προεκπαιδευμένων μοντέλων και πώς να αξιοποιήσετε καλύτερα αυτά τα μοντέλα στον οργανισμό σας.

• Η δυνατότητα δημιουργίας διαφανών, ερμηνεύσιμων μοντέλων ML στο περιβάλλον σας.

4. LSE Machine Learning: Πρακτικές Εφαρμογές

Αναβαθμίστε τις δεξιότητές σας στα δεδομένα και αναπτύξτε μια τεχνική κατανόηση των επιχειρηματικών εφαρμογών της μηχανικής εκμάθησης.

Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να μάθει πώς να εκτελεί μια στρατηγική δεδομένων που λειτουργεί, ξεκινώντας με την ανακάλυψη της κατάλληλης χρήσης και επεξεργασίας δεδομένων για τη βελτιστοποίηση εφαρμογών μηχανικής εκμάθησης. Εξερευνήστε την παλινδρόμηση ως μια εποπτευόμενη τεχνική μηχανικής εκμάθησης για την πρόβλεψη μιας συνεχούς μεταβλητής (απόκρισης ή στόχου) από ένα σύνολο άλλων μεταβλητών (χαρακτηριστικά ή προγνωστικά).

Θα καταλάβετε τελικά πώς εφαρμόζονται μέθοδοι που βασίζονται σε δέντρα και μέθοδοι εκμάθησης συνόλου για τη βελτίωση της ακρίβειας μιας πρόβλεψης, αλλά το πιο σημαντικό είναι να κατανοήσετε τι είναι τα νευρωνικά δίκτυα, τις πιο επιτυχημένες εφαρμογές τους και πώς μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε ένα επιχειρηματικό πλαίσιο.

Αφού ολοκληρώσετε αυτό το μάθημα θα:

• Να έχετε μια εις βάθος κατανόηση διάφορες τεχνικές μηχανικής εκμάθησης, συμπεριλαμβανομένης της παλινδρόμησης, της εκμάθησης συνόλου και μεθόδων που βασίζονται σε δέντρα, μεταξύ άλλων.
• Η δυνατότητα κωδικοποίησης σε R και εφαρμογής τεχνικών μηχανικής εκμάθησης σε διάφορους τύπους δεδομένων.
• Έκθεση στο τελευταία σύνορα της μηχανικής μάθησης, όπως τα νευρωνικά δίκτυα και πώς μπορούν να εφαρμοστούν στην επιχείρηση.
• Έχω ένα πιστοποιητικό ικανότητας από το LSE, ένα παγκοσμίως κορυφαίο πανεπιστήμιο κοινωνικών επιστημών.

5. MIT Sloan Machine Learning στις Επιχειρήσεις

Αυτό είναι ένα άλλο μάθημα από τη Daniela Rus και τον Thomas Malone. Αυτό το μάθημα εστιάζει στο πώς να αξιοποιήσετε τη μετασχηματιστική τεχνολογία τόσο στη σκέψη όσο και στις επιχειρηματικές σας εφαρμογές.

Θα ξεκινήσετε μαθαίνοντας για τη μηχανική μάθηση και τον αυξανόμενο ρόλο της στις επιχειρήσεις. Θα κατανοήσετε τον ρόλο των δεδομένων και τη σημασία ενός σχεδίου υλοποίησης. Ακολουθήστε αυτό διερευνώντας τις απαιτήσεις για την εφαρμογή της μηχανικής εκμάθησης χρησιμοποιώντας δεδομένα αισθητήρων, γλώσσας και συναλλαγών. Από εδώ θα μπορείτε να αναπτύξετε ένα σχέδιο υλοποίησης για τη μηχανική μάθηση και να εξετάσετε το μέλλον της μηχανικής μάθησης στις επιχειρήσεις.

Αυτό το μάθημα θα πρέπει να σας δώσει μια μεγάλη κατανόηση των ακόλουθων βασικών σημείων:

• Ένα πρακτικό σχέδιο δράσης για να εφαρμόσει στρατηγικά τη μηχανική μάθηση στις επιχειρήσεις, σχεδιασμένο για να καθοδηγεί αποτελεσματικά τον οργανισμό σας.
• Έκθεση στα τεχνικά στοιχεία της μηχανικής μάθησης, χωρίς να χρειάζεται κωδικοποίηση ή προγραμματισμό, βοηθώντας σας να αξιοποιήσετε αυτήν την τεχνολογία στη στρατηγική σας σκέψη.
• Πληροφορίες από αξιότιμους καθηγητές του MIT και ειδικούς της μηχανικής μάθησης, προσφέροντας πολύτιμες δυνατότητες για το ξεκλείδωμα νέων ευκαιριών σταδιοδρομίας.

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

Αυτό είναι το πιο ολοκληρωμένο μάθημα που προσφέρεται από την Cognilytica και καλύπτει την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.

Η μεθοδολογία CPMAI είναι η μεθοδολογία βέλτιστης πρακτικής του κλάδου για επιτυχημένα έργα AI & ML. Η εκπαίδευση και η πιστοποίηση CPMAI της Cognilytica σάς προετοιμάζει να πετύχετε με τις προσπάθειές σας σε AI & ML, είτε μόλις ξεκινάτε είτε βρίσκεστε σε καλό δρόμο με την εφαρμογή.

Αυτό το πρόγραμμα είναι δεδομένα που επικεντρώνονται σε όλες τις πτυχές της τεχνητής νοημοσύνης διαχείρισης έργων και περιλαμβάνει την επιστήμη των δεδομένων, μερικά από τα θέματα που θα καλυφθούν:

• Βασικές αρχές AI και ML Ορολογία και έννοιες
• Τα επτά μοτίβα της AI
• Βέλτιστες πρακτικές διαχείρισης έργων AI
• Βαθιά βουτήξτε σε πραγματικά έργα AI χρησιμοποιώντας CPMAI
• Μέθοδοι, προσεγγίσεις, έννοιες και αλγόριθμοι εποπτευόμενης, χωρίς επίβλεψη και ενίσχυσης μάθησης
• Οι πιο σημαντικές πτυχές της Επιστήμης Δεδομένων που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη
• Πώς ταιριάζουν μεταξύ τους η επιχειρηματική κατανόηση, η κατανόηση δεδομένων, η προετοιμασία δεδομένων, η ανάπτυξη μοντέλων, η αξιολόγηση του μοντέλου και η λειτουργικότητα του μοντέλου
• Επαναληπτικές και ευέλικτες μέθοδοι για AI
• Πώς να δημιουργήσετε συστήματα ηθικής και υπεύθυνης τεχνητής νοημοσύνης
• Πώς να δημιουργήσετε μια ιδανική ομάδα AI

Αυτό το πρόγραμμα προσφέρει τα ακόλουθα χαρακτηριστικά και προσφέρει ένα πιστοποιητικό ολοκλήρωσης:

• Όλα τα επίπεδα δεξιοτήτων
• Οι εκπαιδευόμενοι έχουν στη διάθεσή τους έως έξι (6) μήνες για να ολοκληρώσουν την εκπαίδευση
• Η πρόσβαση σε εγγεγραμμένα βίντεο και εκπαιδευτικό υλικό παρέχεται για τριάντα (30) ημέρες μετά την ολοκλήρωση του μαθήματος από τον εκπαιδευόμενο
• Διάρκεια: ώρες 30

7. Πιστοποιητικό IBM Machine Learning Professional

Αυτό το πιστοποιητικό από την IBM απευθύνεται σε όσους επιθυμούν να αναπτύξουν τις δεξιότητες και την εμπειρία που απαιτούνται για μια καριέρα στη Μηχανική Μάθηση. Το πρόγραμμα αποτελείται από 6 μαθήματα που σας βοηθούν να κατανοήσετε τους κύριους αλγόριθμους και τις χρήσεις τους. Ενώ το ενδιάμεσο πρόγραμμα είναι χρήσιμο για οποιονδήποτε έχει γνώσεις υπολογιστή και ενδιαφέρεται για τη μόχλευση δεδομένων, συνιστάται κάποιο υπόβαθρο στον προγραμματισμό Python, στα στατιστικά στοιχεία και στη γραμμική άλγεβρα.

Ακολουθούν οι κύριες πτυχές αυτής της πιστοποίησης:

• Πρόγραμμα 6 μαθημάτων
• Δεξιότητες στη μάθηση χωρίς επίβλεψη, στην εποπτευόμενη μάθηση, στη βαθιά μάθηση και στην ενισχυτική μάθηση
• Ειδικά θέματα όπως Ανάλυση Χρονοσειρών και Ανάλυση Επιβίωσης
• Κωδικοποιήστε τα δικά σας έργα με πλαίσια ανοιχτού κώδικα και βιβλιοθήκες
• Ψηφιακό σήμα από την IBM μετά την ολοκλήρωση
• Διάρκεια: 6 μήνες, 3 ώρες/εβδομάδα

8. Πιστοποιητικό IBM AI Engineering Professional

Άλλη μία από τις κορυφαίες πιστοποιήσεις μηχανικής εκμάθησης, αυτό το Επαγγελματικό Πιστοποιητικό 6 μαθημάτων έχει ως στόχο να δώσει σε άτομα τα απαραίτητα εργαλεία για να επιτύχουν ως μηχανικός τεχνητής νοημοσύνης ή ML. Καλύπτει θεμελιώδεις έννοιες της Μηχανικής Μάθησης και της Βαθιάς Μάθησης, όπως η Εποπτευόμενη και η Χωρίς Επίβλεψη Μάθηση. Θα μάθετε επίσης πώς να δημιουργείτε, να εκπαιδεύετε και να αναπτύσσετε αρχιτεκτονικές σε βάθος.

Ακολουθούν οι κύριες πτυχές αυτής της πιστοποίησης:

• Πρόγραμμα 6 μαθημάτων
• Εποπτευόμενη και χωρίς επίβλεψη μάθηση με Python
• Εφαρμόστε δημοφιλείς βιβλιοθήκες Machine Learning και Deep Learning όπως SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch και Tensorflow
• Αντιμετώπιση προβλημάτων που αφορούν την αναγνώριση αντικειμένων, την όραση υπολογιστή, την επεξεργασία εικόνας και βίντεο, ανάλυση κειμένου και NLP
• Ψηφιακό σήμα από την IBM μετά την ολοκλήρωση
• Διάρκεια: 8 μήνες, 3 ώρες/εβδομάδα

9. Μηχανική εκμάθηση από το Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ

Αυτό το μάθημα που προσφέρεται από το Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ διδάσκει τις πιο αποτελεσματικές τεχνικές μηχανικής μάθησης και έχετε την ευκαιρία να τις εφαρμόσετε για να δουλέψετε μόνοι σας. Η τάξη παρέχει επίσης τις γνώσεις που απαιτούνται για την εφαρμογή των τεχνικών σε νέα προβλήματα. Είναι ένα ευρύ μάθημα και μια εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση, την Εξόρυξη Δεδομένων και τη Στατιστική Αναγνώριση Προτύπων.

Εδώ είναι οι κύριες πτυχές αυτού του μαθήματος:

• Θέματα όπως η εποπτευόμενη και η μη εποπτευόμενη μάθηση
• Πολυάριθμες μελέτες περιπτώσεων και εφαρμογές
• Εφαρμογή αλγορίθμων εκμάθησης για την κατασκευή έξυπνων ρομπότ, κατανόηση κειμένου, οράματα υπολογιστών, ιατρική πληροφορική, ήχου και εξόρυξη βάσεων δεδομένων
• Πιστοποιητικό με δυνατότητα κοινής χρήσης κατόπιν διαγωνισμού
• Διάρκεια: ώρες 60

10. Προηγμένοι αλγόριθμοι μάθησης

Αυτό το σύντομο αλλά εντυπωσιακό μάθημα προσφέρει ένα βασικό διαδικτυακό πρόγραμμα που δημιουργήθηκε σε συνεργασία μεταξύ του DeepLearning.AI και του Stanford Online. Σε αυτό το φιλικό προς αρχάριους πρόγραμμα, θα μάθετε τις βασικές αρχές της μηχανικής μάθησης και πώς να χρησιμοποιείτε αυτές τις τεχνικές για τη δημιουργία εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικό κόσμο.

Εδώ είναι οι κύριες πτυχές αυτού του μαθήματος:

• Πληροφορίες από ειδικούς
• Δημιουργήστε και εκπαιδεύστε ένα νευρωνικό δίκτυο με το TensorFlow για την εκτέλεση ταξινόμησης πολλαπλών κλάσεων
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την ανάπτυξη μηχανικής μάθησης, ώστε τα μοντέλα σας να γενικεύονται σε δεδομένα και εργασίες στον πραγματικό κόσμο
• Δημιουργήστε και χρησιμοποιήστε δέντρα απόφασης και μεθόδους συνόλων δέντρων, συμπεριλαμβανομένων τυχαίων δασών και ενισχυμένων δέντρων
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την ανάπτυξη μηχανικής μάθησης, ώστε τα μοντέλα σας να γενικεύονται σε δεδομένα και εργασίες στον πραγματικό κόσμο
• Διάρκεια: ώρες 34