10 הסמכות למידת מכונה "הטובות" (יוני 2024)

ככל שהבינה המלאכותית (AI) ממשיכה לחולל מהפכה במגזרים רבים, התחום החיוני של למידת מכונה עולה בחשיבותו. בגלל זה, יש דרישה גבוהה למנהלי עסקים להבין הן את החשיבות של AI וכיצד היא חלה על עסקים, כמו גם כיצד לרתום נתונים.

בהתחשב בכל זה, הסמכת למידת מכונה יכולה לפתוח חלונות הזדמנויות. לקוראים שמחפשים שיעורים בקידוד הם צריכים לבקר אצלנו פיתון ו קורסי Tensorflow.

להלן מבט על ההסמכות המובילות של למידת מכונה:

1. MIT Sloan בינה מלאכותית: השלכות על אסטרטגיה עסקית

מכוון למנהלי עסקים, קורס זה כולל 2 מדריכים ומובל על ידי דניאלה רוס, רוס הוא אנדרו (1956) וארנה ויטרבי פרופסור להנדסת חשמל ומדעי המחשב ומנהל המעבדה למדעי המחשב ובינה מלאכותית (CSAIL) ב-MIT. היא משמשת כמנהלת מרכז המחקר המשותף טויוטה-CSAIL וחברה במועצת המדע המייעצת של מכון המחקר טויוטה.

המדריך השני הוא תומס מאלון, מאלון הוא פרופסור לטכנולוגיית מידע ולימודי ארגונים בבית הספר לניהול של MIT סלואן. המחקר שלו מתמקד כיצד ניתן לעצב ארגונים חדשים כדי לנצל את האפשרויות שמספקת טכנולוגיית המידע. הספר החדש שלו, מוחות-על, הופיע במאי 2018. הוא מחזיק ב-11 פטנטים, היה שותף להקמת שלוש חברות תוכנה, והוא מצוטט בפרסומים רבים כגון הון עתק, ה ניו יורק טיימס, ו קווית.

מהקורס הזה תצא משם עם הכישורים הבאים:

• בסיס מעשי בבינה מלאכותית (AI) והיישומים העסקיים שלה, מצייד אותך בידע ובביטחון שאתה צריך לשנות את הארגון שלך לחברה חדשנית, יעילה ובת קיימא של העתיד.
• היכולת להוביל קבלת החלטות מושכלת, אסטרטגית והגברת הביצועים העסקיים על ידי שילוב תובנות מפתח של ניהול AI ומנהיגות באופן שבו הארגון שלך פועל.
• פרספקטיבה כפולה עוצמתית משני בתי ספר של MIT - בית הספר לניהול MIT Sloan ומעבדת MIT למדעי המחשב והבינה המלאכותית - מציעים לך הבנה רעיונית מעמיקה של טכנולוגיות AI דרך עדשה עסקית.

2. בינה מלאכותית של אוקספורד

קורס שתוכנן מתוך כוונה לאפשר לך להבין בינה מלאכותית, הפוטנציאל שלה לעסקים, וההזדמנויות ליישומו.

קורס זה מובל על ידי מתיאס הולווג, מתיאס הוא מהנדס תעשייה מיומן ומתעניין כיצד ארגונים מייצרים ומקיימים שיטות שיפור תהליכים. המחקר שלו מתמקד באבולוציה והסתגלות של מתודולוגיות לשיפור תהליכים כפי שהן מיושמות על פני הקשרי ייצור, שירות, משרדים והמגזר הציבורי.

בקורס זה תהיה לך הבנה של היסודות הבאים:

• היכולת לזהות ולהעריך את האפשרויות עבור AI בארגון שלך ו לבנות מקרה עסקי ליישומו.
• הבנה רעיונית חזקה של הטכנולוגיות מאחורי AI כגון למידת מכונה, למידה עמוקה, רשתות עצביות ואלגוריתמים.
• תובנה מסגל אוקספורד סייד ושלל מומחים בתעשייה, עוזרת לך לפתח דעה מושכלת על AI ושלה השלכות חברתיות ואתיות.
• הבנה הקשרית של AI, ההיסטוריה והאבולוציה שלו, עוזרת לך לעשות זאת לעשות תחזיות רלוונטיות למסלול העתידי שלה.

3. MIT Sloan למידת מכונה ללא פיקוח: פתיחת הפוטנציאל של נתונים

קורס זה מתמקד כיצד למידת מכונה יכולה לרתום נתונים - לא משנה כמה קטנים - כדי להכשיר מודל AI.

בהשתתפות 5 מדריכים קורס זה מובל על ידי אנטוניו טורלבה, דלתא אלקטרוניקה פרופסור להנדסת חשמל ומדעי המחשב, ראש הפקולטה ל-AI+D, מחלקת EECS, MIT CSAIL.

בקורס זה תחקור כיצד טכניקות למידת מכונה מגדירות את הפוטנציאל של נתונים. הבן כיצד ייצוגים יכולים להפחית באופן דרמטי את כמות התוויות הדרושה לבניית מודלים מדויקים של AI. לאחר שתבין את היסודות הללו תתקדם ללמוד כיצד מודלים של AI שהוכשרו מראש יכולים להשפיע על הפריסה של למידת ייצוג ומידול מחולל בארגונים.

בסופו של דבר תגלה את החשיבות של פרשנות וסיבתיות בבניית מודלים מדויקים של ML, ובסוף תחקור את המציאות של פריסת מודלים של למידת מכונה בארגון שלך.

זה יכול להציע הבנה של יסודות הליבה של הנתונים האלה:

• הבנה מעמיקה כיצד למידת ייצוג יכולה לטפל בבעיות עסקיות ולהגדיל את החזר ה-ROI על יוזמות בינה מלאכותית.
• תובנה לגבי האתגרים, ההזדמנויות והשיקולים החשובים של מודלים גנרטיביים בארגון.
• מבט הוליסטי על נוף המודלים שהוכשרו מראש וכיצד לנצל בצורה הטובה ביותר את המודלים הללו בארגון שלך.

• היכולת ליצור מודלים ML שקופים ניתנים לפירוש בהקשר שלך.

4. LSE Machine Learning: יישומים מעשיים

שדרג את כישורי הנתונים שלך ופתח הבנה טכנית של היישומים העסקיים של למידת מכונה.

קורס זה נועד ללמוד כיצד לבצע אסטרטגיית נתונים שעובדת, להתחיל בגילוי השימוש והעיבוד המתאימים של נתונים לצורך אופטימיזציה של יישומי למידת מכונה. חקור רגרסיה כטכניקת למידת מכונה מפוקחת כדי לחזות משתנה רציף (תגובה או יעד) מתוך קבוצה של משתנים אחרים (תכונות או מנבאים).

בסופו של דבר תבינו כיצד שיטות מבוססות עצים ושיטות למידה של אנסמבל מיושמות כדי לשפר את הדיוק של חיזוי, אך חשוב מכך תבינו מהן רשתות עצביות, היישומים המוצלחים ביותר שלה וכיצד ניתן להשתמש בהן בהקשר עסקי.

לאחר שתבצע את הקורס הזה תעשה:

• יש הבנה מעמיקה של טכניקות שונות של למידת מכונה, כולל רגרסיה, למידת אנסמבל ושיטות מבוססות עצים, בין היתר.
• היכולת לקודד ב-R וליישם טכניקות למידת מכונה לסוגים שונים של נתונים.
• חשיפה ל- הגבולות העדכניים ביותר של למידת מכונה, כגון רשתות עצביות וכיצד ניתן ליישם אותן בעסקים.
• יש לי תעודת כשירות מ-LSE, אוניברסיטה מובילה בעולם למדעי החברה.

5. MIT Sloan Machine Learning בעסקים

זהו קורס נוסף של דניאלה רוס ותומס מאלון. קורס זה מתמקד כיצד למנף טכנולוגיה טרנספורמטיבית הן בחשיבה והן ביישומים העסקיים שלכם.

תתחיל בלימוד על למידת מכונה ועל תפקידה ההולך וגדל בעסקים. אתה תבין את תפקיד הנתונים ואת החשיבות של תוכנית יישום. בצע זאת על ידי בחינת הדרישות ליישום של למידת מכונה באמצעות חיישן, שפה ונתוני עסקאות. מכאן תוכל לפתח תוכנית יישום ללמידת מכונה, ולשקול את העתיד של למידת מכונה בעסק.

קורס זה אמור לתת לך הבנה רבה של נקודות המפתח הבאות:

• תוכנית פעולה מעשית ל יישום אסטרטגי למידת מכונה בעסק, שנועד להנחות את הארגון שלך ביעילות.
• חשיפה לאלמנטים הטכניים של למידת מכונה, ללא צורך בקוד או תכנות, עוזר לך למנף את הטכנולוגיה הזו בחשיבה האסטרטגית שלך.
• תובנות של מומחי סגל מוערך של MIT ומומחי למידת מכונה, המציע פוטנציאל רב ערך לפתיחת הזדמנויות קריירה חדשות.

6. Cognilytica - ניהול פרויקטים קוגניטיבי עבור הסמכת AI (CPMAI).

זהו הקורס המקיף ביותר המוצע על ידי Cognilytica ומכסה מדעי נתונים ולמידת מכונה.

מתודולוגיית ה-CPMAI היא המתודולוגיה המומלצת של התעשייה לפרויקטים מוצלחים של AI ו-ML. ההכשרה וההסמכה של CPMAI של Cognilytica מכינה אותך להצליח עם מאמצי הבינה המלאכותית וה-ML שלך, בין אם אתה רק מתחיל ובין אם אתה כבר בשלבי היישום.

תוכנית זו היא נתונים המתמקדים בכל ההיבטים של ניהול פרויקטים בינה מלאכותית, וזה כולל מדעי נתונים, חלק מהנושאים שיכוסו:

• היסודות של AI ו-ML טרמינולוגיה ומושגים
• שבעת הדפוסים של AI
• שיטות עבודה מומלצות לניהול פרויקטים בינה מלאכותית
• צלול עמוק לתוך פרויקטים של בינה מלאכותית באמצעות CPMAI
• שיטות למידה, גישות, מושגים ואלגוריתמים מפוקחים, ללא פיקוח וחיזוק
• ההיבטים החשובים ביותר של מדעי הנתונים הרלוונטיים ל-AI
• כיצד הבנה עסקית, הבנת נתונים, הכנת נתונים, פיתוח מודלים, הערכת מודל ותפעול מודל משתלבים זה בזה
• שיטות איטרטיביות וזריזות עבור AI
• כיצד לבנות מערכות AI אתיות ואחראיות
• כיצד ליצור צוות AI אידיאלי

תוכנית זו מציעה את התכונות הבאות ומציעה תעודת סיום:

• כל רמות המיומנות
• לחניכים יש עד שישה (6) חודשים להשלים את ההכשרה
• גישה לסרטונים מוקלטים וחומרי הדרכה ניתנת למשך שלושים (30) יום לאחר סיום השיעור של המתאמן
• משך הפעילות: 30 שעות

7. תעודת מקצוען למידת מכונה של IBM

תעודה זו מ-IBM מיועדת לאלו המחפשים לפתח את הכישורים והניסיון הדרושים לקריירה בלמידת מכונה. התוכנית מורכבת מ-6 קורסים המסייעים לך לפתח הבנה של האלגוריתמים העיקריים והשימושים בהם. בעוד שתוכנית הביניים שימושית לכל מי שיש לו כישורי מחשב ועניין במינוף נתונים, מומלץ רקע מסוים בתכנות Python, סטטיסטיקה ואלגברה לינארית.

להלן ההיבטים העיקריים של הסמכה זו:

• תכנית בת 6 מנות
• מיומנויות בלמידה ללא פיקוח, למידה מפוקחת, למידה עמוקה ולמידת חיזוק
• נושאים מיוחדים כמו ניתוח סדרות זמן וניתוח הישרדות
• קוד פרויקטים משלך עם מסגרות וספריות בקוד פתוח
• תג דיגיטלי מבית IBM עם השלמתו
• משך: חודשיים, 6 שעות בשבוע

8. תעודת מקצוע הנדסה בינה מלאכותית של IBM

עוד אחת מההסמכות המובילות של למידת מכונה, תעודה מקצועית זו בת 6 קורסים נועדה לתת לאנשים את הכלים הדרושים כדי להצליח כמהנדסי AI או ML. הוא מכסה מושגים בסיסיים של למידת מכונה ולמידה עמוקה, כגון למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת. תלמד גם איך לבנות, לאמן ולפרוס ארכיטקטורות עמוקות.

להלן ההיבטים העיקריים של הסמכה זו:

• תכנית בת 6 מנות
• למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת עם Python
• החל ספריות פופולריות של Machine Learning ו-Deep Learning כמו SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch ו-Tensorflow
• להתמודד עם בעיות הקשורות לזיהוי אובייקטים, ראיית מחשב, עיבוד תמונה ווידאו, ניתוח טקסט ו-NLP
• תג דיגיטלי מבית IBM עם השלמתו
• משך: חודשיים, 8 שעות בשבוע

9. למידת מכונות מאת אוניברסיטת סטנפורד

שיעור זה המוצע על ידי אוניברסיטת סטנפורד מלמד את טכניקות למידת המכונה היעילות ביותר, ואתה מקבל את ההזדמנות ליישם אותן כדי לעבוד בעצמך. השיעור מספק גם את הידע הדרוש כדי ליישם את הטכניקות לבעיות חדשות. זהו קורס רחב ומבוא ללמידת מכונה, בדיקת נתונים וזיהוי תבניות סטטיסטיות.

להלן ההיבטים העיקריים של קורס זה:

• נושאים כמו למידה בפיקוח ולמידה ללא פיקוח
• מקרי מקרים ויישומים רבים
• יישום אלגוריתמי למידה לבניית רובוטים חכמים, הבנת טקסט, חזון מחשב, אינפורמטיקה רפואית, אודיו וכריית מסדי נתונים
• תעודה ניתנת לשיתוף בתחרות
• משך הפעילות: 60 שעות

10. אלגוריתמים ללמידה מתקדמת

קורס קצר אך מרשים זה מציע תוכנית מקוונת בסיסית שנוצרה בשיתוף פעולה בין DeepLearning.AI ו-Stanford Online. בתוכנית ידידותית זו למתחילים, תלמדו את היסודות של למידת מכונה וכיצד להשתמש בטכניקות אלו כדי לבנות יישומי AI בעולם האמיתי.

להלן ההיבטים העיקריים של קורס זה:

• תובנות ממומחים
• בנה ואמן רשת עצבית עם TensorFlow לביצוע סיווג רב-מעמדי
• יישם שיטות עבודה מומלצות לפיתוח למידת מכונה כך שהמודלים שלך יכללו נתונים ומשימות בעולם האמיתי
• בנו והשתמשו בעצי החלטה ובשיטות של אנסמבל עצים, כולל יערות אקראיים ועצים בעלי חיזוק
• יישם שיטות עבודה מומלצות לפיתוח למידת מכונה כך שהמודלים שלך יכללו נתונים ומשימות בעולם האמיתי
• משך הפעילות: 34 שעות