A 10 legjobb gépi tanulási tanúsítvány (2024. június)

Ahogy a mesterséges intelligencia (AI) továbbra is számos ágazatot forradalmasít, a gépi tanulás létfontosságú területe egyre fontosabbá válik. Emiatt nagy az igény, hogy az üzleti vezetők megértsék az AI fontosságát és annak üzleti vonatkozásait, valamint az adatok hasznosításának módját.

Mindezeket figyelembe véve a gépi tanulási tanúsítvány lehetőségeket nyithat meg. Azok az olvasók, akik kódolási leckéket keresnek, látogassák meg oldalunkat Piton és a Tensorflow tanfolyamok.

Íme egy pillantás a legjobb gépi tanulási tanúsítványokra:

1. MIT Sloan mesterséges intelligencia: következmények az üzleti stratégiára

A vállalatvezetőket célzó kurzusnak 2 oktatója van, és Daniela Rus vezeti, Rus Andrew (1956) és Erna Viterbi elektromérnöki és számítástechnikai professzor, valamint az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumának (CSAIL) igazgatója. A Toyota-CSAIL Közös Kutatóközpont igazgatója, és a Toyota Research Institute tudományos tanácsadó testületének tagja.

A második oktató Thomas Malone, Malone az MIT Sloan School of Management informatikai és szervezési tanulmányok professzora. Kutatásai arra irányulnak, hogyan lehet új szervezeteket úgy kialakítani, hogy kihasználják az információs technológia adta lehetőségeket. Legújabb könyve, Szuperelmék, 2018 májusában jelent meg. 11 szabadalom birtokosa, három szoftvercég társalapítója, és számos publikációban idézik, mint pl. Szerencse, a New York Timesés Vezetékes.

Ebből a tanfolyamból a következő készségekkel távozik:

• Gyakorlati alapok a mesterséges intelligenciában (AI) és üzleti alkalmazásaiban, felvértezve Önt a szükséges tudással és önbizalommal átalakítja szervezetét a jövő innovatív, hatékony és fenntartható vállalatává.
• A vezetés képessége tájékozott, stratégiai döntéshozatal és az üzleti teljesítmény növelése a kulcsfontosságú mesterséges intelligencia menedzsment és vezetői betekintések integrálásával a szervezet működésébe.
• Erőteljes kettős perspektíva két MIT iskola – az MIT Sloan School of Management és az MIT Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratórium – az MI-technológiák alapos fogalmi megértését kínálja üzleti objektíven keresztül.

2. Oxford mesterséges intelligencia

Egy kurzus azzal a szándékkal, hogy megértse az AI-t, a benne rejlő üzleti lehetőségeket és a megvalósítás lehetőségeit.

A tanfolyamot Matthias Holweg vezeti, Mátyás képzett ipari mérnök, és érdekli, hogy a szervezetek hogyan hoznak létre és tartanak fenn folyamatfejlesztési gyakorlatokat. Kutatásai a folyamatfejlesztési módszerek evolúciójára és adaptálására összpontosítanak, miközben azokat a gyártás, a szolgáltatás, az iroda és a közszféra kontextusában alkalmazzák.

Ezzel a kurzussal a következő alapokat ismerheti meg:

• Az a képesség, hogy azonosítsa és értékelje az AI lehetőségeit a szervezetében és megvalósításához üzleti esetet építsen fel.
• Az AI mögött rejlő technológiák erős fogalmi ismerete, mint pl gépi tanulás, mély tanulás, neurális hálózatok és algoritmusok.
• Betekintés az Oxford Saïd kartól és számos iparági szakértőtől, amelyek segítenek megalapozott vélemény kialakításában az AI-ról és annak társadalmi és etikai vonatkozásai.
• A mesterséges intelligencia, történetének és evolúciójának kontextus szerinti megértése, amely segít ebben megfelelő előrejelzéseket tenni a jövőbeli pályára vonatkozóan.

3. MIT Sloan felügyelt gépi tanulás: Az adatokban rejlő lehetőségek felszabadítása

Ez a kurzus arra összpontosít, hogy a gépi tanulás hogyan tudja hasznosítani az adatokat – bármilyen kicsi is legyen – egy AI-modell betanításához.

A tanfolyamot 5 oktató vezeti Antonio Torralba, Delta Electronics elektromérnöki és számítástechnikai professzor, az MIT CSAIL EECS Tanszékének AI+D karának vezetője.

Ebben a kurzusban megtudhatja, hogyan határozzák meg a gépi tanulási technikák az adatokban rejlő lehetőségeket. Ismerje meg, hogy a reprezentációk hogyan csökkenthetik drámaian a pontos AI-modellek felépítéséhez szükséges címkék számát. Miután megértette ezeket az alapokat, továbbhaladhat annak megismerésében, hogy az előre kiképzett AI-modellek hogyan befolyásolhatják a reprezentációs tanulás és a generatív modellezés alkalmazását a szervezetekben.

Végül felfedezi az értelmezhetőség és az ok-okozati összefüggés fontosságát a pontos ML-modellek felépítésében, a végén pedig feltárja a gépi tanulási modellek bevezetésének valóságát a szervezetben.

Ez segíthet megérteni az alapvető adatok alapjait:

• Mélyreható ismerete annak, hogy a reprezentációs tanulás hogyan kezelheti az üzleti problémákat és növelheti az AI-kezdeményezések megtérülését.
• Betekintés a szervezeten belüli generatív modellek kihívásaiba, lehetőségeibe és fontos szempontjaiba.
• Holisztikus nézet az előre betanított modellek környezetéről, és arról, hogyan lehet a legjobban hasznosítani ezeket a modelleket szervezetében.

• Lehetőség transzparens, értelmezhető ML modellek létrehozására az Ön kontextusában.

4. LSE gépi tanulás: gyakorlati alkalmazások

Frissítse adatkészségeit, és fejlessze műszaki ismereteit a gépi tanulás üzleti alkalmazásairól.

Ez a kurzus célja, hogy megtanulja, hogyan kell végrehajtani egy működő adatstratégiát, először az adatok megfelelő felhasználásának és feldolgozásának felfedezésével a gépi tanulási alkalmazások optimalizálásához. Fedezze fel a regressziót, mint felügyelt gépi tanulási technikát, amellyel megjósolhat egy folyamatos változót (választ vagy célt) más változók halmazából (jellemzők vagy előrejelzők).

Végül megérti, hogyan alkalmazzák a fa-alapú módszereket és az együttes tanulási módszereket az előrejelzések pontosságának javítására, de ami még fontosabb, megérti, mik a neurális hálózatok, legsikeresebb alkalmazásaik, és hogyan használhatók üzleti környezetben.

A tanfolyam elvégzése után:

• Legyen mélyreható megértése különféle gépi tanulási technikák, beleértve többek között a regressziót, az ensemble learninget és a fa alapú módszereket.
• Az R nyelvű kódolás és a gépi tanulási technikák alkalmazásának képessége különféle típusú adatokhoz.
• Kitettség a a gépi tanulás legújabb határait, mint például a neurális hálózatok, és hogyan alkalmazhatók ezek az üzleti életben.
• Van egy alkalmassági bizonyítvány az LSE-től, a világ vezető társadalomtudományi egyetemétől.

5. MIT Sloan gépi tanulás az üzleti életben

Ez egy másik tanfolyam, amelyet Daniela Rus és Thomas Malone ír. Ez a kurzus arra összpontosít, hogyan hasznosíthatja a transzformatív technológiát gondolkodási és üzleti alkalmazásaiban.

Kezdje azzal, hogy megismeri a gépi tanulást és annak az üzleti életben betöltött növekvő szerepét. Megérti az adatok szerepét és a megvalósítási terv fontosságát. Kövesse ezt az érzékelők, nyelvek és tranzakciós adatok használatával történő gépi tanulás alkalmazásának követelményeinek feltárásával. Innentől kezdve kidolgozhat egy megvalósítási tervet a gépi tanuláshoz, és mérlegelheti a gépi tanulás jövőjét az üzleti életben.

Ennek a kurzusnak az alábbi kulcsfontosságú pontok megértését kell szolgálnia:

• Gyakorlati cselekvési terv stratégiailag megvalósítani a gépi tanulást az üzleti életben, amelynek célja, hogy hatékonyan irányítsa szervezetét.
• A gépi tanulás technikai elemeinek megismerése, kódolás vagy programozás nélkül, segítve ezzel a technológiát a stratégiai gondolkodásban.
• Betekintések tisztelt MIT-oktatóktól és gépi tanulási szakértőktőlértékes lehetőségeket kínálva új karrierlehetőségek felszabadításához.

6. Cognilytica – Kognitív projektmenedzsment AI-hoz (CPMAI) tanúsítás

Ez a Cognilytica által kínált legátfogóbb tanfolyam, amely az adattudományt és a gépi tanulást fedi le.

A CPMAI módszertan az iparág legjobb gyakorlatának módszertana a sikeres AI és ML projektekhez. A Cognilytica CPMAI képzése és minősítése felkészíti Önt arra, hogy sikeres legyen AI és ML erőfeszítései során, akár csak most kezdi, akár jó úton halad a megvalósítás útján.

Ez a program a projektmenedzsment mesterséges intelligencia minden aspektusára összpontosít, és magában foglalja az adattudományt is, néhány témát, amelyekről szó lesz:

• Az AI és az ML alapjai Terminológia és fogalmak
• Az AI hét mintája
• AI projektmenedzsment legjobb gyakorlatai
• Merüljön el mélyre a tényleges AI-projektekben a CPMAI használatával
• Felügyelt, nem felügyelt és megerősített tanulási módszerek, megközelítések, koncepciók és algoritmusok
• Az adattudomány legfontosabb szempontjai az AI-val kapcsolatban
• Hogyan illeszkedik egymáshoz az üzleti megértés, az adatok megértése, az adatok előkészítése, a modellfejlesztés, a modellértékelés és a modell operacionalizálása
• Iteratív és agilis módszerek a mesterséges intelligencia számára
• Hogyan építsünk etikus és felelősségteljes AI-rendszereket
• Hogyan hozzunk létre egy ideális AI csapatot

Ez a program a következő funkciókat kínálja, és teljesítési tanúsítványt kínál:

• Minden képzettségi szint
• A gyakornokoknak legfeljebb hat (6) hónap áll rendelkezésére a képzés elvégzésére
• A rögzített videókhoz és képzési anyagokhoz a hallgató az óra befejezését követő harminc (30) napig hozzáférést biztosít
• Időtartam: 30 óra

7. IBM Machine Learning szakmai bizonyítvány

Ez az IBM-tanúsítvány azoknak szól, akik szeretnék fejleszteni a gépi tanulási karrierhez szükséges készségeket és tapasztalatokat. A program 6 tanfolyamból áll, amelyek segítenek megérteni a fő algoritmusokat és felhasználásukat. Míg a középfokú program mindenki számára hasznos, aki számítógépes ismeretekkel rendelkezik és érdeklődik az adatok felhasználása iránt, ajánlott némi Python programozási, statisztikai és lineáris algebrai háttér.

Íme a tanúsítás főbb szempontjai:

• 6 fogásos program
• A felügyelet nélküli tanulás, a felügyelt tanulás, a mélytanulás és a megerősített tanulás készségei
• Speciális témák, például az idősor-elemzés és a túlélési elemzés
• Kódolja saját projektjeit nyílt forráskódú keretrendszerekkel és könyvtárakkal
• Digitális jelvény az IBM-től a befejezés után
• Időtartam: 6 hónap, 3 óra/hét

8. IBM AI mérnöki szakmai bizonyítvány

Ez a 6 tanfolyamos szakmai bizonyítvány egy másik legjobb gépi tanulási tanúsítvány, amelynek célja, hogy megadja az egyéneknek azokat az eszközöket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy AI vagy ML mérnökként sikeresek legyenek. Lefedi a gépi tanulás és a mélytanulás alapvető fogalmait, például a felügyelt és a nem felügyelt tanulást. Azt is megtanulja, hogyan építhet, taníthat és telepíthet mélyarchitektúrákat.

Íme a tanúsítás főbb szempontjai:

• 6 fogásos program
• Felügyelt és felügyelet nélküli tanulás Python segítségével
• Alkalmazzon olyan népszerű gépi tanulási és mély tanulási könyvtárakat, mint a SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch és Tensorflow
• Az objektumfelismerést, a számítógépes látást, a kép- és videófeldolgozást, a szövegelemzést és az NLP-t érintő problémák megoldása
• Digitális jelvény az IBM-től a befejezés után
• Időtartam: 8 hónap, 3 óra/hét

9. Gépi tanulás a Stanford Egyetemen

Ez a Stanford Egyetem által kínált kurzus a leghatékonyabb gépi tanulási technikákat tanítja meg, és lehetősége nyílik arra, hogy ezeket saját maga is megvalósítsa. Az óra a technikák új problémákra való alkalmazásához szükséges ismereteket is megadja. Ez egy széleskörű kurzus és egy bevezetés a gépi tanulásba, az adatbányászatba és a statisztikai mintafelismerésbe.

Íme a tanfolyam fő szempontjai:

• Olyan témák, mint a Felügyelt és a Nem felügyelt tanulás
• Számos esettanulmány és alkalmazás
• Tanulási algoritmusok alkalmazása intelligens robotok, szövegértés, számítógépes víziók, orvosi informatika, hang és adatbázisbányászat létrehozásához
• Versenyen megosztható oklevél
• Időtartam: 60 óra

10. Haladó tanulási algoritmusok

Ez a rövid, de lenyűgöző tanfolyam egy alapvető online programot kínál, amelyet a DeepLearning.AI és a Stanford Online együttműködésével hoztak létre. Ebben a kezdőbarát programban elsajátíthatja a gépi tanulás alapjait, és megtanulhatja, hogyan használhatja ezeket a technikákat valós AI-alkalmazások készítéséhez.

Íme a tanfolyam fő szempontjai:

• Meglátások szakértőktől
• Építsen fel és tanítson neurális hálózatot a TensorFlow segítségével a többosztályos osztályozás végrehajtásához
• Alkalmazza a gépi tanulás fejlesztésének bevált gyakorlatait, hogy modelljei általánosíthatók legyenek a valós világ adataira és feladataira
• Hozzon létre és használjon döntési fákat és faegyüttes módszereket, beleértve a véletlenszerű erdőket és a megemelt fákat
• Alkalmazza a gépi tanulás fejlesztésének bevált gyakorlatait, hogy modelljei általánosíthatók legyenek a valós világ adataira és feladataira
• Időtartam: 34 óra