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機械学習認定資格ベスト 10 (2024 年 XNUMX 月)
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人工知能 (AI) が多くの分野に革命をもたらし続けるにつれ、機械学習という重要な分野の重要性が高まっています。 このため、企業経営者には、AI の重要性と、AI がビジネスにどのように適用されるか、そしてデータの活用方法の両方を理解することが強く求められています。
これらすべてを考慮すると、機械学習認定資格はチャンスの窓を開く可能性があります。 コーディングのレッスンを探している読者は、次のサイトにアクセスしてください。 Python および Tensorflow コース.
以下に、主な機械学習認定資格を示します。
1. MIT Sloan 人工知能: ビジネス戦略への影響
ビジネス エグゼクティブを対象としたこのコースには 2 人の講師がおり、ダニエラ ラスが指導します。 Rus は、アンドリュー (1956 年) とエルナ ヴィタビの電気工学およびコンピュータ サイエンスの教授であり、MIT のコンピュータ サイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) の所長です。 彼女はトヨタ-CSAIL共同研究センターの所長を務めており、トヨタ研究所の科学諮問委員会のメンバーでもあります。
二人目の講師はトーマス・マローンさんです。 マローンは、MIT スローン経営大学院の情報技術と組織研究の教授です。 彼の研究は、情報技術がもたらす可能性を活用するために新しい組織をどのように設計できるかに焦点を当てています。 彼の最新の著書、 スーパーマインドは 2018 年 11 月に出版されました。彼は XNUMX 件の特許を保有し、ソフトウェア会社 XNUMX 社を共同設立し、次のような多数の出版物で引用されています。 フォーチュン ニューヨーク·タイムズ紙, ワイヤード.
このコースを受講すると、次のスキルが身に付きます。
- 人工知能 (AI) とそのビジネス アプリケーションに関する実践的な基礎を身に付け、ビジネスに必要な知識と自信を身につけます。 組織を変革する 革新的で効率的で持続可能な未来の企業へ。
- 導く能力 情報に基づいた戦略的な意思決定と業績の向上 主要な AI 管理とリーダーシップの洞察を組織の運営方法に統合することによって。
- 強力な二重の視点 MIT Sloan School of Management と MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory の XNUMX つの MIT スクールからの学生が、ビジネス レンズを通して AI テクノロジーの概念的な健全な理解を提供します。
2. オックスフォード人工知能
AI、ビジネスにおけるその可能性、実装の機会を理解できるようにすることを目的として設計されたコース。
このコースは Matthias Holweg が指導します。 Matthias は訓練を受けた産業エンジニアであり、組織がプロセス改善の実践をどのように生み出し、維持するかに興味を持っています。 彼の研究は、製造、サービス、オフィス、公共部門の文脈全体で適用されているプロセス改善方法論の進化と適応に焦点を当てています。
このコースでは、次の基本を理解します。
- 組織内の AI の可能性を特定して評価する能力。 その実装のためのビジネスケースを構築します。
- AI の背後にあるテクノロジに関する概念的な理解 機械学習、深層学習、ニューラル ネットワーク、アルゴリズム。
- オックスフォード サイードの教員と多数の業界専門家からの洞察。AI とそのテクノロジーについて十分な情報に基づいた意見を得るのに役立ちます。 社会的および倫理的な影響。
- AI、その歴史、進化を状況に応じて理解することで、 将来の軌道について適切な予測を立てます。
3. MIT Sloan 教師なし機械学習: データの可能性を解き放つ
このコースは、機械学習がデータ (どんなに小さいものであっても) を活用して AI モデルをトレーニングする方法に焦点を当てています。
5 人のインストラクターを擁するこのコースは、アントニオ トラルバが指導します。 Delta Electronics 電気工学およびコンピュータ サイエンスの教授、MIT CSAIL EECS 学部 AI+D 学部長。
このコースでは、機械学習技術がデータの可能性をどのように定義しているかを探ります。 正確な AI モデルを構築するために必要なラベルの量を表現によってどのように大幅に削減できるかを理解します。 これらの基本を理解したら、事前トレーニングされた AI モデルが組織内での表現学習と生成モデリングの展開にどのような影響を与えるかを学習することに進みます。
最終的には、正確な ML モデルを構築する際の解釈可能性と因果関係の重要性を発見し、最後には組織内での機械学習モデルの導入の現実を探ることになります。
これにより、以下の中核となるデータの基礎を理解できるようになります。
- 表現学習がどのようにビジネス上の問題に対処し、AI イニシアチブの ROI を向上させることができるかについての深い理解。
- 組織における生成モデルの課題、機会、重要な考慮事項についての洞察。
- 事前トレーニングされたモデルの全体像と、組織内でこれらのモデルを最大限に活用する方法。
コンテキスト内で透過的で解釈可能な ML モデルを作成する機能。
4. LSE 機械学習: 実用的なアプリケーション
データ スキルをアップグレードし、機械学習のビジネス アプリケーションに関する技術的な理解を深めます。
このコースは、機械学習アプリケーションを最適化するためのデータの適切な使用と処理を発見することから始めて、効果的なデータ戦略を実行する方法を学ぶように設計されています。 一連の他の変数 (特徴または予測子) から連続変数 (応答またはターゲット) を予測する教師あり機械学習手法として回帰を検討します。
最終的には、ツリーベースの手法とアンサンブル学習手法を適用して予測の精度を向上させる方法を理解できるようになりますが、より重要なのは、ニューラル ネットワークとは何か、その最も成功したアプリケーション、およびビジネス コンテキスト内でどのように使用できるかを理解することです。
このコースを最後まで受講すると、次のことができるようになります。
- ～を深く理解する さまざまな機械学習手法回帰、アンサンブル学習、ツリーベースの手法などが含まれます。
- R でコーディングし、機械学習テクニックを適用する能力 さまざまな種類のデータに。
- への暴露 機械学習の最新フロンティア、ニューラル ネットワークなど、およびこれらをビジネスにどのように適用できるかについて説明します。
- 持っています 能力証明書 世界有数の社会科学大学であるLSEの出身。
5. MIT Sloan ビジネスにおける機械学習
これもダニエラ・ラスとトーマス・マローンによる別のコースです。 このコースは、思考とビジネス アプリケーションの両方で革新的なテクノロジーを活用する方法に焦点を当てています。
まず、機械学習とビジネスにおけるその増大する役割について学びます。 データの役割と実装計画の重要性を理解できるようになります。 これに続いて、センサー、言語、トランザクション データを使用した機械学習のアプリケーションの要件を調べます。 ここから、機械学習の実装計画を作成し、ビジネスにおける機械学習の将来について検討できるようになります。
このコースでは、次の重要なポイントを十分に理解できるようになります。
- ～するための実践的な行動計画 機械学習をビジネスに戦略的に導入する、組織を効果的に導くように設計されています。
- 機械学習の技術的要素に触れる コードやプログラミングを必要とせず、戦略的思考でこのテクノロジーを活用するのに役立ちます。
- MIT の著名な教員と機械学習の専門家からの洞察、新しいキャリアの機会を開く貴重な可能性を提供します。
6. Cognilytica – AI 向けコグニティブ プロジェクト マネジメント (CPMAI) 認定
これは Cognilytica が提供する最も包括的なコースで、データ サイエンスと機械学習をカバーします。
CPMAI 方法論は、AI および ML プロジェクトを成功させるための業界のベスト プラクティス方法論です。 Cognilytica の CPMAI トレーニングと認定資格は、AI と ML の取り組みを始めたばかりであるか、導入がかなり進んでいる場合でも、成功するための準備を整えます。
このプログラムは、プロジェクト管理 AI のあらゆる側面に焦点を当てたデータであり、これにはデータ サイエンスが含まれており、以下のトピックが取り上げられます。
- AI と ML の用語と概念の基礎
- AIのXNUMXつのパターン
- AI プロジェクト管理のベスト プラクティス
- CPMAI を使用した実際の AI プロジェクトの詳細
- 教師あり、教師なし、強化学習の方法、アプローチ、概念、アルゴリズム
- AI に関連するデータ サイエンスの最も重要な側面
- ビジネス理解、データ理解、データ準備、モデル開発、モデル評価、モデル運用化がどのように連携するか
- AI のための反復的で機敏な手法
- 倫理的で責任ある AI システムを構築する方法
- 理想的な AI チームを作る方法
このプログラムは以下の機能を提供し、完了証明書を提供します。
- すべてのスキルレベル
- 研修生は研修を完了するまでに最大 6 か月かかります
- 録画されたビデオとトレーニング資料へのアクセスは、クラス終了後 30 日間提供されます。
- 時間：30時間
7. IBM MachineLearningProfessional証明書
IBM のこの証明書は、機械学習のキャリアに必要なスキルと経験の開発を目指す人を対象としています。 このプログラムは、主要なアルゴリズムとその使用法についての理解を深めるのに役立つ 6 つのコースで構成されています。 中級プログラムは、コンピューターのスキルがあり、データの活用に興味がある人には役立ちますが、Python プログラミング、統計、線形代数のある程度の背景があることが推奨されます。
この認定の主な側面は次のとおりです。
- 6コースプログラム
- 教師なし学習、教師あり学習、深層学習、強化学習のスキル
- 時系列分析や生存分析などの特別なトピック
- オープンソースのフレームワークとライブラリを使用して独自のプロジェクトをコーディングする
- 完了時にIBMからのデジタルバッジ
- 期間：6ヶ月、3時間/週
8. IBM AI Engineering Professional証明書
もう 6 つのトップの機械学習認定資格であるこの XNUMX コースのプロフェッショナル認定資格は、AI または ML エンジニアとして成功するために必要なツールを個人に提供することを目的としています。 教師あり学習や教師なし学習など、機械学習と深層学習の基本概念について説明します。 また、ディープ アーキテクチャを構築、トレーニング、デプロイする方法も学習します。
この認定の主な側面は次のとおりです。
- 6コースプログラム
- Python による教師あり学習と教師なし学習
- SciPy、ScikitLearn、Keras、PyTorch、Tensorflow などの一般的な機械学習および深層学習ライブラリを適用します
- オブジェクト認識、コンピューター ビジョン、画像およびビデオ処理、テキスト分析、NLP に関連する問題に取り組む
- 完了時にIBMからのデジタルバッジ
- 期間：8ヶ月、3時間/週
9. スタンフォード大学による機械学習
スタンフォード大学が提供するこのクラスでは、最も効果的な機械学習テクニックを教え、それを自分で実践する機会を得ることができます。 このクラスでは、新しい問題にテクニックを適用するために必要な知識も提供します。 これは幅広いコースであり、機械学習、データマイニング、統計的パターン認識の入門です。
このコースの主な側面は次のとおりです。
- 教師あり学習と教師なし学習などのトピック
- 数多くのケーススタディとアプリケーション
- 学習アルゴリズムを適用してスマート ロボット、テキスト理解、コンピュータ ビジョン、医療情報学、オーディオ、データベース マイニングを構築する
- 競争時に共有可能な証明書
- 時間：60時間
10. 高度な学習アルゴリズム
この短いながら印象的なコースでは、DeepLearning.AI と Stanford Online が共同で作成した基礎的なオンライン プログラムを提供します。 この初心者向けプログラムでは、機械学習の基礎と、これらのテクニックを使用して現実世界の AI アプリケーションを構築する方法を学びます。
このコースの主な側面は次のとおりです。
- 専門家からの洞察
- TensorFlow を使用してニューラル ネットワークを構築してトレーニングし、マルチクラス分類を実行する
- 機械学習開発のベスト プラクティスを適用して、モデルを現実世界のデータとタスクに一般化します。
- ランダム フォレストやブースト ツリーなどのデシジョン ツリーとツリー アンサンブル手法を構築して使用する
- 機械学習開発のベスト プラクティスを適用して、モデルを現実世界のデータとタスクに一般化します。
- 時間：34時間
