10 Sertîfîkayên Fêrbûna Makîneyê ya çêtirîn (Hezîran 2024)

Her ku îstîxbarata sûnî (AI) berdewam dike ku şoreşa gelek sektoran bike, qada girîng a fêrbûna makîneyê girîng dibe. Ji ber vê yekê, ji rêveberên karsaziyê re daxwazek mezin heye ku hem girîngiya AI-ê û çawa ew ji karsaziyê re derbas dibe, hem jî meriv çawa daneyan bi kar tîne.

Ji ber van hemîyan, sertîfîkayek fêrbûna makîneyê dikare pencereyên fersendê veke. Ji bo xwendevanên ku li dersên kodkirinê digerin divê biçin serdana me python û Kursên Tensorflow.

Li vir nihêrînek li ser sertîfîkayên fêrbûna makîneyê ya top heye:

1. MIT Sloan Intelligence Artificial Intelligence: Encamên ji bo Stratejiya Karsaziyê

Rêvebirên karsaziyê armanc dikin, vê qursê 2 mamoste hene û ji hêla Daniela Rus ve tê rêve kirin, Rus Andrew (1956) û Erna Viterbi Profesorê Endezyariya Elektrîkê û Zanistiya Kompîturê ye û rêveberê Laboratoriya Zanistiya Komputer û Zanistiya Hunerî (CSAIL) li MIT e. Ew wekî rêveberê Navenda Lêkolînê ya Hevbeş Toyota-CSAIL kar dike û endamê desteya şêwirmendiya zanistî ya Enstîtuya Lêkolînê ya Toyota ye.

Mamosteyê duyemîn Thomas Malone ye, Malone li Dibistana Rêvebiriya MIT Sloan profesorek teknolojiya agahdariyê û lêkolînên rêxistinî ye. Lêkolîna wî balê dikişîne ser ka rêxistinên nû çawa dikarin werin sêwirandin da ku ji îmkanên ku ji hêla teknolojiya agahdariyê ve têne peyda kirin sûd werbigirin. Pirtûka wî ya herî nû, Superminds, di Gulana 2018 de xuya bû. Ew xwediyê 11 patentan e, sê pargîdaniyên nermalavê hev-damezrandiye, û di gelek weşanên wekî Hebûnî, ji New York Times, û Wired.

Ji vê qursê hûn ê bi jêhatîyên jêrîn dûr bikevin:

• Di îstîxbarata sûnî (AI) û serîlêdanên karsaziya wê de zemînek pratîkî, ku we bi zanîn û pêbaweriya ku hûn hewce ne ve girêdide rêxistina xwe veguherînin nav pargîdaniyek nûjen, bikêr û domdar a pêşerojê.
• Kapasîteya rêberiyê agahdarî, biryara stratejîk û performansa karsaziyê zêde dike bi entegrekirina rêveberiya bingehîn a AI-ê û têgihiştinên serokatiyê di awayê ku rêxistina we de dixebite.
• Perspektîfek dualî ya hêzdar ji du dibistanên MIT - MIT Sloan School of Management û MIT Computer Science and Artificial Laboratory - ji we re têgihiştinek têgihîştî ya teknolojiyên AI-ê bi lensek karsaziyê pêşkêşî we dike.

2. Oxford oxfort

Kursek ku bi mebesta ku hûn bikaribin AI-ê, potansiyela wê ya karsaziyê, û derfetên pêkanîna wê fam bikin, hatî çêkirin.

Ev qurs ji hêla Matthias Holweg ve tê rêve kirin, Matthias endezyarek pîşesaziyê ya perwerdekirî ye û eleqedar e ka rêxistin çawa pratîkên başkirina pêvajoyê çêdikin û didomînin. Lêkolîna wî balê dikişîne ser pêşkeftin û adaptasyona metodolojiyên başkirina pêvajoyê ji ber ku ew di çarçoweya hilberîn, karûbar, nivîsgeh û sektora giştî de têne sepandin.

Bi vê qursê hûn ê bingehên jêrîn fam bikin:

• Hêza naskirin û nirxandina îmkanên AI-ê di rêxistina we de û ji bo pêkanîna wê dozek karsaziyê ava bikin.
• Têgihiştinek têgihîştî ya bihêz a teknolojiyên li pişt AI-ê wekî fêrbûna makîneyê, fêrbûna kûr, torên neuralî, û algorîtmayan.
• Nêrîna ji fakulteya Oxford Saîd û komek pisporên pîşesaziyê, ji we re dibe alîkar ku hûn di derbarê AI û wê de nerînek agahdar pêşve bibin. encamên civakî û exlaqî.
• Têgihîştina çarçoveyek AI, dîrok, û pêşveçûna wê, ji we re dibe alîkar ji bo gerîdeya xwe ya pêşerojê pêşbîniyên têkildar bikin.

3. MIT Sloan Fêrbûna Makîneya Bêserûber: Vekirina Potansiyela Daneyê

Vê qursê balê dikişîne ser ka fêrbûna makîneyê çawa dikare daneyan hilgire - çi qas piçûk be jî - da ku modelek AI-ê perwerde bike.

Di nav 5 mamosteyan de ev qurs ji hêla Antonio Torralba ve tê rêve kirin, Profesorê Endezyariya Elektrîkê û Zanistiya Komputerê ya Delta Electronics, Serokê Fakulteya AI + D, Beşa EECS, MIT CSAIL.

Di vê qursê de hûn ê bikolin ka teknîkên fêrbûna makîneyê çawa potansiyela daneyê diyar dikin. Fêm bikin ka nûnertî çawa dikarin bi rengek dramatîk mîqdara etîketên ku ji bo avakirina modelên AI-ya rastîn hewce ne kêm bikin. Gava ku hûn van bingehan fêm bikin, hûn ê pêşde biçin ku hûn fêr bibin ka modelên AI-ê yên pêş-perwerdekirî çawa dikarin bandorê li belavkirina fêrbûna nûnertiyê û modela hilberîner di rêxistinan de bikin.

Hûn ê di dawiyê de girîngiya şîrovekirin û sedemîtiyê di avakirina modelên ML-ya rast de kifş bikin, û di dawiyê de hûn ê rastiyên bicîhkirina modelên fêrbûna makîneyê di rêxistina xwe de bikolin.

Ev dikare têgihîştina van bingehên daneyên bingehîn pêşkêşî bike:

• Têgihiştinek kûr a ka fêrbûna nûnertiyê çawa dikare pirsgirêkên karsaziyê çareser bike û ROI li ser destpêşxeriyên AI-ê zêde bike.
• Nêrîna li ser dijwarî, derfet û ramanên girîng ên modelên hilberîner ên di rêxistinekê de.
• Nêrînek tevdeyî ya perestgeha modelên pêş-perwerdekirî û meriv çawa van modelan di rêxistina xwe de çêtirîn bikar tîne.

• Kapasîteya afirandina modelên ML-ya şefaf û şirovekirî di çarçoweya we de.

4. Fêrbûna Makîneya LSE: Serlêdanên Praktîkî

Zehmetiyên daneya xwe nûve bikin û têgihiştinek teknîkî ya serîlêdanên karsaziyê yên fêrbûna makîneyê pêşve bibin.

Ev qurs ji bo fêrbûna ka meriv çawa stratejiyek daneyê ya ku dixebitîne hatî çêkirin, bi vedîtina karanîna guncaw û hilanîna daneyan ji bo xweşbînkirina serîlêdanên fêrbûna makîneyê dest pê dike. Regresyonê wekî teknîkek fêrbûna makîneyê ya bi çavdêrî bigerin da ku guhêrbarek domdar (bersiv an armanc) ji komek guhêrbarên din (taybetmendî an pêşbînker) pêşbîn bike.

Hûn ê di dawiyê de fêm bikin ka rêbazên darê-based û rêbazên fêrbûna ensembleyê çawa têne sepandin da ku rastbûna pêşbîniyek çêtir bikin, lê ya girîngtir fêm bikin ka torên neuralî çi ne, serîlêdanên wê yên herî serfiraz, û çawa dikare di çarçoveyek karsaziyê de were bikar anîn.

Piştî ku hûn vê qursê bişopînin hûn ê:

• Xwedî têgihiştinek kûr be teknîkên fêrbûna makîneyê yên cihêreng, di nav yên din de paşveçûn, fêrbûna ensemble, û rêbazên darê-bingeh.
• Kapasîteya kodkirina li R û sepandina teknîkên fêrbûna makîneyê ji bo cûrbecûr daneyan.
• Ragihandina li sînorên herî dawî yên fêrbûna makîneyê, wek torên neuralî û çawa ev dikarin di karsaziyê de bêne sepandin.
• Heye belgeya jêhatîbûnê ji LSE, zanîngehek zanistiya civakî ya pêşeng a cîhanê.

5. Fêrbûna Makîneya Sloan MIT di Karsaziyê de

Ev qursek din e ku ji hêla Daniela Rus, û Thomas Malone ve ye. Vê qursê balê dikişîne ser ka meriv çawa hem di raman û hem jî serîlêdanên karsaziya xwe de teknolojiya veguherîner bikar tîne.

Hûn ê bi fêrbûna fêrbûna makîneyê û rola wê ya mezinbûna di karsaziyê de dest pê bikin. Hûn ê rola daneyan, û girîngiya plansaziyek bicîhkirinê fam bikin. Vê yekê bi vekolîna hewcedariyên serîlêdana fêrbûna makîneyê bi karanîna senzor, ziman û daneyên danûstendinê bişopînin. Ji vir hûn ê bikaribin ji bo fêrbûna makîneyê plansaziyek pêkanînê pêş bixin, û pêşeroja fêrbûna makîneyê di karsaziyê de bifikirin.

Divê ev qurs ji xalên sereke yên jêrîn têgihîştinek mezin bide we:

• Plana çalakiyê ya pratîkî bi awayekî stratejîk fêrbûna makîneyê di karsaziyê de bicîh bikin, dîzaynkirin ku bi bandor rêberiya rêxistina we.
• Ragihandina hêmanên teknîkî yên fêrbûna makîneyê, bêyî ku hewce bike kod an bername bike, ji we re dibe alîkar ku hûn vê teknolojiyê di ramana xweya stratejîk de bi kar bînin.
• Nêrînên ji fakulteya rêzdar MIT û pisporên fêrbûna makîneyê, ji bo vekirina derfetên nû yên kariyerê potansiyela hêja pêşkêşî dike.

6. Cognilytica - Ji bo Sertîfîkaya AI (CPMAI) Rêvebiriya Projeya Ragihandinê

Ev qursa herî berfireh e ku ji hêla Cognilytica ve tê pêşkêş kirin û zanistiya daneyê û fêrbûna makîneyê vedigire.

Metodolojiya CPMAI ji bo projeyên serketî yên AI & ML metodolojiya pratîka çêtirîn a pîşesaziyê ye. Perwerde û sertîfîkaya CPMAI ya Cognilytica we amade dike ku hûn bi hewildanên AI & ML-ya xwe biserkevin, gelo hûn nû dest pê dikin an jî di rê de bi cîbicîkirinê re baş in.

Ev bername daneyên ku li ser hemî aliyên rêveberiya projeyê AI-ê ve girêdayî ye, û ev zanistiya daneyê, hin mijarên ku dê werin vegirtin pêk tê:

• Bingehên Termînolojî û têgînên AI û ML
• Heft Nimûneyên AI
• Pratîkên çêtirîn ên Rêveberiya Projeya AI-ê
• Kûr bi projeyên AI-ê yên rastîn ên ku CPMAI bikar tînin vegerin
• Rêbaz, nêzîkatî, têgeh û algorîtmayên fêrbûna bi çavdêrîkirin, neçavdêrî û bihêzkirin
• Aliyên herî girîng ên Zanistiya Daneyên têkildarî AI-ê
• Çawa têgihîştina karsaziyê, têgihîştina daneyê, amadekirina daneyê, pêşkeftina modelê, nirxandina modelê, û xebitandina modelê çawa bi hev re li hev dikin
• Ji bo AI-ê rêbazên dubare û guhêrbar
• Meriv çawa pergalên AI-ê yên exlaqî û berpirsiyar ava dike
• Meriv çawa tîmek AI-ya îdeal çêdike

Ev bername taybetmendiyên jêrîn pêşkêşî dike û sertîfîkayek qedandinê pêşkêşî dike:

• Hemî Astên Hişmendiyê
• Ji bo ku perwerdehiyê biqedînin heya şeş (6) mehan dema perwerdekaran heye
• Gihîştina vîdyoyên tomarkirî û materyalên perwerdehiyê ji bo sî (30) rojan piştî bidawîbûna dersê ya xwendekaran têne peyda kirin
• Demjimêr: demjimêrên 30

7. Sertîfîkaya Pîşeyî ya Fêrbûna Makîneya IBM

Ev sertîfîka ji IBM-ê ji bo kesên ku dixwazin jêhatîbûn û ezmûna ku ji bo kariyerek di Fêrbûna Makîneyê de hewce ne pêşve bibin, armanc e. Bername ji 6 qursan pêk tê ku ji we re dibe alîkar ku hûn têgihîştina algorîtmayên sereke û karanîna wan pêşve bibin. Dema ku bernameya navîn ji bo her kesê ku jêhatîbûna komputerê heye û eleqedar e bi karanîna daneyan re bikêr e, hin paşnav di bernameya Python, statîstîk û cebraya xêz de tê pêşniyar kirin.

Li vir aliyên sereke yên vê sertîfîkayê hene:

• 6-bernameya kursê
• Zehmetiyên di Fêrbûna Bêserûber, Fêrbûna Serperiştkirî, Fêrbûna Kûr, û Fêrbûna Bihêzkirinê de
• Mijarên taybetî yên wekî Analysis Series Time û Analysis Survival
• Projeyên xwe bi çarçove û pirtûkxaneyên çavkaniya vekirî kod bikin
• Nîşeya dîjîtal ji IBM piştî qedandinê
• Demjimêr: 6 meh, 3 saet/hefte

8. Sertîfîkaya Pîşeyî ya Endezyariya IBM AI

Yek ji wan sertîfîkayên fêrbûna makîneyê ya herî mezin, ev Sertîfîkaya Pîşeyî ya 6-kurs armanc e ku ji kesan re amûrên pêwîst bide ku wekî endezyarek AI an ML biserkevin. Ew têgehên bingehîn ên Fêrbûna Makîne û Fêrbûna Kûr, wekî Fêrbûna Serperiştkirî û Bêserûber vedigire. Her weha hûn ê fêr bibin ka meriv çawa mîmariyên kûr ava dike, perwerde dike û bicîh dike.

Li vir aliyên sereke yên vê sertîfîkayê hene:

• 6-bernameya kursê
• Bi Python Fêrbûna Çavdêrî û Bêserûber
• Pirtûkxaneyên Fêrbûna Makîne û Fêrbûna Kûr ên populer ên mîna SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, û Tensorflow bicîh bikin.
• Pirsgirêkên ku bi Naskirina Objeyê, Vîzyona Komputerê, Pêvajoya Wêne û Vîdyoyê, Analîtîka Nivîsar, û NLP re têkildar in çareser bikin.
• Nîşeya dîjîtal ji IBM piştî qedandinê
• Demjimêr: 8 meh, 3 saet/hefte

9. Fêrbûna Makîneyê ji hêla Zanîngeha Stanford ve

Vê pola ku ji hêla Zanîngeha Stanford ve hatî pêşkêş kirin teknîkên fêrbûna makîneyê ya herî bi bandor hîn dike, û hûn şansê wan distînin ku wan bicîh bikin da ku ji bo xwe bixebitin. Ders di heman demê de zanîna ku hewce dike ji bo sepandina teknîkan li pirsgirêkên nû peyda dike. Ew qursek berfereh û destpêkek e ji bo Fêrbûna Makîne, Danûstendin, û Naskirina Nimûneya Îstatîstîkî.

Li vir aliyên sereke yên vê qursê hene:

• Mijarên mîna Fêrbûna Bi Serperiştiya û Bêserperiştiya
• Gelek lêkolîn û serîlêdanên dozê
• Sepandina algorîtmayên fêrbûnê ji bo avakirina Robotên Zêrîn, Têgihîştina Nivîsar, Vîzyonên Komputerê, Agahdariya Bijîjkî, Deng, û Madenê Database
• Sertîfîkaya Shareable li ser pêşbirkê
• Demjimêr: demjimêrên 60

10. Algorîtmên Hînbûna Pêşverû

Vê qursa kurt lê balkêş bernameyek serhêl a bingehîn pêşkêşî dike ku bi hevkariya di navbera DeepLearning.AI û Stanford Online de hatî afirandin. Di vê bernameya heval-destpêk de, hûn ê bingehên fêrbûna makîneyê fêr bibin û meriv çawa van teknîkan bikar tîne da ku serîlêdanên AI-ya cîhana rastîn ava bike.

Li vir aliyên sereke yên vê qursê hene:

• Nêrînên pisporan
• Bi TensorFlow re torgilokek neuralî ava bikin û perwerde bikin da ku dabeşkirina pir-polî bikin
• Ji bo pêşkeftina fêrbûna makîneyê pratîkên çêtirîn bicîh bînin da ku modelên we di cîhana rastîn de dane û peywiran gelemperî bikin
• Darên biryarê û rêbazên komê yên daran ava bikin û bikar bînin, tevî daristanên bêserûber û darên bihêzkirî
• Ji bo pêşkeftina fêrbûna makîneyê pratîkên çêtirîn bicîh bînin da ku modelên we di cîhana rastîn de dane û peywiran gelemperî bikin
• Demjimêr: demjimêrên 34