Միացեք մեզ
Զանգված ([ID] => 1 [user_firstname] => Antoine [user_lastname] => Tardif [nickname] => Antoine Tardif [user_nicename] => admin [display_name] => Antoine Tardif [user_email] => [էլեկտրոնային փոստով պաշտպանված]
    [user_url] => [user_registered] => 2018-08-27 14:46:37 [user_description] => unite.AI-ի հիմնադիր գործընկեր և անդամ Forbes-ի տեխնոլոգիական խորհուրդը, Անտուանը ա ֆուտուրիստ ով կրքոտ է AI-ի և ռոբոտաշինության ապագայով: Նա նաև հիմնադիրն է Securities.io, վեբկայք, որը կենտրոնանում է խանգարող տեխնոլոգիայի մեջ ներդրումներ կատարելու վրա: [user_avatar] => mm
)

հավաստագրերի

10 Լավագույն մեքենայական ուսուցման վկայագրեր (հունիս 2024)

Թարմացվել է on

Unite.AI-ն հավատարիմ է խիստ խմբագրական չափանիշներին: Մենք կարող ենք փոխհատուցում ստանալ, երբ դուք սեղմում եք մեր վերանայված ապրանքների հղումները: Խնդրում ենք դիտել մեր դուստր ձեռնարկությունների բացահայտում.

Քանի որ արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) շարունակում է հեղափոխել բազմաթիվ ոլորտներ, մեքենայական ուսուցման կենսական ոլորտը մեծ նշանակություն է ստանում: Այս պատճառով բիզնեսի ղեկավարների համար մեծ պահանջարկ կա հասկանալու AI-ի կարևորությունը և այն, թե ինչպես է այն կիրառվում բիզնեսում, ինչպես նաև ինչպես օգտագործել տվյալները:

Հաշվի առնելով այս ամենը, մեքենայական ուսուցման հավաստագիրը կարող է բացել հնարավորությունների պատուհաններ: Ընթերցողների համար, ովքեր փնտրում են կոդավորման դասեր, նրանք պետք է այցելեն մեր Python և Tensorflow դասընթացներ.

Ահա մեքենայական ուսուցման լավագույն հավաստագրերը.

1. MIT Sloan արհեստական ​​ինտելեկտ. հետևանքներ բիզնես ռազմավարության համար

MIT Sloan և MIT CSAIL | Արհեստական ​​ինտելեկտ. հետևանքներ բիզնեսի ռազմավարության առցանց դասընթաց

Թիրախավորված բիզնեսի ղեկավարներին՝ այս դասընթացն ունի 2 հրահանգիչ և ղեկավարում է Դանիելա Ռուսը, Ռուսը Էնդրյու (1956) և Էռնա Վիտերբիի էլեկտրատեխնիկայի և համակարգչային գիտության պրոֆեսորն է և MIT-ի Համակարգչային գիտության և արհեստական ​​ինտելեկտի լաբորատորիայի (CSAIL) տնօրենը: Նա ծառայում է որպես Toyota-CSAIL համատեղ հետազոտական ​​կենտրոնի տնօրեն և Toyota գիտահետազոտական ​​ինստիտուտի գիտական ​​խորհրդատվական խորհրդի անդամ:

Երկրորդ ուսուցիչը Թոմաս Մելոնն է, Մալոնը տեղեկատվական տեխնոլոգիաների և կազմակերպչական ուսումնասիրությունների պրոֆեսոր է MIT Sloan School of Management-ում: Նրա հետազոտությունը կենտրոնանում է այն բանի վրա, թե ինչպես կարող են նոր կազմակերպությունները նախագծվել տեղեկատվական տեխնոլոգիաների ընձեռած հնարավորություններից օգտվելու համար: Նրա նորագույն գիրքը, Superminds, հայտնվել է 2018 թվականի մայիսին: Նա ունի 11 արտոնագիր, համահիմնադիր է երեք ծրագրային ընկերություններ և մեջբերում են բազմաթիվ հրապարակումներում, ինչպիսիք են. ԲախտԷ, New York Times, եւ Wired.

Այս դասընթացից դուք կհեռանաք հետևյալ հմտություններով.

  • Արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) և դրա բիզնես կիրառությունների գործնական հիմքը, որը ձեզ տրամադրում է անհրաժեշտ գիտելիքներով և վստահությամբ վերափոխեք ձեր կազմակերպությունը դառնալ ապագայի նորարար, արդյունավետ և կայուն ընկերություն:
  • Առաջնորդելու ունակությունը տեղեկացված, ռազմավարական որոշումներ կայացնելը և բիզնեսի արդյունավետության բարձրացումը ինտեգրելով AI-ի կառավարման և առաջնորդության հիմնական պատկերացումները ձեր կազմակերպության գործունեության ձևի մեջ:
  • Հզոր երկտեսանկյուն MIT-ի երկու դպրոցներից՝ MIT Sloan School of Management-ից և MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory-ից, առաջարկում են ձեզ AI տեխնոլոգիաների հիմնավոր հայեցակարգային ըմբռնում բիզնեսի ոսպնյակի միջոցով:

2. Օքսֆորդի արհեստական ​​ինտելեկտ

Օքսֆորդի արհեստական ​​ինտելեկտի ծրագիր | Թեյլեր

Դասընթաց, որը նախատեսված է թույլ տալու ձեզ հասկանալ AI-ն, բիզնեսի համար նրա ներուժը և դրա իրականացման հնարավորությունները:

Այս դասընթացը ղեկավարում է Մաթիաս Հոլվեգը, Մաթիասը վերապատրաստված արդյունաբերական ինժեներ է և հետաքրքրված է, թե ինչպես են կազմակերպությունները ստեղծում և պահպանում գործընթացների բարելավման պրակտիկան: Նրա հետազոտությունը կենտրոնանում է գործընթացների բարելավման մեթոդոլոգիաների էվոլյուցիայի և հարմարեցման վրա, քանի որ դրանք կիրառվում են արտադրության, սպասարկման, գրասենյակի և հանրային հատվածի համատեքստերում:

Այս դասընթացի միջոցով դուք կհասկանաք հետևյալ հիմունքները.

  • Ձեր կազմակերպությունում AI-ի հնարավորությունները բացահայտելու և գնահատելու ունակությունը և ստեղծել բիզնես գործ դրա իրականացման համար:
  • AI-ի հիմքում ընկած տեխնոլոգիաների ուժեղ հայեցակարգային ըմբռնում, ինչպիսիք են մեքենայական ուսուցում, խորը ուսուցում, նեյրոնային ցանցեր և ալգորիթմներ:
  • Խորաթափանցություն Օքսֆորդի Սայիդի ֆակուլտետից և ոլորտի մի շարք փորձագետներից, որոնք օգնում են ձեզ զարգացնել տեղեկացված կարծիք AI-ի և դրա մասին: սոցիալական և էթիկական հետևանքներ:
  • Արհեստական ​​ինտելեկտի, նրա պատմության և էվոլյուցիայի համատեքստային ըմբռնում, որն օգնում է ձեզ համապատասխան կանխատեսումներ անել իր ապագա հետագծի համար:

3. MIT Sloan չվերահսկվող մեքենայական ուսուցում. բացելով տվյալների ներուժը

MIT-ի չվերահսկվող մեքենայական ուսուցում. տվյալների ներուժի բացում | Թեյլեր

Այս դասընթացը կենտրոնացած է այն բանի վրա, թե ինչպես մեքենայական ուսուցումը կարող է օգտագործել տվյալներ, անկախ նրանից, թե որքան փոքր են, որպեսզի վարժեցնեն AI մոդելը:

Ունենալով 5 հրահանգիչներ, այս դասընթացը ղեկավարում է Անտոնիո Տորալբան, Delta Electronics-ի էլեկտրատեխնիկայի և համակարգչային գիտության պրոֆեսոր, MIT CSAIL-ի EECS բաժնի AI+D ֆակուլտետի ղեկավար:

Այս դասընթացում դուք կսովորեք, թե ինչպես են մեքենայական ուսուցման տեխնիկան սահմանում տվյալների ներուժը: Հասկացեք, թե ինչպես ներկայացումները կարող են կտրուկ նվազեցնել պիտակների քանակը, որոնք անհրաժեշտ են AI ճշգրիտ մոդելներ ստեղծելու համար: Այս հիմունքները հասկանալուց հետո դուք կսովորեք, թե ինչպես կարող են նախապես պատրաստված AI մոդելները ազդել կազմակերպություններում ներկայացուցչական ուսուցման և գեներատիվ մոդելավորման տեղակայման վրա:

Ի վերջո, դուք կբացահայտեք մեկնաբանելիության և պատճառահետևանքային կապի կարևորությունը ճշգրիտ ML մոդելներ ստեղծելու համար, և վերջում դուք կբացահայտեք ձեր կազմակերպությունում մեքենայական ուսուցման մոդելների տեղակայման իրողությունները:

Սա կարող է առաջարկել հասկանալ այս հիմնական տվյալների հիմունքները.

  • Խորը պատկերացում, թե ինչպես ներկայացուցչական ուսուցումը կարող է լուծել բիզնեսի խնդիրները և բարձրացնել ROI-ն AI նախաձեռնությունների վրա:
  • Կազմակերպությունում գեներատիվ մոդելների մարտահրավերների, հնարավորությունների և կարևոր նկատառումների պատկերացում:
  • Նախապես պատրաստված մոդելների լանդշաֆտի ամբողջական պատկերացում և ինչպես լավագույնս օգտագործել այդ մոդելները ձեր կազմակերպությունում:
  • Ձեր համատեքստում թափանցիկ, մեկնաբանելի ML մոդելներ ստեղծելու ունակություն:

4. LSE մեքենայական ուսուցում. գործնական կիրառություններ

LSE մեքենայական ուսուցում | Դասընթացի թրեյլեր

Թարմացրեք ձեր տվյալների հմտությունները և զարգացրեք մեքենայական ուսուցման բիզնես հավելվածների տեխնիկական ըմբռնումը:

Այս դասընթացը նախատեսված է սովորելու, թե ինչպես իրականացնել տվյալների ռազմավարություն, որն աշխատում է, սկսելով բացահայտելով տվյալների համապատասխան օգտագործումը և մշակումը մեքենայական ուսուցման հավելվածների օպտիմալացման համար: Հետազոտեք ռեգրեսիան որպես վերահսկվող մեքենայական ուսուցման տեխնիկա՝ մի շարք այլ փոփոխականներից (հատկանիշներ կամ կանխատեսողներ) շարունակական փոփոխական (պատասխան կամ թիրախ) կանխատեսելու համար:

Ի վերջո, դուք կհասկանաք, թե ինչպես են ծառերի վրա հիմնված մեթոդները և անսամբլային ուսուցման մեթոդները կիրառվում կանխատեսման ճշգրտությունը բարելավելու համար, բայց ավելի կարևոր է հասկանալ, թե որոնք են նեյրոնային ցանցերը, դրանց ամենահաջող կիրառությունները և ինչպես կարող են այն օգտագործվել բիզնեսի համատեքստում:

Այս դասընթացին անցնելուց հետո դուք կունենաք.

  • Խորը պատկերացում ունեցեք տարբեր մեքենայական ուսուցման տեխնիկա, ներառյալ ռեգրեսիան, անսամբլային ուսուցումը և ծառերի վրա հիմնված մեթոդները, ի թիվս այլոց:
  • R-ով կոդավորելու և մեքենայական ուսուցման տեխնիկան կիրառելու կարողություն տարբեր տեսակի տվյալների նկատմամբ:
  • Մերկացում դեպի մեքենայական ուսուցման վերջին սահմանները, ինչպիսիք են նեյրոնային ցանցերը և ինչպես դրանք կարող են կիրառվել բիզնեսում:
  • Ունեն իրավասության վկայական LSE-ից՝ աշխարհի առաջատար հասարակական գիտությունների համալսարանից:

5. MIT Sloan Machine Learning բիզնեսում

MIT մեքենայական ուսուցում բիզնեսում առցանց կարճ դասընթաց | Թեյլեր

Սա ևս մեկ դասընթաց է Դանիելա Ռուսի և Թոմաս Մելոնի կողմից: Այս դասընթացը կենտրոնանում է այն բանի վրա, թե ինչպես օգտագործել փոխակերպող տեխնոլոգիաները ինչպես ձեր մտածողության, այնպես էլ բիզնեսի կիրառման մեջ:

Դուք կսկսեք սովորելով մեքենայական ուսուցման և բիզնեսում դրա աճող դերի մասին: Դուք կհասկանաք տվյալների դերը և իրականացման պլանի կարևորությունը: Հետևեք դրան՝ ուսումնասիրելով մեքենայական ուսուցման կիրառման պահանջները՝ օգտագործելով սենսորը, լեզուն և գործարքների տվյալները: Այստեղից դուք կկարողանաք մշակել մեքենայական ուսուցման իրականացման ծրագիր և դիտարկել մեքենայական ուսուցման ապագան բիզնեսում:

Այս դասընթացը պետք է ձեզ լավ պատկերացում տա հետևյալ հիմնական կետերի մասին.

  • Գործնական գործողությունների ծրագիր ռազմավարական կերպով իրականացնել մեքենայական ուսուցում բիզնեսում, որը նախատեսված է ձեր կազմակերպությունն արդյունավետորեն առաջնորդելու համար:
  • Մեքենայի ուսուցման տեխնիկական տարրերի ազդեցություն, առանց կոդավորման կամ ծրագրավորման կարիքի, որն օգնում է ձեզ օգտագործել այս տեխնոլոգիան ձեր ռազմավարական մտածողության մեջ:
  • Խորաթափանցություն MIT-ի հարգարժան դասախոսների և մեքենայական ուսուցման փորձագետների կողմից, առաջարկելով արժեքավոր ներուժ՝ նոր կարիերայի հնարավորություններ բացելու համար:

6. Cognilytica – Ճանաչողական նախագծերի կառավարում AI (CPMAI) հավաստագրման համար

Սա ամենաընդգրկուն դասընթացն է, որն առաջարկում է Cognilytica-ն և ընդգրկում է տվյալների գիտությունը և մեքենայական ուսուցումը:

CPMAI մեթոդաբանությունը արդյունաբերության լավագույն պրակտիկայի մեթոդաբանությունն է AI և ML հաջող նախագծերի համար: Cognilytica-ի CPMAI թրեյնինգը և հավաստագրումը պատրաստում են ձեզ հաջողության հասնելու ձեր AI և ML ջանքերով, անկախ նրանից, թե դուք նոր եք սկսում, թե արդեն հասել եք իրականացման ճանապարհին:

Այս ծրագիրը տվյալներ է, որոնք կենտրոնացած են նախագծի կառավարման AI-ի բոլոր ասպեկտների վրա, և դա ներառում է տվյալների գիտություն, որոշ թեմաներ, որոնք կներառվեն.

  • AI և ML տերմինաբանության և հասկացությունների հիմունքները
  • AI-ի յոթ օրինաչափություններ
  • AI Ծրագրի կառավարման լավագույն փորձը
  • Խորը սուզվեք իրական AI նախագծերի մեջ՝ օգտագործելով CPMAI
  • Վերահսկվող, չվերահսկվող և ամրապնդող ուսուցման մեթոդներ, մոտեցումներ, հասկացություններ և ալգորիթմներ
  • Տվյալների գիտության ամենակարևոր ասպեկտները, որոնք վերաբերում են AI-ին
  • Ինչպես են բիզնեսի ըմբռնումը, տվյալների ըմբռնումը, տվյալների պատրաստումը, մոդելի մշակումը, մոդելի գնահատումը և մոդելի գործառնականացումը համատեղվում
  • AI-ի կրկնվող և արագաշարժ մեթոդներ
  • Ինչպես կառուցել էթիկական և պատասխանատու AI համակարգեր
  • Ինչպես ստեղծել իդեալական AI թիմ

Այս ծրագիրը առաջարկում է հետևյալ հատկանիշները և առաջարկում է ավարտական ​​վկայական.

  • Բոլոր հմտությունների մակարդակները
  • Վերապատրաստվողները մինչև վեց (6) ամիս ունեն ուսուցումն ավարտելու համար
  • Ձայնագրված տեսանյութերի և ուսումնական նյութերի հասանելիությունը տրամադրվում է երեսուն (30) օրվա ընթացքում՝ վերապատրաստվողի դասի ավարտից հետո
  • Duration: 30 ժամ
10% զեղչի կոդը. միավորել-cogcourse-10

7. IBM Machine Learning մասնագիտական ​​վկայական

IBM-ի այս վկայականը ուղղված է նրանց, ովքեր ցանկանում են զարգացնել մեքենայական ուսուցման ոլորտում կարիերայի համար անհրաժեշտ հմտություններն ու փորձը: Ծրագիրը բաղկացած է 6 դասընթացներից, որոնք օգնում են ձեզ հասկանալ հիմնական ալգորիթմները և դրանց կիրառումը: Թեև միջանկյալ ծրագիրը օգտակար է բոլորի համար, ովքեր տիրապետում են համակարգչային հմտություններին և հետաքրքրված են տվյալների օգտագործման նկատմամբ, խորհուրդ է տրվում նախապատմություն Python-ի ծրագրավորման, վիճակագրության և գծային հանրահաշվում:

Ահա այս հավաստագրման հիմնական կողմերը.

  • 6 դասընթացի ծրագիր
  • Չվերահսկվող ուսուցման, վերահսկվող ուսուցման, խորը ուսուցման և ամրապնդման ուսուցման հմտություններ
  • Հատուկ թեմաներ, ինչպիսիք են ժամանակային շարքերի վերլուծությունը և գոյատևման վերլուծությունը
  • Կոդավորեք ձեր սեփական նախագծերը բաց կոդով շրջանակներով և գրադարաններով
  • Ավարտից հետո թվային կրծքանշան IBM-ից
  • Տևողությունը՝ 6 ամիս, 3 ժամ/շաբաթը

8. IBM AI ինժեներական մասնագիտական ​​վկայական

Մեքենայական ուսուցման ևս մեկ լավագույն հավաստագրերից մեկը՝ այս 6 դասընթացի մասնագիտական ​​վկայականը նպատակ ունի անհատներին տալ այնպիսի գործիքներ, որոնք անհրաժեշտ են որպես AI կամ ML ինժեներ հաջողության հասնելու համար: Այն ընդգրկում է մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման հիմնարար հասկացությունները, ինչպիսիք են վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցումը: Դուք նաև կսովորեք, թե ինչպես կառուցել, վարժեցնել և տեղակայել խորը ճարտարապետություններ:

Ահա այս հավաստագրման հիմնական կողմերը.

  • 6 դասընթացի ծրագիր
  • Վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցում Python-ով
  • Կիրառեք հայտնի Machine Learning և Deep Learning գրադարանները, ինչպիսիք են SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch և Tensorflow:
  • Լուծել խնդիրներ՝ կապված օբյեկտների ճանաչման, համակարգչային տեսողության, պատկերների և տեսանյութերի մշակման, տեքստի վերլուծության և NLP-ի հետ
  • Ավարտից հետո թվային կրծքանշան IBM-ից
  • Տևողությունը՝ 8 ամիս, 3 ժամ/շաբաթը

9. Մեքենայի ուսուցում Սթենֆորդի համալսարանի կողմից

Սթենֆորդի համալսարանի կողմից առաջարկվող այս դասը ուսուցանում է մեքենայական ուսուցման ամենաարդյունավետ տեխնիկան, և դուք հնարավորություն եք ստանում դրանք իրականացնել՝ ինքներդ ձեզ համար աշխատելու համար: Դասարանը նաև տալիս է գիտելիքներ, որոնք անհրաժեշտ են տեխնիկան նոր խնդիրներում կիրառելու համար: Դա լայն դասընթաց է և ներածություն մեքենայական ուսուցման, տվյալների մշակման և վիճակագրական օրինակների ճանաչման մեջ:

Ահա այս դասընթացի հիմնական ասպեկտները.

  • Թեմաներ, ինչպիսիք են վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցումը
  • Բազմաթիվ դեպքերի ուսումնասիրություններ և դիմումներ
  • Ուսուցման ալգորիթմների կիրառում խելացի ռոբոտներ ստեղծելու համար, տեքստի հասկացողություն, համակարգչային տեսլականներ, բժշկական ինֆորմատիկա, աուդիո և տվյալների բազայի մայնինգ
  • Համօգտագործելի վկայագիր մրցույթի ժամանակ
  • Duration: 60 ժամ

10: Ընդլայնված ուսուցման ալգորիթմներ

Այս կարճ, բայց տպավորիչ դասընթացը առաջարկում է հիմնարար առցանց ծրագիր, որը ստեղծվել է DeepLearning.AI-ի և Stanford Online-ի միջև: Սկսնակների համար հարմար այս ծրագրում դուք կսովորեք մեքենայական ուսուցման հիմունքները և ինչպես օգտագործել այս տեխնիկան իրական աշխարհում AI հավելվածներ ստեղծելու համար:

Ահա այս դասընթացի հիմնական ասպեկտները.

  • Փորձագետների պատկերացումները
  • Կառուցեք և վարժեցրեք նեյրոնային ցանց TensorFlow-ով` բազմադաս դասակարգում կատարելու համար
  • Կիրառեք մեքենայական ուսուցման զարգացման լավագույն փորձը, որպեսզի ձեր մոդելները ընդհանրացվեն իրական աշխարհի տվյալներին և առաջադրանքներին
  • Կառուցեք և օգտագործեք որոշման ծառեր և ծառերի համույթի մեթոդներ, ներառյալ պատահական անտառները և ուժեղացված ծառերը
  • Կիրառեք մեքենայական ուսուցման զարգացման լավագույն փորձը, որպեսզի ձեր մոդելները ընդհանրացվեն իրական աշխարհի տվյալներին և առաջադրանքներին
  • Duration: 34 ժամ

Ալեքս Մաքֆարլանդը արհեստական ​​ինտելեկտի լրագրող և գրող է, ով ուսումնասիրում է արհեստական ​​բանականության վերջին զարգացումները: Նա համագործակցել է արհեստական ​​ինտելեկտի բազմաթիվ ստարտափների և հրատարակությունների հետ ամբողջ աշխարհում:

unite.AI-ի հիմնադիր գործընկեր և անդամ Forbes-ի տեխնոլոգիական խորհուրդը, Անտուանը ա ֆուտուրիստ ով կրքոտ է AI-ի և ռոբոտաշինության ապագայով:

Նա նաև հիմնադիրն է Securities.io, վեբկայք, որը կենտրոնանում է խանգարող տեխնոլոգիայի մեջ ներդրումներ կատարելու վրա: