Die 10 besten Zertifizierungen für maschinelles Lernen (Juli 2024)

Da künstliche Intelligenz (KI) weiterhin viele Branchen revolutioniert, gewinnt der wichtige Bereich des maschinellen Lernens immer mehr an Bedeutung. Aus diesem Grund besteht ein hoher Bedarf an Führungskräften, die sowohl die Bedeutung von KI und ihre Anwendung im Unternehmen als auch die Nutzung von Daten verstehen.

Vor diesem Hintergrund kann eine Zertifizierung für maschinelles Lernen neue Möglichkeiten eröffnen. Leser, die nach Lektionen zum Programmieren suchen, sollten unsere besuchen Python und Tensorflow-Kurse.

Hier ist ein Blick auf die besten Zertifizierungen für maschinelles Lernen:

1. MIT Sloan Künstliche Intelligenz: Implikationen für die Geschäftsstrategie

Dieser Kurs richtet sich an Führungskräfte aus der Wirtschaft, hat 2 Dozenten und wird von Daniela Rus geleitet, Rus ist Andrew (1956) und Erna Viterbi Professor für Elektrotechnik und Informatik und Direktor des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) am MIT. Sie fungiert als Direktorin des Toyota-CSAIL Joint Research Center und ist Mitglied des wissenschaftlichen Beirats des Toyota Research Institute.

Der zweite Ausbilder ist Thomas Malone, Malone ist Professor für Informationstechnologie und Organisationsstudien an der MIT Sloan School of Management. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Frage, wie neue Organisationen so gestaltet werden können, dass sie die Möglichkeiten der Informationstechnologie nutzen. Sein neuestes Buch, Superhirne, erschien im Mai 2018. Er ist Inhaber von 11 Patenten, Mitbegründer von drei Softwareunternehmen und wird in zahlreichen Publikationen wie zitiert Vermögen, der New York Times und Kabelgebunden.

Durch diesen Kurs erwerben Sie die folgenden Fähigkeiten:

• Eine praktische Grundausbildung in künstlicher Intelligenz (KI) und ihren Geschäftsanwendungen, die Ihnen das nötige Wissen und Selbstvertrauen vermittelt Transformieren Sie Ihre Organisation zu einem innovativen, effizienten und nachhaltigen Unternehmen der Zukunft.
• Die Fähigkeit zu führen fundierte, strategische Entscheidungen zu treffen und die Geschäftsleistung zu steigern indem Sie wichtige Erkenntnisse aus den Bereichen KI-Management und Führung in die Arbeitsweise Ihres Unternehmens integrieren.
• Eine kraftvolle Doppelperspektive von zwei MIT-Schulen – der MIT Sloan School of Management und dem MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory – und bieten Ihnen ein fundiertes konzeptionelles Verständnis von KI-Technologien aus geschäftlicher Sicht.

2. Oxford Künstliche Intelligenz

Ein Kurs, der darauf abzielt, Ihnen das Verständnis von KI, ihrem Geschäftspotenzial und den Möglichkeiten ihrer Implementierung zu vermitteln.

Dieser Kurs wird geleitet von Matthias Holweg, Matthias ist ausgebildeter Wirtschaftsingenieur und interessiert sich dafür, wie Unternehmen Praktiken zur Prozessverbesserung entwickeln und aufrechterhalten. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Entwicklung und Anpassung von Methoden zur Prozessverbesserung, wie sie in den Bereichen Fertigung, Dienstleistung, Büro und öffentlicher Sektor angewendet werden.

Mit diesem Kurs verfügen Sie über ein Verständnis der folgenden Grundlagen:

• Die Fähigkeit, die Möglichkeiten für KI in Ihrem Unternehmen zu identifizieren und zu bewerten Erstellen Sie einen Business Case für die Umsetzung.
• Ein ausgeprägtes konzeptionelles Verständnis der Technologien hinter KI, wie z maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze und Algorithmen.
• Einblicke von der Oxford Saïd-Fakultät und einer Vielzahl von Branchenexperten, die Ihnen helfen, eine fundierte Meinung über KI und ihre Themen zu entwickeln soziale und ethische Implikationen.
• Ein kontextbezogenes Verständnis der KI, ihrer Geschichte und Entwicklung, das Ihnen dabei hilft relevante Vorhersagen für die zukünftige Entwicklung treffen.

3. MIT Sloan Unüberwachtes maschinelles Lernen: Das Potenzial von Daten erschließen

Dieser Kurs konzentriert sich darauf, wie maschinelles Lernen Daten – egal wie klein – nutzen kann, um ein KI-Modell zu trainieren.

Dieser Kurs mit 5 Dozenten wird von Antonio Torralba geleitet, Delta Electronics Professor für Elektrotechnik und Informatik, Leiter der AI+D-Fakultät, EECS-Abteilung, MIT CSAIL.

In diesem Kurs erfahren Sie, wie Techniken des maschinellen Lernens das Potenzial von Daten definieren. Verstehen Sie, wie Darstellungen die Menge an Beschriftungen, die zum Erstellen präziser KI-Modelle erforderlich sind, drastisch reduzieren können. Sobald Sie diese Grundlagen verstanden haben, lernen Sie, wie sich vorab trainierte KI-Modelle auf den Einsatz von Repräsentationslernen und generativer Modellierung in Organisationen auswirken können.

Sie werden schließlich die Bedeutung von Interpretierbarkeit und Kausalität bei der Erstellung präziser ML-Modelle entdecken und am Ende die Realitäten der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen in Ihrem Unternehmen erkunden.

Dies könnte ein Verständnis für die folgenden Kerndatengrundlagen vermitteln:

• Ein tiefgreifendes Verständnis dafür, wie Repräsentationslernen geschäftliche Probleme angehen und den ROI von KI-Initiativen steigern kann.
• Einblick in die Herausforderungen, Chancen und wichtigen Überlegungen generativer Modelle in einer Organisation.
• Eine ganzheitliche Sicht auf die Landschaft der vorab trainierten Modelle und wie Sie diese Modelle in Ihrem Unternehmen am besten nutzen können.

• Die Möglichkeit, transparente, interpretierbare ML-Modelle in Ihrem Kontext zu erstellen.

4. LSE Machine Learning: Praktische Anwendungen

Verbessern Sie Ihre Datenkenntnisse und entwickeln Sie ein technisches Verständnis für die Geschäftsanwendungen des maschinellen Lernens.

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie eine funktionierende Datenstrategie umsetzen. Zunächst erfahren Sie, wie Daten angemessen genutzt und verarbeitet werden, um Anwendungen für maschinelles Lernen zu optimieren. Entdecken Sie Regression als überwachte Technik des maschinellen Lernens, um eine kontinuierliche Variable (Reaktion oder Ziel) aus einer Reihe anderer Variablen (Merkmale oder Prädiktoren) vorherzusagen.

Sie werden schließlich verstehen, wie baumbasierte Methoden und Ensemble-Lernmethoden angewendet werden, um die Genauigkeit einer Vorhersage zu verbessern, aber was noch wichtiger ist, Sie verstehen, was neuronale Netze sind, welche erfolgreichsten Anwendungen sie haben und wie sie in einem Geschäftskontext eingesetzt werden können.

Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie:

• Verfügen Sie über ein umfassendes Verständnis verschiedene Techniken des maschinellen LernensDazu gehören unter anderem Regression, Ensemble-Lernen und baumbasierte Methoden.
• Die Fähigkeit, in R zu programmieren und Techniken des maschinellen Lernens anzuwenden auf verschiedene Arten von Daten.
• Exposition gegenüber dem Neueste Grenzen des maschinellen Lernens, wie zum Beispiel neuronale Netze und wie diese in der Wirtschaft eingesetzt werden können.
• haben Sie einen Befähigungsnachweis von der LSE, einer weltweit führenden sozialwissenschaftlichen Universität.

5. MIT Sloan Maschinelles Lernen in der Wirtschaft

Dies ist ein weiterer Kurs von Daniela Rus und Thomas Malone. Dieser Kurs konzentriert sich darauf, wie Sie transformative Technologie sowohl in Ihrem Denken als auch in Ihren Geschäftsanwendungen nutzen können.

Zunächst erfahren Sie mehr über maschinelles Lernen und seine wachsende Rolle in der Wirtschaft. Sie werden die Rolle von Daten und die Bedeutung eines Implementierungsplans verstehen. Anschließend erkunden Sie die Anforderungen für die Anwendung von maschinellem Lernen mithilfe von Sensor-, Sprach- und Transaktionsdaten. Von hier aus können Sie einen Implementierungsplan für maschinelles Lernen entwickeln und über die Zukunft des maschinellen Lernens in Unternehmen nachdenken.

Dieser Kurs soll Ihnen ein umfassendes Verständnis der folgenden Schlüsselpunkte vermitteln:

• Ein praktischer Aktionsplan, um Maschinelles Lernen strategisch im Unternehmen umsetzen, entwickelt, um Ihr Unternehmen effektiv zu leiten.
• Auseinandersetzung mit den technischen Elementen des maschinellen Lernens, ohne dass Sie programmieren oder programmieren müssen, und hilft Ihnen, diese Technologie in Ihrem strategischen Denken zu nutzen.
• Einblicke von angesehenen MIT-Fakultäten und Experten für maschinelles Lernenund bietet wertvolles Potenzial für die Erschließung neuer Karrieremöglichkeiten.

6. Cognilytica – Cognitive Project Management for AI (CPMAI)-Zertifizierung

Dies ist der umfassendste Kurs, den Cognilytica anbietet und die Themen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen abdeckt.

Die CPMAI-Methodik ist die Best-Practice-Methodik der Branche für erfolgreiche KI- und ML-Projekte. Die CPMAI-Schulung und -Zertifizierung von Cognilytica bereitet Sie auf den Erfolg Ihrer KI- und ML-Bemühungen vor, unabhängig davon, ob Sie gerade erst beginnen oder mit der Implementierung schon weit fortgeschritten sind.

Dieses Programm konzentriert sich auf Daten, die sich auf alle Aspekte der Projektmanagement-KI konzentrieren. Dazu gehört auch die Datenwissenschaft, einige der Themen, die behandelt werden:

• Grundlagen der KI- und ML-Terminologie und -Konzepte
• Die sieben Muster der KI
• Best Practices für das KI-Projektmanagement
• Tauchen Sie mit CPMAI tief in aktuelle KI-Projekte ein
• Methoden, Ansätze, Konzepte und Algorithmen des überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernens
• Die wichtigsten Aspekte der Datenwissenschaft, die für die KI relevant sind
• Wie Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Modellbewertung und Modelloperationalisierung zusammenpassen
• Iterative und agile Methoden für KI
• Wie man ethische und verantwortungsvolle KI-Systeme aufbaut
• Wie man ein ideales KI-Team zusammenstellt

Dieses Programm bietet folgende Funktionen und bietet ein Abschlusszertifikat:

• Alle Fähigkeitsstufen
• Die Auszubildenden haben bis zu sechs (6) Monate Zeit, um die Ausbildung abzuschließen
• Der Zugriff auf aufgezeichnete Videos und Schulungsmaterialien wird dreißig (30) Tage nach Abschluss des Kurses gewährt
• Dauer: 30 Stunden

7. IBM Machine Learning Professional-Zertifikat

Dieses Zertifikat von IBM richtet sich an diejenigen, die die Fähigkeiten und Erfahrungen entwickeln möchten, die für eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen erforderlich sind. Das Programm besteht aus 6 Kursen, die Ihnen helfen, ein Verständnis für die wichtigsten Algorithmen und deren Verwendung zu entwickeln. Während das Fortgeschrittenenprogramm für alle nützlich ist, die über Computerkenntnisse verfügen und Interesse an der Nutzung von Daten haben, werden einige Kenntnisse in Python-Programmierung, Statistik und linearer Algebra empfohlen.

Hier sind die Hauptaspekte dieser Zertifizierung:

• 6-Gänge-Programm
• Fähigkeiten in unüberwachtem Lernen, überwachtem Lernen, Deep Learning und Reinforcement Learning
• Spezielle Themen wie Zeitreihenanalyse und Überlebensanalyse
• Programmieren Sie Ihre eigenen Projekte mit Open-Source-Frameworks und -Bibliotheken
• Digitales Abzeichen von IBM nach Abschluss
• Dauer: 6 Monate, 3 Stunden/Woche

8. IBM AI Engineering Professional-Zertifikat

Dieses 6-Gänge-Professional-Zertifikat ist eine weitere der Top-Zertifizierungen für maschinelles Lernen und zielt darauf ab, Einzelpersonen die Werkzeuge zu vermitteln, die sie für den Erfolg als KI- oder ML-Ingenieur benötigen. Es behandelt grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und des Deep Learning, wie beispielsweise überwachtes und unüberwachtes Lernen. Sie erfahren außerdem, wie Sie umfassende Architekturen erstellen, trainieren und bereitstellen.

Hier sind die Hauptaspekte dieser Zertifizierung:

• 6-Gänge-Programm
• Überwachtes und unüberwachtes Lernen mit Python
• Wenden Sie beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning wie SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch und Tensorflow an
• Bewältigen Sie Probleme im Zusammenhang mit Objekterkennung, Computer Vision, Bild- und Videoverarbeitung, Textanalyse und NLP
• Digitales Abzeichen von IBM nach Abschluss
• Dauer: 8 Monate, 3 Stunden/Woche

9. Maschinelles Lernen von der Stanford University

In diesem von der Stanford University angebotenen Kurs werden die effektivsten Techniken des maschinellen Lernens vermittelt, und Sie haben die Möglichkeit, diese in die Praxis umzusetzen. Der Kurs vermittelt auch das nötige Wissen, um die Techniken auf neue Probleme anzuwenden. Es handelt sich um einen breit angelegten Kurs und eine Einführung in maschinelles Lernen, Datamining und statistische Mustererkennung.

Hier sind die Hauptaspekte dieses Kurses:

• Themen wie überwachtes und unüberwachtes Lernen
• Zahlreiche Fallstudien und Anwendungen
• Anwenden von Lernalgorithmen zum Aufbau intelligenter Roboter, Textverständnis, Computer Vision, medizinische Informatik, Audio und Datenbank-Mining
• Beim Wettbewerb teilbares Zertifikat
• Dauer: 60 Stunden

10 Fortgeschrittene Lernalgorithmen

Dieser kurze, aber beeindruckende Kurs bietet ein grundlegendes Online-Programm, das in Zusammenarbeit zwischen DeepLearning.AI und Stanford Online erstellt wurde. In diesem einsteigerfreundlichen Programm lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens und erfahren, wie Sie diese Techniken nutzen, um reale KI-Anwendungen zu erstellen.

Hier sind die Hauptaspekte dieses Kurses:

• Einblicke von Experten
• Erstellen und trainieren Sie mit TensorFlow ein neuronales Netzwerk, um eine Klassifizierung mehrerer Klassen durchzuführen
• Wenden Sie Best Practices für die Entwicklung maschinellen Lernens an, damit Ihre Modelle auf Daten und Aufgaben in der realen Welt verallgemeinert werden können
• Erstellen und verwenden Sie Entscheidungsbäume und Baumensemble-Methoden, einschließlich Zufallswäldern und verstärkten Bäumen
• Wenden Sie Best Practices für die Entwicklung maschinellen Lernens an, damit Ihre Modelle auf Daten und Aufgaben in der realen Welt verallgemeinert werden können
• Dauer: 34 Stunden