10 bestu vélanámsvottun (júlí 2024)

Þar sem gervigreind (AI) heldur áfram að gjörbylta mörgum geirum, eykst mikilvægur vettvangur vélanáms. Vegna þessa er mikil eftirspurn eftir því að stjórnendur fyrirtækja skilji bæði mikilvægi gervigreindar og hvernig það á við um viðskipti, sem og hvernig á að virkja gögn.

Í ljósi alls þessa getur vélnámsvottun opnað tækifærisglugga. Fyrir lesendur sem eru að leita að kennslustundum í erfðaskrá ættu þeir að heimsækja okkar Python og Tensorflow námskeið.

Hér er yfirlit yfir helstu vélanámsvottorð:

1. MIT Sloan gervigreind: áhrif á viðskiptastefnu

Þetta námskeið miðar við stjórnendur fyrirtækja og hefur 2 leiðbeinendur og er stýrt af Daniela Rus, Rus er Andrew (1956) og Erna Viterbi prófessor í rafmagnsverkfræði og tölvunarfræði og forstöðumaður tölvunarfræði- og gervigreindarrannsóknarstofu (CSAIL) við MIT. Hún starfar sem forstjóri Toyota-CSAIL Joint Research Center og er meðlimur í vísindaráðgjöf Toyota Research Institute.

Annar leiðbeinandi er Thomas Malone, Malone er prófessor í upplýsingatækni og skipulagsfræðum við MIT Sloan School of Management. Rannsóknir hans beinast að því hvernig hægt er að hanna nýjar stofnanir til að nýta sér þá möguleika sem upplýsingatæknin gefur. Nýjasta bókin hans, Ofurhugar, birtist í maí 2018. Hann er með 11 einkaleyfi, hefur átt þátt í að stofna þrjú hugbúnaðarfyrirtæki og vitnað er til í fjölmörgum ritum s.s. Fortuneer New York Timesog Wired.

Frá þessu námskeiði munt þú ganga í burtu með eftirfarandi færni:

• Hagnýt grundvöllur í gervigreind (AI) og viðskiptaforritum hennar, sem útvegar þig þekkingu og sjálfstraust sem þú þarft til að umbreyta fyrirtækinu þínu í nýstárlegt, skilvirkt og sjálfbært fyrirtæki framtíðarinnar.
• Hæfni til að leiða upplýsta, stefnumótandi ákvarðanatöku og auka frammistöðu fyrirtækja með því að samþætta helstu gervigreindarstjórnun og leiðtogainnsýn inn í hvernig fyrirtæki þitt starfar.
• Öflugt tvísýnt sjónarhorn frá tveimur MIT skólum - MIT Sloan School of Management og MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - sem býður þér traustan hugmyndalegan skilning á gervigreindartækni í gegnum viðskiptalinsu.

2. Oxford gervigreind

Námskeið hannað með það fyrir augum að gera þér kleift að skilja gervigreind, möguleika þess fyrir viðskipti og tækifæri til innleiðingar þess.

Þetta námskeið er stýrt af Matthias Holweg, Matthias er menntaður iðnaðarverkfræðingur og hefur áhuga á því hvernig stofnanir búa til og viðhalda starfsháttum til að bæta ferla. Rannsóknir hans beinast að þróun og aðlögun aðferðafræði til að bæta ferla eins og þeim er beitt í framleiðslu, þjónustu, skrifstofu og opinbera geiranum.

Með þessu námskeiði muntu hafa skilning á eftirfarandi grundvallaratriðum:

• Hæfni til að bera kennsl á og meta möguleikana fyrir gervigreind í fyrirtækinu þínu og byggja upp viðskiptahugmynd um framkvæmd þess.
• Sterkur hugmyndalegur skilningur á tækninni á bak við gervigreind eins og vélanám, djúpt nám, tauganet og reiknirit.
• Innsýn frá Oxford Saïd deild og fjölda iðnaðarsérfræðinga, sem hjálpar þér að þróa upplýsta skoðun um gervigreind og þess félagslegar og siðferðilegar afleiðingar.
• Samhengisskilningur á gervigreind, sögu þess og þróun, sem hjálpar þér að gera viðeigandi spár um framtíðarferil þess.

3. MIT Sloan Óeftirlitslaust vélanám: Opnaðu möguleika gagna

Þetta námskeið beinist að því hvernig vélanám getur nýtt gögn - sama hversu lítil - til að þjálfa gervigreind líkan.

Þetta námskeið er með 5 leiðbeinendum undir forystu Antonio Torralba, Delta Electronics prófessor í rafmagnsverkfræði og tölvunarfræði, forstöðumaður AI+D deildar, EECS deild, MIT CSAIL.

Á þessu námskeiði munt þú kanna hvernig vélnámstækni skilgreinir möguleika gagna. Skildu hvernig framsetning getur dregið verulega úr magni merkja sem þarf til að búa til nákvæm gervigreind líkön. Þegar þú hefur skilið þessi grunnatriði muntu þróast í að læra hvernig forþjálfuð gervigreind líkön geta haft áhrif á innleiðingu á framsetningarnámi og skapandi líkanagerð í stofnunum.

Þú munt að lokum uppgötva mikilvægi túlkunar og orsakasamhengis við að byggja upp nákvæm ML módel, og í lokin muntu kanna raunveruleikann í því að nota vélanámslíkön í fyrirtækinu þínu.

Þetta gæti veitt skilning á þessum grundvallaratriðum gagna:

• Ítarlegur skilningur á því hvernig fulltrúanám getur tekið á viðskiptavandamálum og aukið arðsemi af gervigreindarverkefnum.
• Innsýn í áskoranir, tækifæri og mikilvægar forsendur kynslóða líkana í stofnun.
• Heildræn sýn á landslag forþjálfaðra líkana og hvernig best er að nýta þessi fyrirmynd í fyrirtækinu þínu.

• Hæfni til að búa til gagnsæ, túlkanleg ML módel í þínu samhengi.

4. LSE vélanám: Hagnýt forrit

Uppfærðu gagnakunnáttu þína og þróaðu tæknilegan skilning á viðskiptaforritum vélanáms.

Þetta námskeið er hannað til að læra hvernig á að framkvæma gagnastefnu sem virkar, byrja á því að uppgötva viðeigandi notkun og úrvinnslu gagna til að hagræða vélanámsforritum. Kannaðu aðhvarf sem stýrða vélnámstækni til að spá fyrir um samfellda breytu (svörun eða markmið) út frá mengi annarra breyta (eiginleika eða spá).

Þú munt að lokum skilja hvernig tré-undirstaða aðferðir og ensemble námsaðferðir eru notaðar til að bæta nákvæmni spá, en mikilvægara að skilja hvað tauganet eru, farsælustu forritin þeirra og hvernig það er hægt að nota það í viðskiptasamhengi.

Eftir að hafa lokið þessu námskeiði muntu:

• Hafa ítarlegan skilning á ýmsar vélanámsaðferðir, þar á meðal aðhvarf, ensemble learning og trjátengdar aðferðir, meðal annarra.
• Hæfni til að kóða í R og beita vélanámstækni til ýmiss konar gagna.
• Útsetning fyrir nýjustu landamæri vélanáms, svo sem taugakerfi og hvernig hægt er að beita þeim í viðskiptum.
• hafa a hæfnisskírteini frá LSE, leiðandi félagsvísindaháskóla í heiminum.

5. MIT Sloan vélanám í viðskiptum

Þetta er annað námskeið sem er eftir Daniela Rus og Thomas Malone. Þetta námskeið fjallar um hvernig á að nýta umbreytandi tækni bæði í hugsun þinni og viðskiptaumsóknum.

Þú munt byrja á því að læra um vélanám og vaxandi hlutverk þess í viðskiptum. Þú munt skilja hlutverk gagna og mikilvægi framkvæmdaáætlunar. Fylgdu þessu með því að kanna kröfurnar fyrir beitingu vélanáms með því að nota skynjara, tungumál og viðskiptagögn. Héðan muntu geta þróað innleiðingaráætlun fyrir vélanám og íhugað framtíð vélanáms í viðskiptum.

Þetta námskeið ætti að gefa þér mikinn skilning á eftirfarandi lykilatriðum:

• Hagnýt aðgerðaáætlun til innleiða vélanám beitt í viðskiptum, hannað til að leiðbeina fyrirtækinu þínu á áhrifaríkan hátt.
• Útsetning fyrir tæknilegum þáttum vélanáms, án þess að þurfa að kóða eða forrita, sem hjálpar þér að nýta þessa tækni í stefnumótandi hugsun þinni.
• Innsýn frá virtum MIT kennara og vélnámssérfræðingum, sem býður upp á dýrmæta möguleika til að opna ný starfstækifæri.

6. Cognilytica – Vitsmunaleg verkefnastjórnun fyrir AI (CPMAI) vottun

Þetta er umfangsmesta námskeiðið sem er í boði hjá Cognilytica og fjallar um gagnafræði og vélanám.

CPMAI aðferðafræðin er besta aðferðafræði iðnaðarins fyrir árangursrík gervigreind og ML verkefni. CPMAI þjálfun og vottun Cognilytica undirbýr þig til að ná árangri með gervigreind og ML viðleitni þína, hvort sem þú ert rétt að byrja eða langt á leið með innleiðingu.

Þetta forrit er gögn sem einbeita sér að öllum þáttum verkefnastjórnunar AI, og þetta felur í sér gagnavísindi, sum efnin sem verða tekin fyrir:

• Undirstöðuatriði gervigreindar og ML hugtök og hugtök
• Sjö mynstur gervigreindar
• Bestu starfshættir AI verkefnastjórnunar
• Djúpt kafa í raunveruleg gervigreind verkefni með því að nota CPMAI
• Námsaðferðir, nálganir, hugtök og reiknirit undir eftirliti, án eftirlits og styrkingarnáms
• Mikilvægustu þættir gagnavísinda sem tengjast gervigreind
• Hvernig viðskiptaskilningur, gagnaskilningur, gagnaundirbúningur, gerð líkana, mat á líkani og rekstur líkana passa saman
• Ítrekaðar og liprar aðferðir fyrir gervigreind
• Hvernig á að byggja upp siðferðileg og ábyrg gervigreind kerfi
• Hvernig á að búa til tilvalið gervigreindarteymi

Þetta forrit býður upp á eftirfarandi eiginleika og býður upp á fullnaðarskírteini:

• Öll hæfnisstig
• Nemendur hafa allt að sex (6) mánuði til að ljúka þjálfuninni
• Aðgangur að upptökum myndböndum og þjálfunarefni er veittur í þrjátíu (30) daga eftir að nemanda lýkur tímum
• Lengd: 30 klst

7. IBM Machine Learning Professional vottorð

Þetta vottorð frá IBM er ætlað þeim sem vilja þróa þá færni og reynslu sem nauðsynleg er fyrir feril í vélanámi. Forritið samanstendur af 6 námskeiðum sem hjálpa þér að þróa skilning á helstu reikniritunum og notkun þeirra. Þó að millistigið sé gagnlegt fyrir alla með tölvukunnáttu og áhuga á að nýta gögn, er mælt með einhverjum bakgrunni í Python forritun, tölfræði og línulegri algebru.

Hér eru helstu þættir þessarar vottunar:

• 6 rétta dagskrá
• Færni í námi án eftirlits, nám undir eftirliti, djúpt nám og styrkingarnám
• Sérstök efni eins og tímaraðargreining og lifunargreining
• Kóðaðu þín eigin verkefni með opnum uppspretta ramma og bókasöfnum
• Stafrænt merki frá IBM að því loknu
• Lengd: 6 mánuðir, 3 tímar á viku

8. IBM AI verkfræðivottorð

Önnur af bestu vélanámsvottununum, þetta 6-námskeiða fagskírteini miðar að því að gefa einstaklingum þau tæki sem nauðsynleg eru til að ná árangri sem gervigreind eða ML verkfræðingur. Það nær yfir grundvallarhugtök vélanáms og djúpnáms, svo sem eftirlitsnáms og náms án eftirlits. Þú munt einnig læra hvernig á að byggja, þjálfa og dreifa djúpum arkitektúr.

Hér eru helstu þættir þessarar vottunar:

• 6 rétta dagskrá
• Nám undir eftirliti og án eftirlits með Python
• Notaðu vinsæl vélanám og djúpnámssöfn eins og SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch og Tensorflow
• Taka á vandamálum sem fela í sér hlutgreiningu, tölvusjón, mynd- og myndbandsvinnslu, textagreiningu og NLP
• Stafrænt merki frá IBM að því loknu
• Lengd: 8 mánuðir, 3 tímar á viku

9. Machine Learning frá Stanford University

Þessi kennsla sem Stanford háskóla býður upp á kennir árangursríkustu vélanámstæknina og þú færð tækifæri til að innleiða þær til að vinna fyrir sjálfan þig. Tíminn veitir einnig þá þekkingu sem þarf til að beita tækninni á ný vandamál. Þetta er víðtækt námskeið og kynning á vélanámi, gagnagreiningu og tölfræðilegri mynsturgreiningu.

Hér eru helstu þættir þessa námskeiðs:

• Efni eins og undir eftirliti og án eftirlits
• Fjölmargar dæmisögur og umsóknir
• Að beita námsreikniritum til að smíða snjöll vélmenni, textaskilning, tölvusjón, læknisfræðileg upplýsingafræði, hljóð og gagnagrunnsnám
• Samnýtanlegt skírteini við samkeppni
• Lengd: 60 klst

10. Ítarlegt nám reiknirit

Þetta stutta en áhrifamikla námskeið býður upp á grunnnám á netinu sem búið er til í samvinnu DeepLearning.AI og Stanford Online. Í þessu byrjendavæna forriti munt þú læra grundvallaratriði vélanáms og hvernig á að nota þessar aðferðir til að byggja upp raunveruleg gervigreind forrit.

Hér eru helstu þættir þessa námskeiðs:

• Innsýn frá sérfræðingum
• Byggðu og þjálfaðu taugakerfi með TensorFlow til að framkvæma fjölflokkaflokkun
• Notaðu bestu starfsvenjur fyrir þróun vélanáms svo að líkön þín alhæfist yfir gögn og verkefni í hinum raunverulega heimi
• Byggja og nota ákvörðunartré og trésamstæðuaðferðir, þar á meðal tilviljanakennda skóga og uppörvandi tré
• Notaðu bestu starfsvenjur fyrir þróun vélanáms svo að líkön þín alhæfist yfir gögn og verkefni í hinum raunverulega heimi
• Lengd: 34 klst