10 Sertifikasi Machine Learning Terbaik (Juli 2024)

Karena kecerdasan buatan (AI) terus merevolusi banyak sektor, bidang vital pembelajaran mesin menjadi semakin penting. Oleh karena itu, ada permintaan tinggi bagi para eksekutif bisnis untuk memahami pentingnya AI dan penerapannya dalam bisnis, serta cara memanfaatkan data.

Mengingat semua ini, sertifikasi pembelajaran mesin dapat membuka jendela peluang. Untuk pembaca yang sedang mencari pelajaran coding mereka harus mengunjungi kami Ular sanca dan Kursus tensorflow.

Berikut ini adalah sertifikasi pembelajaran mesin teratas:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: Implikasi untuk Strategi Bisnis

Menargetkan eksekutif bisnis, kursus ini memiliki 2 instruktur dan dipimpin oleh Daniela Rus, Rus adalah Profesor Teknik Elektro dan Ilmu Komputer Andrew (1956) dan Erna Viterbi dan direktur Laboratorium Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan (CSAIL) di MIT. Dia menjabat sebagai direktur Toyota-CSAIL Joint Research Center dan anggota dewan penasihat sains di Toyota Research Institute.

Instruktur kedua adalah Thomas Malone, Malone adalah profesor teknologi informasi dan studi organisasi di MIT Sloan School of Management. Penelitiannya berfokus pada bagaimana organisasi baru dapat dirancang untuk memanfaatkan kemungkinan yang disediakan oleh teknologi informasi. Buku terbarunya, Supermind, muncul pada Mei 2018. Dia memegang 11 paten, ikut mendirikan tiga perusahaan perangkat lunak, dan dikutip dalam berbagai publikasi seperti Nasib, yang , dan Kabel.

Dari kursus ini Anda akan mendapatkan keterampilan berikut:

• Landasan praktis dalam kecerdasan buatan (AI) dan aplikasi bisnisnya, membekali Anda dengan pengetahuan dan kepercayaan diri yang Anda perlukan mengubah organisasi Anda menjadi perusahaan masa depan yang inovatif, efisien, dan berkelanjutan.
• Kemampuan untuk memimpin informasi, pengambilan keputusan strategis dan meningkatkan kinerja bisnis dengan mengintegrasikan manajemen AI utama dan wawasan kepemimpinan ke dalam cara organisasi Anda beroperasi.
• Perspektif ganda yang kuat dari dua sekolah MIT — Sekolah Manajemen Sloan MIT dan Laboratorium Ilmu Komputer dan Kecerdasan Buatan MIT — menawarkan kepada Anda pemahaman konseptual yang baik tentang teknologi AI melalui lensa bisnis.

2. Kecerdasan Buatan Oxford

Kursus yang dirancang dengan tujuan memungkinkan Anda memahami AI, potensinya untuk bisnis, dan peluang penerapannya.

Kursus ini dipimpin oleh Matthias Holweg, Matthias adalah seorang insinyur industri terlatih dan tertarik pada bagaimana organisasi menghasilkan dan mempertahankan praktik peningkatan proses. Penelitiannya berfokus pada evolusi dan adaptasi metodologi peningkatan proses sebagaimana diterapkan di seluruh konteks manufaktur, layanan, kantor, dan sektor publik.

Dengan kursus ini Anda akan memiliki pemahaman tentang dasar-dasar berikut:

• Kemampuan untuk mengidentifikasi dan menilai kemungkinan AI di organisasi Anda dan membangun kasus bisnis untuk implementasinya.
• Pemahaman konseptual yang kuat tentang teknologi di balik AI seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, jaringan saraf, dan algoritma.
• Wawasan dari fakultas Oxford Saïd dan sejumlah pakar industri, membantu Anda mengembangkan opini yang terinformasi tentang AI dan AI-nya implikasi sosial dan etis.
• Pemahaman kontekstual tentang AI, sejarahnya, dan evolusinya, membantu Anda membuat prediksi yang relevan untuk lintasan masa depannya.

3. Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan MIT Sloan: Membuka Potensi Data

Kursus ini berfokus pada bagaimana machine learning dapat memanfaatkan data — sekecil apa pun — untuk melatih model AI.

Menampilkan 5 instruktur kursus ini dipimpin oleh Antonio Torralba, Delta Electronics Profesor Teknik Elektro dan Ilmu Komputer, Kepala Fakultas AI+D, Departemen EECS, MIT CSAIL.

Dalam kursus ini, Anda akan menjelajahi bagaimana teknik pembelajaran mesin menentukan potensi data. Pahami bagaimana representasi dapat secara dramatis mengurangi jumlah label yang diperlukan untuk membuat model AI yang akurat. Setelah Anda memahami dasar-dasar ini, Anda akan mempelajari bagaimana model AI terlatih dapat memengaruhi penerapan pembelajaran representasi dan pemodelan generatif dalam organisasi.

Pada akhirnya Anda akan menemukan pentingnya interpretasi dan kausalitas dalam membangun model ML yang akurat, dan pada akhirnya Anda akan mempelajari realitas penerapan model pembelajaran mesin di organisasi Anda.

Ini dapat menawarkan pemahaman tentang dasar-dasar data inti ini:

• Pemahaman mendalam tentang bagaimana pembelajaran representasi dapat mengatasi masalah bisnis dan meningkatkan ROI pada inisiatif AI.
• Wawasan tentang tantangan, peluang, dan pertimbangan penting model generatif dalam suatu organisasi.
• Tampilan holistik lanskap model terlatih dan cara terbaik untuk memanfaatkan model ini di organisasi Anda.

• Kemampuan untuk membuat model ML yang transparan dan dapat ditafsirkan dalam konteks Anda.

4. Pembelajaran Mesin LSE: Aplikasi Praktis

Tingkatkan keterampilan data Anda dan kembangkan pemahaman teknis tentang aplikasi bisnis pembelajaran mesin.

Kursus ini dirancang untuk mempelajari cara menjalankan strategi data yang berhasil, dimulai dengan menemukan penggunaan dan pemrosesan data yang tepat untuk mengoptimalkan aplikasi pembelajaran mesin. Jelajahi regresi sebagai teknik pembelajaran mesin yang diawasi untuk memprediksi variabel kontinu (respons atau target) dari sekumpulan variabel lain (fitur atau prediktor).

Anda pada akhirnya akan memahami bagaimana metode berbasis pohon dan metode pembelajaran ansambel diterapkan untuk meningkatkan keakuratan prediksi, tetapi yang lebih penting memahami apa itu jaringan saraf, aplikasinya yang paling sukses, dan bagaimana itu dapat digunakan dalam konteks bisnis.

Setelah mengikuti kursus ini, Anda akan:

• Memiliki pemahaman yang mendalam tentang berbagai teknik pembelajaran mesin, termasuk regresi, pembelajaran ansambel, dan metode berbasis pohon, antara lain.
• Kemampuan untuk membuat kode dalam R dan menerapkan teknik pembelajaran mesin ke berbagai jenis data.
• Paparan terhadap perbatasan terbaru dari pembelajaran mesin, seperti jaringan saraf dan bagaimana penerapannya dalam bisnis.
• memiliki sertifikat kompetensi dari LSE, universitas ilmu sosial terkemuka dunia.

5. Pembelajaran Mesin MIT Sloan dalam Bisnis

Ini adalah kursus lain yang dibuat oleh Daniela Rus, dan Thomas Malone. Kursus ini berfokus pada bagaimana memanfaatkan teknologi transformatif baik dalam pemikiran maupun aplikasi bisnis Anda.

Anda akan mulai dengan mempelajari tentang pembelajaran mesin dan perannya yang berkembang dalam bisnis. Anda akan memahami peran data, dan pentingnya rencana implementasi. Ikuti ini dengan menjelajahi persyaratan penerapan pembelajaran mesin menggunakan sensor, bahasa, dan data transaksi. Dari sini Anda akan dapat mengembangkan rencana penerapan pembelajaran mesin, dan mempertimbangkan masa depan pembelajaran mesin dalam bisnis.

Kursus ini akan memberi Anda pemahaman yang baik tentang poin-poin utama berikut:

• Rencana tindakan praktis untuk menerapkan pembelajaran mesin secara strategis dalam bisnis, dirancang untuk memandu organisasi Anda secara efektif.
• Paparan elemen teknis pembelajaran mesin, tanpa perlu kode atau program, membantu Anda memanfaatkan teknologi ini dalam pemikiran strategis Anda.
• Wawasan dari fakultas MIT dan pakar pembelajaran mesin yang terhormat, menawarkan potensi berharga untuk membuka peluang karier baru.

6. Cognilytica – Manajemen Proyek Kognitif untuk Sertifikasi AI (CPMAI).

Ini adalah kursus paling komprehensif yang ditawarkan oleh Cognilytica dan mencakup ilmu data dan pembelajaran mesin.

Metodologi CPMAI adalah metodologi praktik terbaik industri untuk proyek AI & ML yang sukses. Pelatihan dan sertifikasi CPMAI Cognilytica mempersiapkan Anda untuk berhasil dengan upaya AI & ML Anda, baik Anda baru memulai atau sudah jauh dari implementasi.

Program ini adalah data yang berfokus pada semua aspek AI manajemen proyek, dan ini termasuk ilmu data, beberapa topik yang akan dibahas:

• Dasar-dasar Terminologi dan konsep AI dan ML
• Tujuh Pola AI
• Praktik Terbaik Manajemen Proyek AI
• Selami lebih dalam proyek AI aktual menggunakan CPMAI
• Metode, pendekatan, konsep, dan algoritma pembelajaran yang diawasi, tidak diawasi, dan diperkuat
• Aspek terpenting dari Ilmu Data yang relevan dengan AI
• Bagaimana pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pengembangan model, evaluasi model, dan operasionalisasi model cocok satu sama lain
• Metode iteratif dan gesit untuk AI
• Bagaimana membangun sistem AI yang Etis dan Bertanggung Jawab
• Cara menyusun tim AI yang ideal

Program ini menawarkan fitur-fitur berikut dan menawarkan sertifikat penyelesaian:

• Semua Tingkat Keterampilan
• Peserta pelatihan memiliki waktu hingga enam (6) bulan untuk menyelesaikan pelatihan
• Akses ke rekaman video dan materi pelatihan disediakan selama tiga puluh (30) hari setelah peserta pelatihan menyelesaikan kelasnya
• Durasi: jam 30

7. Sertifikat Profesional Pembelajaran Mesin IBM

Sertifikat dari IBM ini ditujukan bagi mereka yang ingin mengembangkan keterampilan dan pengalaman yang diperlukan untuk berkarir di Machine Learning. Program ini terdiri dari 6 kursus yang membantu Anda mengembangkan pemahaman tentang algoritme utama dan penggunaannya. Sementara program perantara berguna bagi siapa saja yang memiliki keterampilan komputer dan minat dalam memanfaatkan data, beberapa latar belakang dalam pemrograman Python, statistik, dan aljabar linier direkomendasikan.

Berikut adalah aspek utama dari sertifikasi ini:

• program 6 kursus
• Keterampilan dalam Pembelajaran Tanpa Pengawasan, Pembelajaran yang Diawasi, Pembelajaran Mendalam, dan Pembelajaran Penguatan
• Topik khusus seperti Analisis Deret Waktu dan Analisis Kelangsungan Hidup
• Buat kode proyek Anda sendiri dengan kerangka kerja dan pustaka sumber terbuka
• Lencana digital dari IBM setelah selesai
• Durasi: 6 bulan, 3 jam/minggu

8. Sertifikat Profesional Teknik AI IBM

Salah satu sertifikasi pembelajaran mesin teratas lainnya, Sertifikat Profesional 6 kursus ini ditujukan untuk memberi individu alat yang diperlukan untuk berhasil sebagai insinyur AI atau ML. Ini mencakup konsep dasar Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Jauh, seperti Pembelajaran Terawasi dan Tanpa Pengawasan. Anda juga akan mempelajari cara membangun, melatih, dan menerapkan arsitektur yang mendalam.

Berikut adalah aspek utama dari sertifikasi ini:

• program 6 kursus
• Pembelajaran Terawasi dan Tanpa Pengawasan dengan Python
• Terapkan pustaka Machine Learning dan Deep Learning populer seperti SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, dan Tensorflow
• Atasi masalah yang melibatkan Pengenalan Objek, Visi Komputer, Pemrosesan Gambar dan Video, Analisis Teks, dan NLP
• Lencana digital dari IBM setelah selesai
• Durasi: 8 bulan, 3 jam/minggu

9. Pembelajaran Mesin oleh Universitas Stanford

Kelas yang ditawarkan oleh Universitas Stanford ini mengajarkan teknik pembelajaran mesin yang paling efektif, dan Anda mendapatkan kesempatan untuk menerapkannya untuk bekerja sendiri. Kelas juga memberikan pengetahuan yang dibutuhkan untuk menerapkan teknik pada masalah baru. Ini adalah kursus yang luas dan pengantar Pembelajaran Mesin, Penambangan Data, dan Pengenalan Pola Statistik.

Berikut adalah aspek utama dari kursus ini:

• Topik seperti Pembelajaran Terawasi dan Tanpa Pengawasan
• Banyak studi kasus dan aplikasi
• Menerapkan algoritma pembelajaran untuk membangun Robot Cerdas, Pemahaman Teks, Visi Komputer, Informatika Medis, Audio, dan Penambangan Database
• Sertifikat yang dapat dibagikan saat kompetisi
• Durasi: jam 60

10. Algoritma Pembelajaran Lanjutan

Kursus singkat namun mengesankan ini menawarkan program online dasar yang dibuat dalam kolaborasi antara DeepLearning.AI dan Stanford Online. Dalam program ramah pemula ini, Anda akan mempelajari dasar-dasar pembelajaran mesin dan cara menggunakan teknik ini untuk membangun aplikasi AI dunia nyata.

Berikut adalah aspek utama dari kursus ini:

• Wawasan dari para ahli
• Buat dan latih jaringan neural dengan TensorFlow untuk melakukan klasifikasi multi-kelas
• Terapkan praktik terbaik untuk pengembangan pembelajaran mesin sehingga model Anda digeneralisasikan ke data dan tugas di dunia nyata
• Bangun dan gunakan pohon keputusan dan metode ansambel pohon, termasuk hutan acak dan pohon yang ditingkatkan
• Terapkan praktik terbaik untuk pengembangan pembelajaran mesin sehingga model Anda digeneralisasikan ke data dan tugas di dunia nyata
• Durasi: jam 34