10 Bescht Machine Learning Zertifizéierungen (Juli 2024)

Wéi kënschtlech Intelligenz (AI) weider vill Secteuren revolutionéiert, klëmmt dat vital Feld vum Maschinnléieren a Wichtegkeet. Dofir gëtt et eng héich Nofro fir Geschäftsleit fir souwuel d'Wichtegkeet vun AI ze verstoen a wéi et fir d'Geschäft gëlt, wéi och wéi d'Daten notzen.

Mat all deem kann eng Maschinn Léieren Zertifizéierung Fënstere vun der Geleeënheet opmaachen. Fir Lieser déi no Codéierungscoursen sichen, sollten se eis besichen Python an Tensorflow Coursen.

Hei ass e Bléck op déi Top Maschinn Léieren Zertifizéierungen:

1. MIT Sloan Kënschtlech Intelligenz: Implikatioune fir Geschäftsstrategie

Gezielt Geschäftsleit, dëse Cours huet 2 Instruktoren a gëtt vum Daniela Rus geleet, Rus ass den Andrew (1956) an Erna Viterbi Professer fir Elektrotechnik a Computerwëssenschaften an Direkter vum Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) um MIT. Si déngt als Direkter vum Toyota-CSAIL Joint Research Center an ass Member vum Wëssenschaftsberodungsrot vum Toyota Research Institute.

Den zweeten Instruktor ass den Thomas Malone, De Malone ass Professer fir Informatiounstechnologie an Organisatiounsstudien an der MIT Sloan School of Management. Seng Fuerschung konzentréiert sech op wéi nei Organisatiounen entworf kënne ginn fir vun de Méiglechkeeten vun der Informatiounstechnologie ze profitéieren. Säi neit Buch, Superminds, erschéngt am Mee 2018. Hien huet 11 Patenter, huet dräi Softwarefirmen zesumme gegrënnt a gëtt a ville Publikatiounen zitéiert wéi z. Räichtum, déi New York Times, an Diskussioun.

Vun dësem Cours gitt Dir mat de folgende Fäegkeeten ewech:

• E praktesche Grondlag an der kënschtlecher Intelligenz (AI) a senge Geschäftsapplikatiounen, equipéiert Iech mat dem Wëssen an dem Vertrauen, deen Dir braucht fir transforméiert Är Organisatioun an eng innovativ, effizient an nohalteg Firma vun der Zukunft.
• D'Fäegkeet ze féieren informéiert, strategesch Decisioun-Mëtt spazéieren an Affär Leeschtung andeems Dir Schlëssel AI Gestioun a Leadership Abléck an d'Art a Weis wéi Är Organisatioun funktionnéiert.
• Eng mächteg Dual-Perspektiv vun zwou MIT Schoulen - d'MIT Sloan School of Management an de MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - bitt Iech e gudde konzeptuellen Verständnis vun AI Technologien duerch eng Geschäftsobjektiv.

2. Oxford Kënschtlech Intelligenz

E Cours entworf mat der Absicht Iech z'erméiglechen AI ze verstoen, säi Potenzial fir d'Geschäft, an d'Méiglechkeeten fir hir Ëmsetzung.

Dëse Cours gëtt geleet vum Matthias Holweg, De Matthias ass en ausgebilten Industrieingenieur an ass interesséiert wéi Organisatiounen Prozessverbesserungspraktiken generéieren an erhalen. Seng Fuerschung konzentréiert sech op d'Evolutioun an d'Adaptatioun vu Prozessverbesserungsmethodologien wéi se iwwer Fabrikatioun, Service, Büro an ëffentleche Secteur Kontexter applizéiert ginn.

Mat dësem Cours hutt Dir e Verständnis vun de folgende Fundamenter:

• D'Kapazitéit fir d'Méiglechkeeten fir AI an Ärer Organisatioun z'identifizéieren an ze bewäerten bauen e Business Fall fir seng Ëmsetzung.
• E staarkt konzeptuellt Verständnis vun den Technologien hannert AI wéi z Maschinn Léieren, Deep Learning, neural Netzwierker, an Algorithmen.
• Asiicht vun der Oxford Saïd Fakultéit an engem Host vun Industrieexperten, hëlleft Iech eng informéiert Meenung iwwer AI a seng sozial an ethesch Implikatioune.
• E kontextuellt Verständnis vun AI, seng Geschicht, an Evolutioun, hëlleft Iech maachen relevant Prognosen fir seng zukünfteg Streck.

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: Spär de Potenzial vun Daten

Dëse Cours konzentréiert sech op wéi d'Maschinn Léieren Daten ka profitéieren - egal wéi kleng - fir en AI Modell ze trainéieren.

Mat 5 Instruktoren gëtt dëse Cours vum Antonio Torralba geleet, Delta Electronics Professor of Electrical Engineering and Computer Science, Head of AI+D Faculty, EECS Department, MIT CSAIL.

An dësem Cours wäert Dir entdecken wéi Maschinn Léieren Techniken d'Potenzial vun Daten definéieren. Verstinn wéi Representatioune dramatesch d'Quantitéit vun Etiketten reduzéieren, déi néideg sinn fir korrekt AI Modeller ze bauen. Wann Dir e Verständnis vun dëse Basics hutt, gitt Dir weider fir ze léieren wéi pre-trainéiert AI Modeller den Asaz vun der Representatiounsléieren a generativer Modellerung an Organisatiounen beaflossen.

Dir wäert schlussendlech d'Wichtegkeet vun Interpretabilitéit a Kausalitéit entdecken beim Bau vun korrekten ML Modeller, an um Enn wäert Dir d'Realitéite vun der Ofsetzung vun Maschinnléiere Modeller an Ärer Organisatioun entdecken.

Dëst kéint e Verständnis vun dëse Kärdatenfundamenter ubidden:

• En am-Déift Verständnis vu wéi Representatiounsléiere Geschäftsprobleemer adresséiere kënnen an ROI op AI Initiativen erhéijen.
• Asiicht an d'Erausfuerderungen, Méiglechkeeten, a wichteg Considératiounen vun generative Modeller an enger Organisatioun.
• Eng holistesch Vue op d'Landschaft vu pre-trainéierte Modeller a wéi Dir dës Modeller am Beschten an Ärer Organisatioun benotzt.

• D'Fäegkeet fir transparent, interpretéierbar ML Modeller an Ärem Kontext ze kreéieren.

4. LSE Machine Learning: Praktesch Uwendungen

Upgrade Är Datekompetenzen an entwéckelt en technesche Verständnis vun de Geschäftsapplikatiounen vu Maschinnléieren.

Dëse Cours ass entwéckelt fir ze léieren wéi een eng Datestrategie ausféiert déi funktionnéiert, fänkt un andeems Dir déi entspriechend Notzung an d'Veraarbechtung vun Daten entdeckt fir d'Maschinn Léieren Uwendungen ze optimiséieren. Entdeckt d'Regressioun als eng iwwerwaacht Maschinnléiertechnik fir eng kontinuéierlech Variabel (Äntwert oder Zil) aus enger Rei vun anere Variablen (Features oder Prädiktoren) virauszesoen.

Dir wäert schlussendlech verstoen wéi Bam-baséiert Methoden an Ensembel Léiermethoden applizéiert ginn fir d'Genauegkeet vun enger Prognose ze verbesseren, awer méi wichteg ze verstoen wat neural Netzwierker sinn, seng erfollegräichst Uwendungen, a wéi et an engem Geschäftskontext benotzt ka ginn.

Nodeems Dir dëse Cours duerchgefouert hutt, wäert Dir:

• Hunn eng am-Déift Verständnis vun verschidde Maschinn Léieren Techniken, dorënner Regressioun, Ensemble Léieren, a Bam-baséiert Methoden, ënner anerem.
• D'Kapazitéit fir am R ze codéieren an Maschinn Léieren Techniken anzesetzen zu verschiddenen Zorte vun Donnéeën.
• Beliichtung vun der lescht Grenzen vun Maschinn Léieren, wéi neural Netzwierker a wéi dës am Geschäft applizéiert kënne ginn.
• hunn eng Certificat vun Kompetenz vun LSE, enger Welt-Virwaat sozial Wëssenschaft Universitéit.

5. MIT Sloan Machine Learning am Business

Dëst ass eng aner Course déi vum Daniela Rus, an Thomas Malone ass. Dëse Cours konzentréiert sech op wéi Dir transformativ Technologie an Ärem Denken a Geschäftsapplikatioune profitéiere kënnt.

Dir wäert ufänken iwwer Maschinnléieren a seng wuessend Roll am Geschäft ze léieren. Dir wäert d'Roll vun Daten verstoen, an d'Wichtegkeet vun engem Ëmsetzungsplang. Follegt dëst andeems Dir d'Ufuerderunge fir d'Applikatioun vum Maschinnléiere mat Sensor, Sprooch an Transaktiounsdaten exploréiert. Vun hei aus kënnt Dir en Implementatiounsplang fir Maschinnléieren entwéckelen an d'Zukunft vum Maschinnléieren am Geschäft betruechten.

Dëse Cours soll Iech e grousst Verständnis vun de folgende Schlësselpunkte ginn:

• E prakteschen Aktiounsplang fir strategesch ëmsetzen Maschinn Léieren am Geschäft, entwéckelt fir Är Organisatioun effektiv ze guidéieren.
• Belaaschtung fir déi technesch Elementer vum Maschinnléieren, ouni Code oder Programm ze brauchen, hëlleft Iech dës Technologie an Ärem strategesche Denken ze profitéieren.
• Abléck vun geschätzte MIT Fakultéit a Maschinn Léieren Experten, bitt wäertvollt Potenzial fir nei Karriärméiglechkeeten opzemaachen.

6. Cognilytica - Kognitiv Projektmanagement fir AI (CPMAI) Zertifizéierung

Dëst ass deen ëmfaassendste Cours dee vu Cognilytica ugebuede gëtt an deckt Datewëssenschaft a Maschinnléieren.

D'CPMAI Methodik ass déi bescht Praxis Methodologie vun der Industrie fir erfollegräich AI & ML Projeten. Cognilytica's CPMAI Training an Zertifizéierung preparéiert Iech op Erfolleg mat Ären AI & ML Efforten, egal ob Dir just ufänkt oder gutt um Wee sidd mat der Implementatioun.

Dëse Programm ass Daten konzentréiert op all Aspekter vum Projektmanagement AI, an dëst enthält Datenwëssenschaft, e puer vun den Themen déi ofgedeckt ginn:

• Fundamentals vun AI a ML Terminologie a Konzepter
• Déi siwen Mustere vun AI
• AI Project Management Best Practices
• Déift Taucht an aktuell AI Projete mat CPMAI
• Iwwerwaacht, net iwwerwaacht a Verstäerkung Léiermethoden, Approchen, Konzepter an Algorithmen
• Déi wichtegst Aspekter vun der Data Science relevant fir AI
• Wéi Geschäftsverständnis, Dateverständnis, Datepräparatioun, Modellentwécklung, Modellevaluatioun, a Modelloperatiounsprozess zesumme passen
• Iterativ an agil Methoden fir AI
• Wéi bauen ech ethesch a verantwortlech AI Systemer
• Wéi en idealt AI Team ze kreéieren

Dëse Programm bitt Fonctiounen déi folgend a bitt en Ofschlosszertifika:

• All Fäegkeet Niveauen
• Stagiairen hu bis zu sechs (6) Méint fir d'Ausbildung ofzeschléissen
• Zougang zu opgeholl Videoen an Trainingsmaterial gëtt fir drësseg (30) Deeg nom Stagiaire Ofschloss vun der Klass zur Verfügung gestallt
• Dauer: 30 Stonnen

7. IBM Machine Learning Professional Certificate

Dëse Zertifika vun IBM riicht sech un déi, déi d'Fäegkeeten an d'Erfahrung entwéckelen déi néideg sinn fir eng Karriär am Machine Learning. De Programm besteet aus 6 Coursen déi Iech hëllefen e Verständnis vun den Haaptalgorithmen an hire Gebrauch z'entwéckelen. Wärend den Zwëscheprogramm nëtzlech ass fir jiddereen mat Computerfäegkeeten an Interesse fir Daten ze benotzen, ass e puer Hannergrond am Python Programméierung, Statistiken a linearer Algebra recommandéiert.

Hei sinn d'Haaptaspekter vun dëser Zertifizéierung:

• 6-Cours Programm
• Fäegkeeten am Unsupervised Learning, Supervised Learning, Deep Learning, a Reinforcement Learning
• Speziell Themen wéi Time Series Analyse an Survival Analyse
• Code Är eege Projete mat Open Source Kaderen a Bibliothéiken
• Digital Badge vun IBM op Réalisatioun
• Dauer: 6 Méint, 3 Stonnen / Woch

8. IBM AI Engineering Professional Certificate

Eng aner vun den Top Maschinn Léieren Zertifizéierungen, dëst 6-Cours Professionell Zertifika ass zielt fir Individuen déi néideg Tools ze ginn fir als AI oder ML Ingenieur erfollegräich ze sinn. Et deckt fundamental Konzepter vu Machine Learning an Deep Learning, sou wéi Supervised an Unsupervised Learning. Dir léiert och wéi Dir déif Architekturen bauen, trainéieren an ofsetzen.

Hei sinn d'Haaptaspekter vun dëser Zertifizéierung:

• 6-Cours Programm
• Iwwerwaacht an net iwwerwaacht Léieren mam Python
• Benotzt populär Machine Learning an Deep Learning Bibliothéike wéi SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, an Tensorflow
• Probleemer mat Objekterkennung, Computer Visioun, Bild- a Videoveraarbechtung, Textanalyse an NLP unzegoen
• Digital Badge vun IBM op Réalisatioun
• Dauer: 8 Méint, 3 Stonnen / Woch

9. Machine Learning vun der Stanford University

Dës Klass ugebuede vun der Stanford University léiert déi effektivst Maschinnléieren Techniken, an Dir kritt d'Chance se ëmzesetzen fir Iech selwer ze schaffen. D'Klass liwwert och d'Wëssen, déi néideg sinn fir d'Techniken op nei Probleemer ëmzesetzen. Et ass e breet Cours an eng Aféierung an d'Maschinn Léieren, Datamining, a statistesch Mustererkennung.

Hei sinn d'Haaptaspekter vun dësem Cours:

• Themen wéi iwwerwaacht an net iwwerwaacht Léieren
• Vill Fallstudien an Uwendungen
• Léieralgorithmen uwenden fir Smart Roboter ze bauen, Textverständnis, Computervisiounen, Medizinesch Informatik, Audio, an Database Mining
• Deelbar Zertifikat beim Concours
• Dauer: 60 Stonnen

10. Fortgeschratt Léieren Algorithms

Dëse kuerzen awer beandrockende Cours bitt e Fundamental Online Programm erstallt an Zesummenaarbecht tëscht DeepLearning.AI a Stanford Online. An dësem Ufängerfrëndleche Programm léiert Dir d'Grondlage vum Maschinnléieren a wéi Dir dës Technike benotzt fir real-Welt AI Uwendungen ze bauen.

Hei sinn d'Haaptaspekter vun dësem Cours:

• Abléck vun Experten
• Bauen an trainéieren en neuralt Netzwierk mat TensorFlow fir Multi-Klass Klassifikatioun ze maachen
• Gëlle bescht Praktiken fir Maschinn Léieren Entwécklung sou datt Är Modeller op Daten an Aufgaben an der realer Welt generaliséieren
• Bauen a benotzen Décisioun Beem an Bam Ensembel Methoden, dorënner zoufälleg Bëscher an boosted Beem
• Gëlle bescht Praktiken fir Maschinn Léieren Entwécklung sou datt Är Modeller op Daten an Aufgaben an der realer Welt generaliséieren
• Dauer: 34 Stonnen