10 beste maskinlæringssertifiseringer (juli 2024)

Ettersom kunstig intelligens (AI) fortsetter å revolusjonere mange sektorer, øker det vitale feltet maskinlæring i betydning. På grunn av dette er det stor etterspørsel etter at bedriftsledere forstår både viktigheten av AI og hvordan det gjelder for virksomheten, samt hvordan man kan utnytte data.

Gitt alt dette kan en maskinlæringssertifisering åpne for muligheter. For lesere som søker etter leksjoner i koding, bør de besøke vår Python og Tensorflow-kurs.

Her er en titt på de beste maskinlæringssertifiseringene:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: Implikasjoner for forretningsstrategi

Dette kurset er rettet mot bedriftsledere og har 2 instruktører og ledes av Daniela Rus, Rus er Andrew (1956) og Erna Viterbi-professor i elektroteknikk og informatikk og direktør for Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ved MIT. Hun fungerer som direktør for Toyota-CSAIL Joint Research Center og er medlem av det vitenskapelige rådgivende styret til Toyota Research Institute.

Den andre instruktøren er Thomas Malone, Malone er professor i informasjonsteknologi og organisasjonsstudier ved MIT Sloan School of Management. Forskningen hans fokuserer på hvordan nye organisasjoner kan designes for å dra nytte av mulighetene informasjonsteknologien gir. Hans nyeste bok, Superminds, dukket opp i mai 2018. Han har 11 patenter, har vært med å grunnlegge tre programvareselskaper, og er sitert i en rekke publikasjoner som f.eks. Fortuneden New York Timesog Wired.

Fra dette kurset vil du gå bort med følgende ferdigheter:

• En praktisk forankring i kunstig intelligens (AI) og dens forretningsapplikasjoner, som utstyrer deg med kunnskapen og selvtilliten du trenger for å transformere organisasjonen din til et innovativt, effektivt og bærekraftig selskap for fremtiden.
• Evnen til å lede informert, strategisk beslutningstaking og forbedre forretningsytelsen ved å integrere viktig AI-ledelse og lederinnsikt i måten organisasjonen din opererer på.
• Et kraftig dobbeltperspektiv fra to MIT-skoler - MIT Sloan School of Management og MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - og tilbyr deg en god konseptuell forståelse av AI-teknologier gjennom en forretningslinse.

2. Oxford kunstig intelligens

Et kurs designet med den hensikt å gjøre det mulig for deg å forstå AI, dets potensiale for virksomhet og mulighetene for implementering.

Dette kurset ledes av Matthias Holweg, Matthias er utdannet industriingeniør og er interessert i hvordan organisasjoner genererer og opprettholder prosessforbedringspraksis. Forskningen hans fokuserer på utviklingen og tilpasningen av prosessforbedringsmetodologier slik de brukes på tvers av produksjon, service, kontor og offentlig sektor.

Med dette kurset vil du ha en forståelse av følgende grunnleggende:

• Evnen til å identifisere og vurdere mulighetene for AI i din organisasjon og bygge en business case for implementeringen.
• En sterk konseptuell forståelse av teknologiene bak AI som f.eks maskinlæring, dyp læring, nevrale nettverk og algoritmer.
• Innsikt fra Oxford Saïd-fakultetet og en rekke bransjeeksperter, som hjelper deg med å utvikle en informert mening om AI og dens sosiale og etiske implikasjoner.
• En kontekstuell forståelse av AI, dens historie og evolusjon, som hjelper deg lage relevante spådommer for dens fremtidige bane.

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: Låse opp potensialet til data

Dette kurset er fokusert på hvordan maskinlæring kan utnytte data – uansett hvor små – for å trene en AI-modell.

Med 5 instruktører ledes dette kurset av Antonio Torralba, Delta Electronics professor i elektroteknikk og informatikk, leder for AI+D-fakultetet, EECS-avdelingen, MIT CSAIL.

I dette kurset vil du utforske hvordan maskinlæringsteknikker definerer potensialet til data. Forstå hvordan representasjoner dramatisk kan redusere antallet etiketter som trengs for å bygge nøyaktige AI-modeller. Når du har en forståelse av dette grunnleggende, vil du gå videre til å lære hvordan forhåndstrente AI-modeller kan påvirke implementeringen av representasjonslæring og generativ modellering i organisasjoner.

Du vil etter hvert oppdage viktigheten av tolkbarhet og årsakssammenheng i å bygge nøyaktige ML-modeller, og på slutten vil du utforske realitetene ved å implementere maskinlæringsmodeller i organisasjonen din.

Dette kan gi en forståelse av disse grunnleggende datagrunnlaget:

• En grundig forståelse av hvordan representasjonslæring kan løse forretningsproblemer og øke avkastningen på AI-initiativer.
• Innsikt i utfordringer, muligheter og viktige hensyn ved generative modeller i en organisasjon.
• Et helhetlig syn på landskapet av ferdigtrente modeller og hvordan du best kan utnytte disse modellene i din organisasjon.

• Evnen til å lage transparente, tolkbare ML-modeller i din kontekst.

4. LSE maskinlæring: praktiske applikasjoner

Oppgrader dataferdighetene dine og utvikle en teknisk forståelse av forretningsapplikasjonene til maskinlæring.

Dette kurset er utformet for å lære hvordan du utfører en datastrategi som fungerer, begynn med å oppdage riktig bruk og prosessering av data for å optimalisere maskinlæringsapplikasjoner. Utforsk regresjon som en overvåket maskinlæringsteknikk for å forutsi en kontinuerlig variabel (respons eller mål) fra et sett med andre variabler (funksjoner eller prediktorer).

Du vil etter hvert forstå hvordan trebaserte metoder og ensemblelæringsmetoder brukes for å forbedre nøyaktigheten til en prediksjon, men enda viktigere forstå hva nevrale nettverk er, de mest vellykkede applikasjonene og hvordan det kan brukes i en forretningskontekst.

Etter å ha fullført dette kurset vil du:

• Ha en inngående forståelse av ulike maskinlæringsteknikker, inkludert regresjon, ensemblelæring og trebaserte metoder, blant andre.
• Evnen til å kode i R og anvende maskinlæringsteknikker til ulike typer data.
• Eksponering for siste grenser innen maskinlæring, for eksempel nevrale nettverk og hvordan disse kan brukes i virksomheten.
• Ha en kompetansebevis fra LSE, et verdensledende samfunnsvitenskapelig universitet.

5. MIT Sloan Machine Learning in Business

Dette er et annet kurs som er av Daniela Rus, og Thomas Malone. Dette kurset fokuserer på hvordan du kan utnytte transformativ teknologi i både din tenkning og forretningsapplikasjoner.

Du begynner med å lære om maskinlæring og dens voksende rolle i virksomheten. Du vil forstå rollen til data, og viktigheten av en implementeringsplan. Følg dette ved å utforske kravene for bruk av maskinlæring ved hjelp av sensor-, språk- og transaksjonsdata. Herfra vil du kunne utvikle en implementeringsplan for maskinlæring, og vurdere fremtiden for maskinlæring i virksomheten.

Dette kurset skal gi deg en god forståelse av følgende hovedpunkter:

• En praktisk handlingsplan for å implementere maskinlæring strategisk i virksomheten, designet for å effektivt veilede organisasjonen din.
• Eksponering for de tekniske elementene ved maskinlæring, uten å måtte kode eller programmere, noe som hjelper deg å utnytte denne teknologien i din strategiske tenkning.
• Innsikt fra anerkjente MIT-fakultetet og maskinlæringseksperter, og tilbyr et verdifullt potensial for å frigjøre nye karrieremuligheter.

6. Cognilytica – Kognitiv prosjektledelse for AI (CPMAI)-sertifisering

Dette er det mest omfattende kurset som tilbys av Cognilytica og dekker datavitenskap og maskinlæring.

CPMAI-metodikken er bransjens beste praksis-metodikk for vellykkede AI- og ML-prosjekter. Cognilyticas CPMAI-opplæring og sertifisering forbereder deg til å lykkes med AI- og ML-innsatsen din, enten du akkurat har begynt eller er på god vei med implementeringen.

Dette programmet er datafokusert på alle aspekter av prosjektledelse AI, og dette inkluderer datavitenskap, noen av emnene som vil bli dekket:

• Grunnleggende om AI og ML Terminologi og konsepter
• De syv mønstrene til AI
• Beste praksis for AI-prosjektledelse
• Dyp dypdykk i faktiske AI-prosjekter ved hjelp av CPMAI
• Overvåket, uovervåket og forsterkende læringsmetoder, tilnærminger, konsepter og algoritmer
• De viktigste aspektene ved datavitenskap som er relevante for AI
• Hvordan forretningsforståelse, dataforståelse, dataforberedelse, modellutvikling, modellevaluering og modelloperasjonalisering passer sammen
• Iterative og smidige metoder for AI
• Hvordan bygge etiske og ansvarlige AI-systemer
• Hvordan lage et ideelt AI-team

Dette programmet tilbyr funksjoner følgende og tilbyr et fullføringsbevis:

• Alle ferdighetsnivåer
• Traineer har opptil seks (6) måneder på seg til å fullføre opplæringen
• Tilgang til innspilte videoer og opplæringsmateriell gis i tretti (30) dager etter at eleven har avsluttet timen
• Varighet: 30 timer

7. IBM Machine Learning Professional-sertifikat

Dette sertifikatet fra IBM er rettet mot de som ønsker å utvikle ferdighetene og erfaringen som er nødvendig for en karriere innen maskinlæring. Programmet består av 6 kurs som hjelper deg med å utvikle en forståelse av hovedalgoritmene og deres bruk. Mens mellomprogrammet er nyttig for alle med datakunnskaper og interesse for å utnytte data, anbefales litt bakgrunn i Python-programmering, statistikk og lineær algebra.

Her er hovedaspektene ved denne sertifiseringen:

• 6-retters program
• Ferdigheter i uovervåket læring, veiledet læring, dyp læring og forsterkende læring
• Spesielle emner som tidsserieanalyse og overlevelsesanalyse
• Kod dine egne prosjekter med åpen kildekode-rammeverk og biblioteker
• Digitalt merke fra IBM ved ferdigstillelse
• Varighet: 6 måneder, 3 timer/uke

8. IBM AI Engineering Professional Certificate

Nok en av de beste maskinlæringssertifiseringene, dette 6-kurs profesjonelle sertifikatet er rettet mot å gi enkeltpersoner de nødvendige verktøyene for å lykkes som AI- eller ML-ingeniør. Den dekker grunnleggende konsepter innen maskinlæring og dyp læring, for eksempel overvåket og uovervåket læring. Du vil også lære hvordan du bygger, trener og distribuerer dype arkitekturer.

Her er hovedaspektene ved denne sertifiseringen:

• 6-retters program
• Overvåket og uovervåket læring med Python
• Bruk populære maskinlærings- og dyplæringsbiblioteker som SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch og Tensorflow
• Ta tak i problemer som involverer objektgjenkjenning, datasyn, bilde- og videobehandling, tekstanalyse og NLP
• Digitalt merke fra IBM ved ferdigstillelse
• Varighet: 8 måneder, 3 timer/uke

9. Maskinlæring av Stanford University

Denne timen som tilbys av Stanford University lærer de mest effektive maskinlæringsteknikkene, og du får sjansen til å implementere dem for å fungere for deg selv. Klassen gir også kunnskapen som trengs for å anvende teknikkene på nye problemer. Det er et bredt kurs og en introduksjon til maskinlæring, dataminering og statistisk mønstergjenkjenning.

Her er hovedaspektene ved dette kurset:

• Emner som overvåket og uovervåket læring
• Tallrike casestudier og søknader
• Bruk av læringsalgoritmer for å bygge smarte roboter, tekstforståelse, datasyn, medisinsk informatikk, lyd og databaseutvinning
• Delbart sertifikat ved konkurranse
• Varighet: 60 timer

10. Avanserte læringsalgoritmer

Dette korte, men imponerende kurset tilbyr et grunnleggende nettprogram laget i samarbeid mellom DeepLearning.AI og Stanford Online. I dette nybegynnervennlige programmet lærer du det grunnleggende om maskinlæring og hvordan du bruker disse teknikkene til å bygge AI-applikasjoner i den virkelige verden.

Her er hovedaspektene ved dette kurset:

• Innsikt fra eksperter
• Bygg og tren et nevralt nettverk med TensorFlow for å utføre flerklasseklassifisering
• Bruk beste praksis for utvikling av maskinlæring slik at modellene dine generaliserer til data og oppgaver i den virkelige verden
• Bygg og bruk beslutningstrær og treensemblemetoder, inkludert tilfeldige skoger og forsterkede trær
• Bruk beste praksis for utvikling av maskinlæring slik at modellene dine generaliserer til data og oppgaver i den virkelige verden
• Varighet: 34 timer