10 најбољих сертификата за машинско учење (јул 2024)

Како вештачка интелигенција (АИ) наставља да револуционише многе секторе, витално поље машинског учења постаје све важније. Због тога постоји велика потражња за пословним руководиоцима да разумеју и важност вештачке интелигенције и како се она примењује на пословање, као и како да искористе податке.

С обзиром на све ово, сертификација машинског учења може отворити прозоре могућности. За читаоце који траже лекције из кодирања требало би да посете наш Питон Тенсорфлов курсеви.

Ево погледа на врхунске сертификате за машинско учење:

1. МИТ Слоан Вештачка интелигенција: Импликације за пословну стратегију

Намењен пословним руководиоцима, овај курс има 2 инструктора и води га Даниела Рус, Рус је Андрев (1956) и Ерна Витерби професор електротехнике и рачунарских наука и директор Лабораторије за рачунарске науке и вештачку интелигенцију (ЦСАИЛ) на МИТ-у. Она ради као директор Тојота-ЦСАИЛ заједничког истраживачког центра и члан је научног саветодавног одбора Тојотиног истраживачког института.

Други инструктор је Тхомас Малоне, Малоне је професор информационих технологија и организационих студија на МИТ Слоан Сцхоол оф Манагемент. Његово истраживање се фокусира на то како нове организације могу бити дизајниране да искористе могућности које пружа информациона технологија. Његова најновија књига, Суперминдс, појавио се у мају 2018. Поседује 11 патената, суоснивач је три софтверске компаније, а цитиран је у бројним публикацијама као нпр. богатство, Њујорк тајмс, и Жичани.

Са овог курса ћете отићи са следећим вештинама:

• Практично утемељење у вештачкој интелигенцији (АИ) и њеним пословним апликацијама, пружајући вам знање и самопоуздање које вам је потребно за трансформишите своју организацију у иновативну, ефикасну и одрживу компанију будућности.
• Способност вођења информисано, стратешко доношење одлука и повећање пословних перформанси интеграцијом кључног АИ менаџмента и увида у лидерство у начин на који ваша организација функционише.
• Моћна двострука перспектива из две МИТ школе — МИТ Слоан Сцхоол оф Манагемент и МИТ Лабораторије за рачунарске науке и вештачку интелигенцију — које вам нуде добро концептуално разумевање АИ технологија кроз пословна сочива.

2. Оксфордска вештачка интелигенција

Курс осмишљен са намером да вам омогући да разумете вештачку интелигенцију, њен потенцијал за пословање и могућности за његову примену.

Овај курс води Матијас Холвег, Матијас је обучени индустријски инжењер и заинтересован је за то како организације стварају и одржавају праксе побољшања процеса. Његово истраживање се фокусира на еволуцију и прилагођавање методологија за побољшање процеса како се примењују у производним, услужним, канцеларијским и јавним контекстима.

Уз овај курс ћете разумети следеће основе:

• Способност да идентификујете и процените могућности за АИ у вашој организацији и изградити пословни случај за његову имплементацију.
• Снажно концептуално разумевање технологија које стоје иза вештачке интелигенције као нпр машинско учење, дубоко учење, неуронске мреже и алгоритми.
• Увид са факултета Окфорд Саид и мноштва стручњака из индустрије, који вам помажу да развијете информисано мишљење о АИ и његовој друштвене и етичке импликације.
• Контекстуално разумевање вештачке интелигенције, њене историје и еволуције, које вам помаже у томе направи релевантна предвиђања за његову будућу путању.

3. МИТ Слоан Машинско учење без надзора: Откључавање потенцијала података

Овај курс је фокусиран на то како машинско учење може искористити податке - без обзира колико мали - за обуку АИ модела.

Са 5 инструктора, овај курс води Антонио Торралба, Делта Елецтроницс Професор електротехнике и рачунарства, шеф АИ+Д факултета, одељење ЕЕЦС, МИТ ЦСАИЛ.

У овом курсу ћете истражити како технике машинског учења дефинишу потенцијал података. Схватите како репрезентације могу драматично смањити количину ознака потребних за прављење тачних АИ модела. Када схватите ове основе, напредоваћете до учења како унапред обучени модели вештачке интелигенције могу да утичу на примену репрезентативног учења и генеративног моделирања у организацијама.

На крају ћете открити важност интерпретабилности и узрочности у изградњи тачних МЛ модела, а на крају ћете истражити реалност примене модела машинског учења у вашој организацији.

Ово би могло да понуди разумевање ових основних основа података:

• Детаљно разумевање начина на који учење представљања може да реши пословне проблеме и повећа РОИ на иницијативе вештачке интелигенције.
• Увид у изазове, прилике и важна разматрања генеративних модела у организацији.
• Холистички поглед на пејзаж унапред обучених модела и како најбоље искористити ове моделе у вашој организацији.

• Могућност креирања транспарентних, интерпретабилних МЛ модела у вашем контексту.

4. ЛСЕ машинско учење: практичне примене

Надоградите своје вештине података и развијте техничко разумевање пословних апликација машинског учења.

Овај курс је дизајниран да научи како да изврши стратегију података која функционише, почевши тако што ћете открити одговарајућу употребу и обраду података за оптимизацију апликација за машинско учење. Истражите регресију као надгледану технику машинског учења да бисте предвидели континуирану променљиву (одговор или циљ) из скупа других варијабли (карактеристике или предиктори).

На крају ћете разумети како се методе засноване на стаблу и методе учења ансамбла примењују да би се побољшала тачност предвиђања, али што је још важније разумети шта су неуронске мреже, њихове најуспешније примене и како се могу користити у пословном контексту.

Након што завршите овај курс, ви ћете:

• Имајте дубинско разумевање разне технике машинског учења, укључујући регресију, учење ансамбла и методе засноване на стаблу, између осталог.
• Способност кодирања у Р-у и примене техника машинског учења на различите врсте података.
• Изложеност на најновије границе машинског учења, као што су неуронске мреже и како се оне могу применити у пословању.
• Хаве сертификат о оспособљености са ЛСЕ, водећег светског универзитета друштвених наука.

5. МИТ Слоан Мацхине Леарнинг ин Бусинесс

Ово је још један курс који воде Даниела Рус и Тхомас Малоне. Овај курс се фокусира на то како да искористите трансформативну технологију у вашем размишљању и пословним апликацијама.

Почећете учењем о машинском учењу и његовој растућој улози у пословању. Разумећете улогу података и важност плана имплементације. Пратите ово истраживањем захтева за примену машинског учења помоћу података сензора, језика и трансакција. Одавде ћете моћи да развијете план имплементације за машинско учење и размотрите будућност машинског учења у пословању.

Овај курс би требало да вам пружи одлично разумевање следећих кључних тачака:

• Практични акциони план за стратешки имплементирати машинско учење у пословање, дизајниран да ефикасно води вашу организацију.
• Излагање техничким елементима машинског учења, без потребе за кодирањем или програмирањем, помажући вам да искористите ову технологију у свом стратешком размишљању.
• Увиди цењених МИТ факултета и стручњака за машинско учење, нудећи драгоцен потенцијал за откључавање нових могућности за каријеру.

6. Цогнилитица – Цогнитиве Пројецт Манагемент фор АИ (ЦПМАИ) сертификација

Ово је најсвеобухватнији курс који нуди Цогнилитица и покрива науку о подацима и машинско учење.

ЦПМАИ методологија је методологија најбоље праксе у индустрији за успешне АИ & МЛ пројекте. Цогнилитица-ина ЦПМАИ обука и сертификација вас припремају да успете у својим напорима АИ и МЛ, без обзира да ли тек почињете или сте већ на путу имплементације.

Овај програм су подаци фокусирани на све аспекте АИ управљања пројектима, а то укључује науку о подацима, неке од тема које ће бити покривене:

• Основи АИ и МЛ Терминологија и концепти
• Седам образаца АИ
• Најбоље праксе управљања АИ пројектима
• Дубоко зароните у стварне АИ пројекте користећи ЦПМАИ
• Методе, приступи, концепти и алгоритми учења под надзором, без надзора и са појачавањем
• Најважнији аспекти науке о подацима релевантни за АИ
• Како се уклапају пословно разумевање, разумевање података, припрема података, развој модела, евалуација модела и операционализација модела
• Итеративне и агилне методе за АИ
• Како изградити етичке и одговорне системе вештачке интелигенције
• Како направити идеалан АИ тим

Овај програм нуди следеће функције и нуди сертификат о завршетку:

• Сви нивои вештина
• Полазници обуке имају до шест (6) месеци да заврше обуку
• Приступ снимљеним видео снимцима и материјалима за обуку је обезбеђен тридесет (30) дана након завршетка часа приправника
• Трајање: КСНУМКС сати

7. ИБМ Мацхине Леарнинг Профессионал сертификат

Овај ИБМ сертификат је намењен онима који желе да развију вештине и искуство неопходне за каријеру у машинском учењу. Програм се састоји од 6 курсева који вам помажу да развијете разумевање главних алгоритама и њихове употребе. Док је средњи програм користан за свакога ко има компјутерске вештине и заинтересован за коришћење података, препоручује се нека позадина у Питхон програмирању, статистици и линеарној алгебри.

Ево главних аспеката ове сертификације:

• Програм од 6 курсева
• Вештине у учењу без надзора, учењу под надзором, дубоком учењу и учењу са појачањем
• Посебне теме као што су анализа временских серија и анализа преживљавања
• Кодирајте своје пројекте помоћу оквира и библиотека отвореног кода
• Дигитална значка од ИБМ-а по завршетку
• Трајање: 6 месеца, 3 сати недељно

8. Сертификат ИБМ АИ Енгинееринг Профессионал

Још један од најбољих сертификата за машинско учење, овај професионални сертификат од 6 курсева има за циљ да појединцима пружи алате неопходне за успех као АИ или МЛ инжењер. Покрива основне концепте машинског учења и дубоког учења, као што су учење под надзором и учење без надзора. Такође ћете научити како да изградите, обучите и примените дубоке архитектуре.

Ево главних аспеката ове сертификације:

• Програм од 6 курсева
• Надзирано и ненадгледано учење са Питхон-ом
• Примените популарне библиотеке машинског учења и дубоког учења као што су СциПи, СцикитЛеарн, Керас, ПиТорцх и Тенсорфлов
• Ријешите се проблема који укључују препознавање објеката, компјутерски вид, обраду слика и видеа, аналитику текста и НЛП
• Дигитална значка од ИБМ-а по завршетку
• Трајање: 8 месеца, 3 сати недељно

9. Машинско учење Универзитета Станфорд

Овај час који нуди Универзитет Станфорд подучава најефикасније технике машинског учења, а ви имате прилику да их примените како бисте радили сами. Час такође пружа знање потребно за примену техника на нове проблеме. То је широк курс и увод у машинско учење, рударење података и статистичко препознавање узорака.

Ево главних аспеката овог курса:

• Теме као што су учење под надзором и учење без надзора
• Бројне студије случаја и примене
• Примена алгоритама за учење за прављење паметних робота, разумевање текста, компјутерски вид, медицинска информатика, аудио и рударење база података
• Сертификат који се може поделити на конкурсу
• Трајање: КСНУМКС сати

10. Алгоритми за напредно учење

Овај кратак, али импресиван курс нуди основни онлајн програм креиран у сарадњи између ДеепЛеарнинг.АИ и Станфорд Онлине. У овом програму прилагођеном почетницима научићете основе машинског учења и како да користите ове технике за прављење апликација вештачке интелигенције у стварном свету.

Ево главних аспеката овог курса:

• Увиди стручњака
• Изградите и обучите неуронску мрежу помоћу ТенсорФлов-а за обављање вишекласне класификације
• Примените најбоље праксе за развој машинског учења тако да се ваши модели генерализују на податке и задатке у стварном свету
• Изградите и користите стабла одлучивања и методе ансамбла дрвећа, укључујући насумичне шуме и појачана стабла
• Примените најбоље праксе за развој машинског учења тако да се ваши модели генерализују на податке и задатке у стварном свету
• Трајање: КСНУМКС сати