10 bästa maskininlärningscertifieringar (juli 2024)

Eftersom artificiell intelligens (AI) fortsätter att revolutionera många sektorer, ökar det vitala området maskininlärning i betydelse. På grund av detta finns det en stor efterfrågan på att företagsledare förstår både vikten av AI och hur det gäller för företag, samt hur man utnyttjar data.

Med tanke på allt detta kan en maskininlärningscertifiering öppna upp möjligheter. För läsare som letar efter lektioner i kodning bör de besöka vår Python och Tensorflow kurser.

Här är en titt på de bästa maskininlärningscertifieringarna:

1. MIT Sloan Artificiell Intelligens: Implikationer för affärsstrategi

Den här kursen riktar sig till företagsledare och har 2 instruktörer och leds av Daniela Rus, Rus är Andrew (1956) och Erna Viterbi professor i elektroteknik och datavetenskap och chef för Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) vid MIT. Hon fungerar som chef för Toyota-CSAIL Joint Research Center och är medlem i vetenskapsrådgivningen för Toyota Research Institute.

Den andra instruktören är Thomas Malone, Malone är professor i informationsteknologi och organisationsstudier vid MIT Sloan School of Management. Hans forskning fokuserar på hur nya organisationer kan utformas för att dra nytta av de möjligheter som informationsteknologin ger. Hans senaste bok, Superminds, dök upp i maj 2018. Han innehar 11 patent, har varit med och grundat tre mjukvaruföretag, och citeras i ett flertal publikationer som t.ex. Förmögenhet, den New York Timesoch Trådbunden.

Från den här kursen kommer du att gå därifrån med följande färdigheter:

• En praktisk grund i artificiell intelligens (AI) och dess affärsapplikationer, vilket ger dig den kunskap och det självförtroende du behöver för att förvandla din organisation till ett innovativt, effektivt och hållbart företag i framtiden.
• Förmågan att leda informerat, strategiskt beslutsfattande och förbättra affärsresultatet genom att integrera viktiga AI-hanterings- och ledarskapsinsikter i hur din organisation fungerar.
• Ett kraftfullt dubbelperspektiv från två MIT-skolor - MIT Sloan School of Management och MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - som erbjuder dig en god konceptuell förståelse av AI-teknik genom en affärslins.

2. Oxford artificiell intelligens

En kurs utformad med avsikten att göra det möjligt för dig att förstå AI, dess potential för affärer och möjligheterna för dess implementering.

Denna kurs leds av Matthias Holweg, Matthias är utbildad industriingenjör och är intresserad av hur organisationer genererar och upprätthåller processförbättringsmetoder. Hans forskning fokuserar på utvecklingen och anpassningen av processförbättringsmetoder när de tillämpas inom tillverkning, service, kontor och offentlig sektor.

Med den här kursen kommer du att ha en förståelse för följande grunder:

• Förmågan att identifiera och bedöma möjligheterna för AI i din organisation och skapa ett affärscase för dess genomförande.
• En stark konceptuell förståelse för teknologierna bakom AI som t.ex maskininlärning, djupinlärning, neurala nätverk och algoritmer.
• Insikt från Oxford Saïd-fakulteten och en mängd branschexperter som hjälper dig att utveckla en välgrundad åsikt om AI och dess sociala och etiska konsekvenser.
• En kontextuell förståelse av AI, dess historia och evolution, som hjälper dig att göra relevanta förutsägelser för dess framtida bana.

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: Unlocking the potential of data

Den här kursen är fokuserad på hur maskininlärning kan utnyttja data – oavsett hur liten den är – för att träna en AI-modell.

Med 5 instruktörer leds denna kurs av Antonio Torralba, Delta Electronics Professor i elektroteknik och datavetenskap, chef för AI+D-fakulteten, EECS-avdelningen, MIT CSAIL.

I den här kursen kommer du att utforska hur maskininlärningstekniker definierar potentialen hos data. Förstå hur representationer dramatiskt kan minska mängden etiketter som behövs för att bygga korrekta AI-modeller. När du har en förståelse för dessa grunder kommer du att gå vidare till att lära dig hur förutbildade AI-modeller kan påverka implementeringen av representationsinlärning och generativ modellering i organisationer.

Du kommer så småningom att upptäcka vikten av tolkningsbarhet och kausalitet för att bygga korrekta ML-modeller, och i slutet kommer du att utforska verkligheten med att implementera maskininlärningsmodeller i din organisation.

Detta kan ge en förståelse för dessa grundläggande data:

• En djupgående förståelse för hur representationsinlärning kan hantera affärsproblem och öka avkastningen på AI-initiativ.
• Insikt i utmaningar, möjligheter och viktiga överväganden av generativa modeller i en organisation.
• En helhetssyn på landskapet av förutbildade modeller och hur man bäst utnyttjar dessa modeller i din organisation.

• Möjligheten att skapa transparenta, tolkbara ML-modeller i ditt sammanhang.

4. LSE Machine Learning: Praktiska tillämpningar

Uppgradera dina datafärdigheter och utveckla en teknisk förståelse för maskininlärnings affärsapplikationer.

Den här kursen är utformad för att lära dig hur man kör en datastrategi som fungerar, börja med att upptäcka lämplig användning och bearbetning av data för att optimera maskininlärningsapplikationer. Utforska regression som en övervakad maskininlärningsteknik för att förutsäga en kontinuerlig variabel (svar eller mål) från en uppsättning andra variabler (funktioner eller prediktorer).

Du kommer så småningom att förstå hur trädbaserade metoder och ensembleinlärningsmetoder används för att förbättra noggrannheten i en förutsägelse, men ännu viktigare förstå vad neurala nätverk är, dess mest framgångsrika applikationer och hur det kan användas i ett affärssammanhang.

Efter att ha gått igenom denna kurs kommer du att:

• Ha en djupgående förståelse för olika maskininlärningstekniker, inklusive regression, ensembleinlärning och trädbaserade metoder, bland annat.
• Förmågan att koda i R och tillämpa maskininlärningstekniker till olika typer av data.
• Exponering för senaste gränserna för maskininlärning, såsom neurala nätverk och hur dessa kan tillämpas i näringslivet.
• Ha en kompetensbevis från LSE, ett världsledande samhällsvetenskapligt universitet.

5. MIT Sloan Machine Learning in Business

Detta är en annan kurs som är av Daniela Rus och Thomas Malone. Den här kursen fokuserar på hur du kan utnyttja transformativ teknologi i både ditt tänkande och affärsapplikationer.

Du börjar med att lära dig om maskininlärning och dess växande roll i näringslivet. Du kommer att förstå vilken roll data spelar och vikten av en implementeringsplan. Följ detta genom att utforska kraven för tillämpning av maskininlärning med hjälp av sensor-, språk- och transaktionsdata. Härifrån kommer du att kunna utveckla en implementeringsplan för maskininlärning och överväga framtiden för maskininlärning i företag.

Den här kursen bör ge dig en stor förståelse för följande nyckelpunkter:

• En praktisk handlingsplan för att strategiskt implementera maskininlärning i näringslivet, utformad för att effektivt vägleda din organisation.
• Exponering för de tekniska delarna av maskininlärning, utan att behöva koda eller programmera, vilket hjälper dig att utnyttja denna teknik i ditt strategiska tänkande.
• Insikter från uppskattade MIT-fakultets- och maskininlärningsexperter, som erbjuder värdefull potential för att låsa upp nya karriärmöjligheter.

6. Cognilytica – Cognitive Project Management for AI (CPMAI)-certifiering

Detta är den mest omfattande kursen som erbjuds av Cognilytica och täcker datavetenskap och maskininlärning.

CPMAI-metoden är branschens bästa praxis-metod för framgångsrika AI- och ML-projekt. Cognilyticas CPMAI-utbildning och certifiering förbereder dig för att lyckas med dina AI- och ML-insatser, oavsett om du precis har börjat eller är på god väg med implementeringen.

Det här programmet är data fokuserat på alla aspekter av projektledning AI, och detta inkluderar datavetenskap, några av de ämnen som kommer att behandlas:

• Grunderna i AI och ML Terminologi och begrepp
• AI:s sju mönster
• AI Project Management Best Practices
• Gör en djupdykning i faktiska AI-projekt med CPMAI
• Övervakade, oövervakade och förstärkande inlärningsmetoder, tillvägagångssätt, begrepp och algoritmer
• De viktigaste aspekterna av datavetenskap som är relevanta för AI
• Hur affärsförståelse, dataförståelse, dataförberedelse, modellutveckling, modellutvärdering och modelloperation hänger ihop
• Iterativa och agila metoder för AI
• Hur man bygger etiska och ansvarsfulla AI-system
• Hur man skapar ett perfekt AI-team

Detta program erbjuder funktionerna följande och erbjuder ett slutförande certifikat:

• Alla färdighetsnivåer
• Praktikanter har upp till sex (6) månader på sig att slutföra utbildningen
• Tillgång till inspelade videor och utbildningsmaterial ges i trettio (30) dagar efter att praktikanten har avslutat klassen
• Längd: 30 timmar

7. IBM Machine Learning Professional-certifikat

Detta certifikat från IBM riktar sig till dem som vill utveckla de färdigheter och erfarenheter som krävs för en karriär inom maskininlärning. Programmet består av 6 kurser som hjälper dig att utveckla en förståelse för de viktigaste algoritmerna och deras användningsområden. Även om det mellanliggande programmet är användbart för alla med datorvana och intresse av att utnyttja data, rekommenderas viss bakgrund i Python-programmering, statistik och linjär algebra.

Här är de viktigaste aspekterna av denna certifiering:

• 6-rätters program
• Färdigheter i oövervakat lärande, övervakat lärande, djupinlärning och förstärkningsinlärning
• Specialämnen som tidsserieanalys och överlevnadsanalys
• Koda dina egna projekt med ramverk och bibliotek med öppen källkod
• Digitalt märke från IBM vid färdigställande
• Varaktighet: 6 månader, 3 timmar/vecka

8. IBM AI Engineering Professional Certificate

Ytterligare en av de bästa maskininlärningscertifieringarna, detta 6-kursers professionella certifikat syftar till att ge individer de verktyg som krävs för att lyckas som AI- eller ML-ingenjör. Den täcker grundläggande begrepp inom maskininlärning och djupinlärning, såsom övervakad och oövervakad inlärning. Du kommer också att lära dig hur man bygger, tränar och distribuerar djupa arkitekturer.

Här är de viktigaste aspekterna av denna certifiering:

• 6-rätters program
• Övervakat och oövervakat lärande med Python
• Använd populära maskininlärnings- och djupinlärningsbibliotek som SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch och Tensorflow
• Ta itu med problem som involverar objektigenkänning, datorseende, bild- och videobehandling, textanalys och NLP
• Digitalt märke från IBM vid färdigställande
• Varaktighet: 8 månader, 3 timmar/vecka

9. Maskininlärning av Stanford University

Denna klass som erbjuds av Stanford University lär ut de mest effektiva maskininlärningsteknikerna, och du får chansen att implementera dem för att fungera för dig själv. Klassen ger också den kunskap som behövs för att tillämpa teknikerna på nya problem. Det är en bred kurs och en introduktion till maskininlärning, dataminering och statistiskt mönsterigenkänning.

Här är de viktigaste aspekterna av denna kurs:

• Ämnen som övervakat och oövervakat lärande
• Många fallstudier och applikationer
• Tillämpa inlärningsalgoritmer för att bygga smarta robotar, textförståelse, datorvisioner, medicinsk informatik, ljud och databasutvinning
• Delbart certifikat vid tävling
• Längd: 60 timmar

10. Avancerade inlärningsalgoritmer

Denna korta men imponerande kurs erbjuder ett grundläggande onlineprogram skapat i samarbete mellan DeepLearning.AI och Stanford Online. I detta nybörjarvänliga program kommer du att lära dig grunderna i maskininlärning och hur du använder dessa tekniker för att bygga verkliga AI-applikationer.

Här är de viktigaste aspekterna av denna kurs:

• Insikter från experter
• Bygg och träna ett neuralt nätverk med TensorFlow för att utföra klassificering i flera klasser
• Tillämpa bästa praxis för utveckling av maskininlärning så att dina modeller generaliseras till data och uppgifter i den verkliga världen
• Bygg och använd beslutsträd och trädensemblemetoder, inklusive slumpmässiga skogar och förstärkta träd
• Tillämpa bästa praxis för utveckling av maskininlärning så att dina modeller generaliseras till data och uppgifter i den verkliga världen
• Längd: 34 timmar