Sertifikatlashtirish
Mashina oʻrganish boʻyicha 10 ta eng yaxshi sertifikatlar (2024-yil, iyul)
Unite.AI qat'iy tahririyat standartlariga sodiqdir. Biz ko'rib chiqqan mahsulotlarga havolalarni bosganingizda tovon olishimiz mumkin. Iltimos, bizning filialni oshkor qilish.
Mundarija
Sun'iy intellekt (AI) ko'plab sohalarni inqilob qilishda davom etar ekan, mashinani o'rganishning muhim sohasi ahamiyatini oshiradi. Shu sababli, biznes rahbarlariga sun'iy intellektning ahamiyatini va uning biznesga qanday tatbiq etilishini, shuningdek, ma'lumotlardan qanday foydalanishni tushunishga talab yuqori.
Bularning barchasini hisobga olgan holda, mashinani o'rganish sertifikati imkoniyatlar oynalarini ochishi mumkin. Kodlash bo'yicha dars izlayotgan o'quvchilar bizning sahifamizga tashrif buyurishlari kerak Python va Tensorflow kurslari.
Mashinani o'rganish bo'yicha eng yaxshi sertifikatlarga qarang:
1. MIT Sloan sun'iy intellekt: biznes strategiyasi uchun oqibatlari
Biznes rahbarlariga mo'ljallangan ushbu kursda 2 ta o'qituvchi bor va ularni Daniela Rus boshqaradi, Rus Endryu (1956) va Erna Viterbi elektrotexnika va kompyuter fanlari professori va MITdagi Kompyuter fanlari va sun'iy intellekt laboratoriyasi (CSAIL) direktori. U Toyota-CSAIL qo'shma tadqiqot markazi direktori bo'lib ishlaydi va Toyota tadqiqot institutining ilmiy maslahat kengashi a'zosi.
Ikkinchi o'qituvchi - Tomas Malone, Malone MIT Sloan Menejment maktabining axborot texnologiyalari va tashkiliy tadqiqotlar professori. Uning tadqiqotlari axborot texnologiyalari taqdim etgan imkoniyatlardan foydalanish uchun yangi tashkilotlarni qanday loyihalash mumkinligiga qaratilgan. Uning eng yangi kitobi, Superminds, 2018 yil may oyida paydo bo'lgan. U 11 ta patentga ega, uchta dasturiy ta'minot kompaniyasiga asos solgan va ko'plab nashrlarda keltirilgan. Fortune, Nyu-York Taymsva Simli.
Ushbu kursdan siz quyidagi ko'nikmalarga ega bo'lasiz:
- Sun'iy intellekt (AI) va uning biznes ilovalari bo'yicha amaliy asoslar, bu sizni bilim va ishonch bilan jihozlaydi. tashkilotingizni o'zgartiring kelajakning innovatsion, samarali va barqaror kompaniyasiga aylanish.
- Etakchilik qobiliyati xabardor, strategik qarorlar qabul qilish va biznes samaradorligini oshirish asosiy AI boshqaruvi va etakchilik tushunchalarini tashkilotingiz faoliyatiga integratsiya qilish orqali.
- Kuchli ikki tomonlama istiqbol ikkita MIT maktabidan - MIT Sloan menejment maktabi va MIT kompyuter fanlari va sun'iy intellekt laboratoriyasi - sizga biznes ob'ektivi orqali AI texnologiyalari haqida to'g'ri kontseptual tushunchani taklif qiladi.
2. Oksford sun'iy intellekt
AI, uning biznes uchun salohiyati va uni amalga oshirish imkoniyatlarini tushunishga imkon berish maqsadida ishlab chiqilgan kurs.
Ushbu kursni Mattias Xolveg olib boradi, Matthias o'qitilgan sanoat muhandisi va tashkilotlar jarayonlarni takomillashtirish amaliyotlarini qanday yaratishi va qo'llab-quvvatlashi bilan qiziqadi. Uning tadqiqotlari ishlab chiqarish, xizmat ko'rsatish, ofis va davlat sektori kontekstlarida qo'llanilayotgan jarayonni takomillashtirish metodologiyalarining evolyutsiyasi va moslashuviga qaratilgan.
Ushbu kurs orqali siz quyidagi asoslarni tushunasiz:
- Tashkilotingizda AI imkoniyatlarini aniqlash va baholash qobiliyati va uni amalga oshirish uchun biznes ishini yaratish.
- AI ortidagi texnologiyalarni kuchli kontseptual tushunish, masalan mashinani o'rganish, chuqur o'rganish, neyron tarmoqlar va algoritmlar.
- Oksford Said fakulteti va ko'plab soha mutaxassislaridan olingan ma'lumotlar sun'iy intellekt va uning haqida xabardor fikrni shakllantirishga yordam beradi. ijtimoiy va axloqiy oqibatlar.
- AI, uning tarixi va evolyutsiyasi haqida kontekstli tushuncha sizga yordam beradi uning kelajak traektoriyasi uchun tegishli bashoratlarni amalga oshirish.
3. MIT Sloan nazoratsiz mashinani o'rganish: ma'lumotlar potentsialini ochish
Ushbu kurs AI modelini o'rgatish uchun qanchalik kichik bo'lmasin, mashinani o'rganish ma'lumotlardan qanday foydalanishiga qaratilgan.
5 nafar o'qituvchidan iborat ushbu kursni Antonio Torralba olib boradi, Delta Electronics elektrotexnika va kompyuter fanlari professori, AI+D fakulteti boshlig'i, EECS bo'limi, MIT CSAIL.
Ushbu kursda siz mashinani o'rganish texnikasi ma'lumotlar potentsialini qanday aniqlashini o'rganasiz. Qanday qilib taqdimotlar aniq AI modellarini yaratish uchun zarur bo'lgan teglar sonini keskin kamaytirishi mumkinligini tushuning. Ushbu asoslarni tushunganingizdan so'ng, oldindan o'rgatilgan AI modellari tashkilotlarda vakillik o'rganish va generativ modellashtirishni qo'llashga qanday ta'sir qilishi mumkinligini o'rganishga o'tasiz.
Oxir-oqibat, siz aniq ML modellarini yaratishda talqin qilinishi va sababiy bog'liqlikning ahamiyatini bilib olasiz va oxirida siz tashkilotingizda mashinani o'rganish modellarini qo'llash haqiqatlarini o'rganasiz.
Bu ushbu asosiy ma'lumotlar asoslarini tushunishni taklif qilishi mumkin:
- Vakillikni o'rganish biznes muammolarini qanday hal qilishi va AI tashabbuslarida ROIni oshirishi mumkinligini chuqur tushunish.
- Tashkilotdagi generativ modellarning muammolari, imkoniyatlari va muhim mulohazalari haqida tushuncha.
- Oldindan tayyorlangan modellar landshaftining yaxlit ko'rinishi va tashkilotingizda ushbu modellardan qanday qilib eng yaxshi foydalanish.
Kontekstingizda shaffof, talqin qilinadigan ML modellarini yaratish qobiliyati.
4. LSE Machine Learning: Amaliy ilovalar
Ma'lumotlar ko'nikmalaringizni oshiring va mashinani o'rganishning biznes ilovalari haqida texnik tushunchani rivojlantiring.
Ushbu kurs ishlaydigan ma'lumotlar strategiyasini qanday amalga oshirishni o'rganish uchun mo'ljallangan, mashinani o'rganish ilovalarini optimallashtirish uchun ma'lumotlardan to'g'ri foydalanish va qayta ishlashni aniqlashdan boshlanadi. Boshqa oʻzgaruvchilar toʻplamidan (xususiyatlar yoki bashorat qiluvchilar) uzluksiz oʻzgaruvchini (javob yoki maqsad) bashorat qilish uchun regressiyani boshqariladigan mashinani oʻrganish usuli sifatida oʻrganing.
Oxir-oqibat, bashoratning aniqligini oshirish uchun daraxtga asoslangan usullar va ansambl o'rganish usullari qanday qo'llanilishini tushunasiz, lekin eng muhimi, neyron tarmoqlar nima ekanligini, uning eng muvaffaqiyatli ilovalari va undan biznes kontekstida qanday foydalanish mumkinligini tushunasiz.
Ushbu kursni o'qiganingizdan so'ng siz:
- Chuqur tushunchaga ega bo'ling turli xil mashinalarni o'rganish texnikasi, shu jumladan regressiya, ansambl o'rganish va daraxtga asoslangan usullar va boshqalar.
- R-da kodlash va mashinani o'rganish usullarini qo'llash qobiliyati har xil turdagi ma'lumotlarga.
- ga ta'sir qilish mashinani o'rganishning so'nggi chegaralarineyron tarmoqlar va ularni biznesda qanday qo'llash mumkinligi kabi.
- Bor malaka sertifikati dunyoning yetakchi ijtimoiy fanlar universiteti LSE dan.
5. MIT Sloan Businessda Machine Learning
Bu Daniela Rus va Tomas Malonening yana bir kursi. Ushbu kurs sizning fikrlash va biznes ilovalaringizda transformativ texnologiyadan qanday foydalanishga qaratilgan.
Siz mashinani o‘rganish va uning biznesdagi ortib borayotgan o‘rni haqida bilishdan boshlaysiz. Siz ma'lumotlarning rolini va amalga oshirish rejasining ahamiyatini tushunasiz. Sensor, til va tranzaksiya ma'lumotlaridan foydalangan holda mashinani o'rganishni qo'llash talablarini o'rganib chiqing. Bu yerdan siz mashinani oʻrganish boʻyicha amalga oshirish rejasini ishlab chiqishingiz va biznesda mashinani oʻrganishning kelajagini koʻrib chiqishingiz mumkin boʻladi.
Ushbu kurs sizga quyidagi asosiy fikrlar haqida yaxshi tushuncha berishi kerak:
- Amaliy harakatlar rejasi biznesda mashinani o'rganishni strategik tarzda amalga oshirish, tashkilotingizni samarali boshqarish uchun mo'ljallangan.
- Mashinani o'rganishning texnik elementlariga ta'sir qilish, strategik fikrlashda ushbu texnologiyadan foydalanishga yordam beradigan kodlash yoki dasturlash shart emas.
- Hurmatli MIT o'qituvchilari va mashinani o'rganish bo'yicha mutaxassislarning fikrlari, yangi martaba imkoniyatlarini ochish uchun qimmatli salohiyatni taklif qiladi.
6. Cognilytica - AI (CPMAI) sertifikati uchun kognitiv loyihalarni boshqarish
Bu Cognilytica tomonidan taqdim etiladigan eng keng qamrovli kurs bo'lib, ma'lumotlar fanini va mashinani o'rganishni qamrab oladi.
CPMAI metodologiyasi muvaffaqiyatli AI va ML loyihalari uchun sanoatning eng yaxshi amaliyoti metodologiyasi. Cognilytica'ning CPMAI bo'yicha treningi va sertifikati sizni AI va ML bo'yicha harakatlaringizda muvaffaqiyatga tayyorlaydi, xoh endigina boshlayapsizmi yoki amalga oshirish yo'lidan ancha oldindasiz.
Bu dastur loyihalarni boshqarish AIning barcha jihatlariga qaratilgan maʼlumotlar boʻlib, bu maʼlumotlar fanini oʻz ichiga oladi, baʼzi mavzular yoritiladi:
- AI va ML terminologiyasi asoslari va tushunchalari
- AIning yetti namunasi
- AI loyihasini boshqarishning eng yaxshi amaliyotlari
- CPMAI yordamida haqiqiy AI loyihalariga chuqur kirib boring
- Nazorat ostidagi, nazoratsiz va mustahkamlovchi o‘rganish usullari, yondashuvlari, tushunchalari va algoritmlari
- AIga tegishli ma'lumotlar fanining eng muhim jihatlari
- Biznesni tushunish, ma'lumotlarni tushunish, ma'lumotlarni tayyorlash, modelni ishlab chiqish, modelni baholash va modelni ishga tushirish qanday bir-biriga mos keladi
- AI uchun iterativ va tezkor usullar
- Axloqiy va mas'uliyatli AI tizimlarini qanday qurish kerak
- Qanday qilib ideal AI jamoasini yaratish mumkin
Ushbu dastur quyidagi xususiyatlarni taqdim etadi va tugatish sertifikatini taqdim etadi:
- Barcha mahorat darajalari
- Treningni yakunlash uchun tinglovchilarga olti (6) oygacha vaqt beriladi
- Yozib olingan videolar va o'quv materiallariga kirish tinglovchilar dars tugaganidan keyin o'ttiz (30) kun davomida taqdim etiladi.
- Davomiyligi: 30 soat
7. IBM Machine Learning Professional sertifikati
IBM tomonidan taqdim etilgan ushbu sertifikat Machine Learning bo'yicha martaba uchun zarur bo'lgan ko'nikmalar va tajribalarni rivojlantirmoqchi bo'lganlar uchun mo'ljallangan. Dastur 6 ta kursdan iborat boʻlib, asosiy algoritmlar va ulardan foydalanish haqida tushuncha hosil qilishga yordam beradi. Oraliq dastur kompyuter ko'nikmalariga ega va ma'lumotlardan foydalanishga qiziqishi bo'lgan har bir kishi uchun foydali bo'lsa-da, Python dasturlash, statistika va chiziqli algebra bo'yicha ma'lumot tavsiya etiladi.
Ushbu sertifikatlashning asosiy jihatlari:
- 6-kurs dasturi
- Nazoratsiz ta'lim, nazorat ostida o'rganish, chuqur o'rganish va mustahkamlovchi o'rganish ko'nikmalari
- Vaqt seriyalari tahlili va omon qolish tahlili kabi maxsus mavzular
- Ochiq kodli ramkalar va kutubxonalar bilan o'z loyihalaringizni kodlang
- Tugallangandan so'ng IBMdan raqamli nishon
- Davomiyligi: 6 oy, haftasiga 3 soat
8. IBM AI muhandislik professional sertifikati
Mashinani o'rganish bo'yicha eng yaxshi sertifikatlardan yana biri bo'lgan ushbu 6 kursli Professional sertifikat odamlarga AI yoki ML muhandisi sifatida muvaffaqiyat qozonish uchun zarur bo'lgan vositalarni berishga qaratilgan. U Mashinani o'rganish va chuqur o'rganishning asosiy tushunchalarini qamrab oladi, masalan, nazorat ostida va nazoratsiz o'rganish. Shuningdek, siz chuqur arxitekturalarni qurish, o'qitish va joylashtirishni o'rganasiz.
Ushbu sertifikatlashning asosiy jihatlari:
- 6-kurs dasturi
- Python bilan nazorat ostida va nazoratsiz o'rganish
- SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch va Tensorflow kabi mashhur Machine Learning va Deep Learning kutubxonalarini qo'llang
- Ob'ektni aniqlash, kompyuterda ko'rish, tasvir va videoga ishlov berish, matn tahlili va NLP bilan bog'liq muammolarni hal qiling
- Tugallangandan so'ng IBMdan raqamli nishon
- Davomiyligi: 8 oy, haftasiga 3 soat
9. Stenford universiteti tomonidan mashinani o'rganish
Stenford universiteti tomonidan taqdim etilgan ushbu sinf mashinani o'rganishning eng samarali usullarini o'rgatadi va siz ularni o'zingiz uchun ishlash uchun amalga oshirish imkoniyatiga ega bo'lasiz. Sinf, shuningdek, texnikalarni yangi masalalarda qo'llash uchun zarur bo'lgan bilimlarni beradi. Bu keng kurs va mashinani o'rganish, ma'lumotlarni ishlab chiqish va statistik naqshlarni aniqlashga kirishdir.
Mana bu kursning asosiy jihatlari:
- Nazorat ostidagi va nazoratsiz ta'lim kabi mavzular
- Ko'plab amaliy tadqiqotlar va ilovalar
- Aqlli robotlar, matnni tushunish, kompyuterni ko'rish, tibbiy informatika, audio va ma'lumotlar bazasini qazib olish uchun o'rganish algoritmlarini qo'llash
- Raqobat bo'yicha almashish mumkin bo'lgan sertifikat
- Davomiyligi: 60 soat
10. Ilg'or o'rganish algoritmlari
Ushbu qisqa, ammo ta'sirli kurs DeepLearning.AI va Stanford Online o'rtasida hamkorlikda yaratilgan asosiy onlayn dasturni taklif etadi. Ushbu yangi boshlanuvchilar uchun qulay dasturda siz mashinani o'rganish asoslarini va ushbu usullardan haqiqiy AI ilovalarini yaratishda qanday foydalanishni o'rganasiz.
Mana bu kursning asosiy jihatlari:
- Mutaxassislarning fikrlari
- Ko'p toifali tasnifni amalga oshirish uchun TensorFlow bilan neyron tarmoqni yarating va o'rgating
- Modellaringiz haqiqiy dunyoda maʼlumotlar va vazifalarni umumlashtirishi uchun mashinani oʻrganishni rivojlantirish boʻyicha eng yaxshi amaliyotlarni qoʻllang
- Tasodifiy o'rmonlar va ko'tarilgan daraxtlarni o'z ichiga olgan qaror daraxtlari va daraxtlar ansambli usullarini yarating va foydalaning
- Modellaringiz haqiqiy dunyoda maʼlumotlar va vazifalarni umumlashtirishi uchun mashinani oʻrganishni rivojlantirish boʻyicha eng yaxshi amaliyotlarni qoʻllang
- Davomiyligi: 34 soat
Aleks Makfarlend sun'iy intellekt sohasidagi so'nggi ishlanmalarni o'rganuvchi sun'iy intellekt bo'yicha jurnalist va yozuvchi. U dunyo bo'ylab ko'plab AI startaplari va nashrlari bilan hamkorlik qilgan.
Unite.AI asoschisi va a'zosi Forbes Texnologiya kengashi, Antuan - a futurist AI va robototexnika kelajagi haqida ishtiyoqli.
U ham asoschisi hisoblanadi Securities.io, buzg'unchi texnologiyalarga sarmoya kiritishga qaratilgan veb-sayt.
Sizga yoqishi mumkin
7 ta eng yaxshi ma'lumotlar fanlari sertifikatlari (iyul, 2024)
7 ta eng yaxshi Python kurslari va sertifikatlari (iyul, 2024)
6 ta eng yaxshi TensorFlow kurslari va sertifikatlari (iyul, 2024)
5 ta eng yaxshi NLP kurslari va sertifikatlari (iyul, 2024)
7 ta eng yaxshi bulutli sertifikatlar (2024 yil iyul)
5 ta eng yaxshi RPA kurslari va sertifikatlari (iyul, 2024)