10 bedste maskinlæringscertificeringer (juli 2024)

I takt med at kunstig intelligens (AI) fortsætter med at revolutionere mange sektorer, stiger det vitale område maskinlæring i betydning. På grund af dette er der stor efterspørgsel på, at virksomhedsledere forstår både vigtigheden af ​​AI, og hvordan det gælder for forretninger, samt hvordan man udnytter data.

I betragtning af alt dette kan en maskinlæringscertificering åbne op for muligheder. For læsere, der søger efter lektioner i kodning, bør de besøge vores Python og Tensorflow kurser.

Her er et kig på de bedste maskinlæringscertificeringer:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: Implikationer for forretningsstrategi

Dette kursus er rettet mod virksomhedsledere og har 2 instruktører og ledes af Daniela Rus, Rus er Andrew (1956) og Erna Viterbi professor i elektroteknik og datalogi 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 af det videnskabelige rådgivende udvalg for Toyota Research Institute.

Den anden instruktør er Thomas Malone, Malone er professor i informationsteknologi og organisationsstudier ved MIT Sloan School of Management. Hans forskning fokuserer på, hvordan nye organisationer kan designes til at drage fordel af de muligheder, som informationsteknologien giver. Hans nyeste bog, Superminds, udkom i maj 2018. Han har 11 patenter, har været med til at stifte tre softwarevirksomheder og er citeret i talrige publikationer som f.eks. rigdom, New York Timesog Wired.

Fra dette kursus vil du gå væk med følgende færdigheder:

• En praktisk forankring i kunstig intelligens (AI) og dens forretningsapplikationer, der udstyrer dig med den viden og selvtillid, du har brug for transformere din organisation til en innovativ, effektiv og bæredygtig fremtidsvirksomhed.
• Evnen til at lede informeret, strategisk beslutningstagning og øge virksomhedens ydeevne ved at integrere vigtig AI-administration og ledelsesindsigt i den måde, din organisation opererer på.
• Et kraftfuldt dobbeltperspektiv fra to MIT-skoler - MIT Sloan School of Management og MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - og tilbyder dig en sund konceptuel forståelse af AI-teknologier gennem en forretningslinse.

2. Oxford kunstig intelligens

Et kursus designet med den hensigt at sætte dig i stand til at forstå AI, dets potentiale for forretning og mulighederne for dets implementering.

Dette kursus ledes af Matthias Holweg, Matthias er uddannet industriingeniør og er interesseret i, hvordan organisationer genererer og opretholder procesforbedringspraksis. Hans forskning fokuserer på udviklingen og tilpasningen af ​​procesforbedringsmetoder, efterhånden som de anvendes på tværs af produktions-, service-, kontor- og offentlige sektorkontekster.

Med dette kursus får du en forståelse af følgende grundlæggende:

• Evnen til at identificere og vurdere mulighederne for AI i din organisation og opbygge en business case for dens implementering.
• En stærk konceptuel forståelse af teknologierne bag AI som f.eks maskinlæring, deep learning, neurale netværk og algoritmer.
• Indsigt fra Oxford Saïd-fakultetet og et væld af brancheeksperter, der hjælper dig med at udvikle en informeret mening om AI og dens sociale og etiske implikationer.
• En kontekstuel forståelse af AI, dens historie og udvikling, der hjælper dig med at lave relevante forudsigelser for dens fremtidige bane.

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: Frigørelse af dataens potentiale

Dette kursus er fokuseret på, hvordan maskinlæring kan udnytte data - uanset hvor små de er - til at træne en AI-model.

Med 5 instruktører ledes dette kursus af Antonio Torralba, Delta Electronics professor i elektroteknik og datalogi, leder af AI+D-fakultetet, EECS-afdelingen, MIT CSAIL.

På dette kursus vil du undersøge, hvordan maskinlæringsteknikker definerer potentialet i data. Forstå, hvordan repræsentationer dramatisk kan reducere mængden af ​​etiketter, der er nødvendige for at bygge nøjagtige AI-modeller. Når du har en forståelse af disse grundlæggende ting, vil du gå videre til at lære, hvordan forudtrænede AI-modeller kan påvirke implementeringen af ​​repræsentationslæring og generativ modellering i organisationer.

Du vil til sidst opdage vigtigheden af ​​fortolkning og kausalitet i opbygningen af ​​nøjagtige ML-modeller, og til sidst vil du udforske realiteterne ved at implementere maskinlæringsmodeller i din organisation.

Dette kunne give en forståelse af disse grundlæggende datagrundlag:

• En dybdegående forståelse af, hvordan repræsentationslæring kan løse forretningsproblemer og øge ROI på AI-initiativer.
• Indsigt i udfordringer, muligheder og vigtige overvejelser ved generative modeller i en organisation.
• Et holistisk syn på landskabet af fortrænede modeller, og hvordan du bedst udnytter disse modeller i din organisation.

• Evnen til at skabe transparente, fortolkbare ML-modeller i din kontekst.

4. LSE Machine Learning: Praktiske applikationer

Opgrader dine datafærdigheder og udvikle en teknisk forståelse af maskinlæringsapplikationer.

Dette kursus er designet til at lære, hvordan man udfører en datastrategi, der virker, begynde med at opdage den passende brug og behandling af data til optimering af maskinlæringsapplikationer. Udforsk regression som en overvåget maskinlæringsteknik til at forudsige en kontinuerlig variabel (respons eller mål) fra et sæt andre variabler (funktioner eller forudsigere).

Du vil med tiden forstå, hvordan træbaserede metoder og ensemblelæringsmetoder anvendes til at forbedre nøjagtigheden af ​​en forudsigelse, men endnu vigtigere forstå, hvad neurale netværk er, dets mest succesfulde applikationer, og hvordan det kan bruges i en forretningskontekst.

Efter at have gennemført dette kursus vil du:

• Har en dybdegående forståelse af forskellige maskinlæringsteknikker, herunder regression, ensemblelæring og træbaserede metoder, blandt andre.
• Evnen til at kode i R og anvende maskinlæringsteknikker til forskellige typer data.
• Eksponering for seneste grænser for maskinlæring, såsom neurale netværk og hvordan disse kan anvendes i erhvervslivet.
• Have en kompetencebevis fra LSE, et verdensførende samfundsvidenskabeligt universitet.

5. MIT Sloan Machine Learning i erhvervslivet

Dette er endnu et kursus af Daniela Rus og Thomas Malone. Dette kursus fokuserer på, hvordan du udnytter transformativ teknologi i både din tankegang og forretningsapplikationer.

Du begynder med at lære om maskinlæring og dens voksende rolle i erhvervslivet. Du vil forstå dataens rolle og vigtigheden af ​​en implementeringsplan. Følg dette ved at udforske kravene til anvendelse af maskinlæring ved hjælp af sensor-, sprog- og transaktionsdata. Herfra vil du være i stand til at udvikle en implementeringsplan for maskinlæring og overveje fremtiden for maskinlæring i erhvervslivet.

Dette kursus skal give dig en stor forståelse af følgende nøglepunkter:

• En praktisk handlingsplan til implementere maskinlæring strategisk i erhvervslivet, designet til effektivt at guide din organisation.
• Eksponering for de tekniske elementer i maskinlæring, uden at skulle kode eller programmere, hvilket hjælper dig med at udnytte denne teknologi i din strategiske tænkning.
• Indsigt fra anerkendte MIT-fakultets- og maskinlæringseksperter, der tilbyder et værdifuldt potentiale for at frigøre nye karrieremuligheder.

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

Dette er det mest omfattende kursus, der tilbydes af Cognilytica og dækker datavidenskab og maskinlæring.

CPMAI-metoden er branchens bedste praksis-metodologi for vellykkede AI- og ML-projekter. Cognilyticas CPMAI-træning og certificering forbereder dig til at få succes med din AI & ML indsats, uanset om du lige er begyndt eller er godt på vej med implementering.

Dette program er datafokuseret på alle aspekter af projektledelse AI, og dette inkluderer datavidenskab, nogle af de emner, der vil blive dækket:

• Grundlæggende om AI og ML Terminologi og koncepter
• De syv mønstre af AI
• AI Project Management Best Practices
• Dyk dybt ned i faktiske AI-projekter ved hjælp af CPMAI
• Superviserede, uovervågede og forstærkende læringsmetoder, tilgange, koncepter og algoritmer
• De vigtigste aspekter af datavidenskab, der er relevante for AI
• Hvordan forretningsforståelse, dataforståelse, dataforberedelse, modeludvikling, modelevaluering og modeloperation passer sammen
• Iterative og agile metoder til kunstig intelligens
• Hvordan man bygger etiske og ansvarlige AI-systemer
• Sådan laver du et ideelt AI-hold

Dette program tilbyder funktionerne følgende og tilbyder et færdiggørelsesbevis:

• Alle færdighedsniveauer
• Kursister har op til seks (6) måneder til at gennemføre uddannelsen
• Adgang til optagede videoer og træningsmateriale gives i tredive (30) dage efter elevens afslutning på klassen
• Varighed: 30 timer

7. IBM Machine Learning Professional-certifikat

Dette certifikat fra IBM er rettet mod dem, der ønsker at udvikle de færdigheder og erfaringer, der er nødvendige for en karriere inden for Machine Learning. Programmet består af 6 kurser, der hjælper dig med at udvikle en forståelse af de vigtigste algoritmer og deres anvendelser. Mens mellemprogrammet er nyttigt for alle med computerfærdigheder og interesse i at udnytte data, anbefales en vis baggrund i Python-programmering, statistik og lineær algebra.

Her er de vigtigste aspekter af denne certificering:

• 6-retters program
• Færdigheder i uovervåget læring, overvåget læring, dyb læring og forstærkende læring
• Særlige emner som tidsserieanalyse og overlevelsesanalyse
• Kod dine egne projekter med open source-rammer og biblioteker
• Digital badge fra IBM ved færdiggørelse
• Varighed: 6 måneder, 3 timer/uge

8. IBM AI Engineering Professional Certificate

Endnu en af ​​de bedste maskinlæringscertificeringer, dette 6-kursus professionelle certifikat er rettet mod at give enkeltpersoner de nødvendige værktøjer til at få succes som AI- eller ML-ingeniør. Den dækker grundlæggende begreber inden for Machine Learning og Deep Learning, såsom Supervised og Unsupervised Learning. Du vil også lære at bygge, træne og implementere dybe arkitekturer.

Her er de vigtigste aspekter af denne certificering:

• 6-retters program
• Superviseret og uovervåget læring med Python
• Anvend populære Machine Learning og Deep Learning biblioteker som SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch og Tensorflow
• Håndter problemer, der involverer objektgenkendelse, computersyn, billed- og videobehandling, tekstanalyse og NLP
• Digital badge fra IBM ved færdiggørelse
• Varighed: 8 måneder, 3 timer/uge

9. Machine Learning af Stanford University

Denne klasse, der tilbydes af Stanford University, underviser i de mest effektive maskinlæringsteknikker, og du får chancen for at implementere dem, så de fungerer for dig selv. Klassen giver også den nødvendige viden til at anvende teknikkerne på nye problemer. Det er et bredt kursus og en introduktion til maskinlæring, dataminering og statistisk mønstergenkendelse.

Her er de vigtigste aspekter af dette kursus:

• Emner som Supervised og Unsupervised Learning
• Talrige casestudier og applikationer
• Anvendelse af læringsalgoritmer til at bygge smarte robotter, tekstforståelse, computervisioner, medicinsk informatik, lyd og databasemining
• Delbart certifikat ved konkurrence
• Varighed: 60 timer

10. Avancerede læringsalgoritmer

Dette korte, men imponerende kursus tilbyder et grundlæggende onlineprogram skabt i samarbejde mellem DeepLearning.AI og Stanford Online. I dette begyndervenlige program lærer du det grundlæggende i maskinlæring, og hvordan du bruger disse teknikker til at bygge AI-applikationer i den virkelige verden.

Her er de vigtigste aspekter af dette kursus:

• Indsigt fra eksperter
• Byg og træne et neuralt netværk med TensorFlow til at udføre multi-class klassificering
• Anvend bedste praksis for udvikling af maskinlæring, så dine modeller generaliserer til data og opgaver i den virkelige verden
• Byg og brug beslutningstræer og træensemblemetoder, herunder tilfældige skove og boostede træer
• Anvend bedste praksis for udvikling af maskinlæring, så dine modeller generaliserer til data og opgaver i den virkelige verden
• Varighed: 34 timer