В связи с массовой революцией в области искусственного интеллекта во всем мире существует огромный спрос на инженеров машинного обучения в области искусственного интеллекта. Каждая технологическая компания хочет внедрить AI / ML, сделать ML ключевой функцией и получить конкурентное преимущество перед другими фирмами.
Пришло время сделать карьеру в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта. Поскольку машинное обучение является важным аспектом всех инструментов автоматизации, инженеры по машинному обучению пользуются наибольшим спросом.
По словам Брэндона Пурелла, старшего аналитика Forrester Research, «сто процентов будущего успеха любой компании зависит от внедрения машинного обучения. Чтобы компании были успешными в эпоху покупателя, им необходимо предвидеть, чего хотят клиенты, а машинное обучение абсолютно необходимо для этого ».
Теперь давайте перейдем к одним из лучших онлайн-сертификатов по машинному обучению, которые помогут вам продвинуться по карьерной лестнице:
1. Профессиональный сертификат IBM Applied AI.
Независимо от того, являетесь ли вы студентом, разработчиком или консультантом по технологиям, понимание ИИ и умение создавать приложения на основе ИИ могут дать вам преимущество в карьере. Этот профессиональный сертификат предназначен для того, чтобы вооружить вас навыками работы в качестве разработчика искусственного интеллекта.
Даже если у вас нет опыта программирования, с помощью этого профессионального сертификата вы получите практические навыки Python для проектирования, создания и развертывания приложений AI в Интернете.
Курсы также позволят вам применить готовые интеллектуальные возможности искусственного интеллекта к вашим продуктам и решениям.
Платформа: Coursera
Продолжительность: 7 месяцев.
2. Профессиональный сертификат IBM AI Engineering.
Чтобы оставаться конкурентоспособными, организациям нужны квалифицированные инженеры искусственного интеллекта, которые используют передовые методы, такие как алгоритмы машинного обучения и нейронные сети глубокого обучения, чтобы предоставлять своим предприятиям действенную аналитику на основе данных.
Этот профессиональный сертификат из 6 курсов разработан, чтобы вооружить вас инструментами, необходимыми для успеха в карьере инженера по ИИ или машинному обучению.
Вы будете применять популярные библиотеки машинного обучения и глубокого обучения, такие как SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch и Tensorflow, для решения отраслевых задач, связанных с распознаванием объектов, компьютерным зрением, обработкой изображений и видео, аналитикой текста, обработкой естественного языка (NLP), системами рекомендаций. , и другие типы классификаторов.
Платформа: Coursera
Срок: 9 месяцев.
3. Профессиональный сертификат разработчика DeepLearning.AI TensorFlow.
TensorFlow - одна из самых востребованных и популярных платформ глубокого обучения с открытым исходным кодом, доступных сегодня. Программа DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate научит вас применять навыки машинного обучения с TensorFlow, чтобы вы могли создавать и тренировать мощные модели.
В этой практической программе профессионального сертификата из четырех курсов вы изучите необходимые инструменты для создания масштабируемых приложений на базе искусственного интеллекта с помощью TensorFlow.
Платформа: Coursera
Продолжительность: 4 месяца.
4. Машинное обучение Stanford Online.
Этот курс представляет собой широкое введение в машинное обучение и статистическое распознавание образов. Узнайте о контролируемом и неконтролируемом обучении, а также о теории обучения, обучении с подкреплением и контроле.
Изучите недавние приложения машинного обучения и проектирования, а также разработайте алгоритмы для машин.
Предпосылки: линейная алгебра, базовая вероятность и статистика.
Продолжительность курса: 3 месяца.
Зарегистрируйтесь здесь.
5. Машинное обучение с помощью TensorFlow в облачной специализации Google.
В этой специализации вы узнаете, как писать модели распределенного машинного обучения, которые масштабируются в Tensorflow, и как масштабировать обучение этих моделей. и предлагать высокопроизводительные прогнозы. Преобразуйте необработанные данные в функции таким образом, чтобы машинное обучение могло извлекать из данных важные характеристики и помогать человеческому пониманию проблемы.
Наконец, узнайте, как включить правильное сочетание параметров, которое дает точные, обобщенные модели и знания теории для решения конкретных типов проблем машинного обучения.
Платформа: Coursera
Продолжительность курса: около 5 месяцев на выполнение.
6. Машинное обучение для аналитики.
Благодаря практическим проектам, разработанным экспертным факультетом Школы непрерывных гуманитарных и профессиональных исследований Грэма, вы научитесь применять математическую теорию и методы принятия решений, которые имеют жизненно важное значение для решения бизнес-задач. Вы разовьете навыки статистики и машинного обучения, практикуясь с реальными данными и приложениями.
Программа будет основываться на любом профессиональном опыте, который у вас есть в области статистики, базового программирования (Python) и линейной алгебры.
Платформа: Coursera
Продолжительность: 5 месяцев.
7. Сертификат MasterTrack® по искусственному интеллекту и машинному обучению.
В этой программе вы завершите настоящий модуль онлайн-программы магистра компьютерных наук, который поможет вам понять искусственный интеллект с помощью комбинации теории и практики.
Посредством серии интерактивных лекций и командных проектов вы узнаете, как машины обучаются в форме обучающих парадигм, как создавать автономных агентов, которые могут рассуждать, учиться и действовать самостоятельно, а также как обучать и оптимизировать глубокие нейронные сети. сети.
Приняв участие в онлайн-обучении на 6–9 месяцев, вы можете получить сертификат MasterTrack по искусственному интеллекту и машинному обучению, который позволит вам получить онлайн-степень магистра компьютерных наук в Университете штата Аризона.
Платформа: Coursera.
8. Профессиональный сертификат по основам науки о данных.
Основы науки о данных уникальны тем, что закладывают прочную основу в науке о данных, не ожидая предыдущего опыта программирования или математики за пределами школьной алгебры.
Это фантастический способ познакомиться с вычислениями и одновременно узнать, как получить представление о данных.
Платформа: EDX.
Продолжительность: 4–5 месяцев.
9. Сертификат машинного обучения eCornell.
Программа сертификации по машинному обучению Корнелла позволяет реализовать алгоритмы машинного обучения с использованием Python. Используя комбинацию математики и интуиции, вы попрактикуетесь в формулировании задач машинного обучения и построении ментальной модели, чтобы понять, как специалисты по обработке данных подходят к решению этих проблем программно.
Эта программа сертификации включает в себя два самостоятельных урока по вычислениям линейной алгебры, используемым в учебной программе машинного обучения. Вы можете обратиться к этим урокам в любое время до или во время программы машинного обучения.
Регистрация: в течение года
Стоимость: 3600 долларов США или 565 долларов США в месяц
Продолжительность курса: 3,5 месяца
Режим обучения: онлайн
Предварительные требования: Python
10. Машинное обучение Гарвардского университета.
Возможно, самые популярные методологии науки о данных исходят от машинного обучения. Машинное обучение отличает от других процессов принятия решений, управляемых компьютером, то, что оно строит алгоритмы прогнозирования с использованием данных.
В этом курсе, который является частью нашей Программы профессиональной сертификации в области науки о данных, вы изучите популярные алгоритмы машинного обучения, анализ основных компонентов и регуляризацию путем создания системы рекомендаций фильмов.
Вы узнаете об обучающих данных и о том, как использовать набор данных для обнаружения потенциально предсказательных взаимосвязей. По мере создания системы рекомендаций фильмов вы узнаете, как обучать алгоритмы с использованием обучающих данных, чтобы вы могли предсказать результат для будущих наборов данных.
Вы также узнаете о перетренированности и способах ее избежать, например о перекрестной проверке.
Платформа: EDx
Комиссия: бесплатно
Продолжительность: 8 недель.
Зарегистрируйтесь здесь.
