Лучший онлайн-курс по искусственному интеллекту и машинному обучению с сертификатом

Сегодня мы говорим о лучших сертификатах по машинному обучению, на которые вам, ребята, следует обратить внимание, изучая машинное обучение. А также какой тип сертификатов лучше всего будет смотреться в вашем резюме, когда вы подаете заявку на работу в сфере машинного обучения.

Когда мы рассматриваем сертификаты машинного обучения, нам необходимо знать два разных типа. Есть очень общая сертификация по машинному обучению, а также есть специализированные сертификации по машинному обучению. 

1. Общая сертификация машинного обучения
2. Специализированные сертификаты машинного обучения

У них обоих есть свои плюсы и минусы, и команда Make An App Like собираюсь охватить оба. В этой статье мы рассмотрим как специализированные сертификаты по машинному обучению, так и общие сертификаты по машинному обучению. 

Когда вы решаете, какая сертификация подойдет вашему курьеру, необходимо учитывать множество различных факторов. Вы должны подумать, в чем причина получения лучшая сертификация AI ML. Если вы планируете подать заявку на роль и знаете, что роль, на которую вы подаете заявку, связана, например, с Microsoft Azure, вам необходимо получить сертификат Microsoft Azure для машинного обучения. 

Вместо этого вы не захотите пойти и получить сертификацию от AWS или Google. Так что это тоже очень важные вещи, которые следует учитывать. А также вы, возможно, захотите подумать о том, какую глубину знаний в области машинного обучения вы на самом деле хотите продемонстрировать своим работодателям. 

5 популярных сертификатов по машинному обучению, которые стоит пройти в 2023 году

Сертификат разработчика TensorFlow

Самая первая сертификация, которую мы собираемся рассмотреть, — это сертификация разработчика TensorFlow. Благодаря этому сертификату вы сможете продемонстрировать, что знаете, как использовать TensorFlow, очень популярную бесплатную программу машинного обучения, широко используемую в отрасли. 

https://www.tensorflow.org/static/extras/cert/TF_Certificate_Candidate_Handbook.pdf

Так что, если вы только начинаете, это отличный сертификат. Давайте также сходим и посмотрим, как проходит тест и сколько стоит эта сертификация, а также подробнее. Итак, чтобы получить этот сертификат, вам нужно написать письмо продолжительностью 1 час. 

Экзамен и сертификация TensorFlow стоят 100 долларов США.

Лично я считаю, что самое замечательное в этой сертификации - это то, что ресурсы очень легко доступны в Интернете, и на этом веб-сайте уже есть множество курсов, которые вы можете пройти, или есть также множество учебных пособий, которые вы можете пройти. следуйте инструкциям, чтобы подготовиться к этой сертификации. 
Когда вы, ребята, пройдете эту сертификацию, вы успешно изучите некоторые основополагающие принципы машинного обучения и глубокого обучения.

Вы также должны знать, как создавать модели машинного обучения в TensorFlow, а также создавать алгоритмы распознавания изображений, объектов и текста с помощью глубоких нейронных сетей и сверточных нейронных сетей. 
Вы также должны знать, как использовать реальные изображения разных форм и размеров, чтобы визуализировать путешествие изображения через различные сверточные сети, а также изучить стратегии предотвращения переобучения, включая увеличение и выпадение. 

Итак, на мой взгляд, интересная вещь в этой сертификации TensorFlow заключается в том, что она очень специфична для распознавания изображений, компьютерного зрения и некоторой обработки естественного языка.

Хотя TensorFlow — это более универсальная библиотека машинного обучения, которую вы можете использовать для различных случаев использования, эта сертификация уделяет большое внимание компьютерному зрению. После того как вы зарегистрируетесь на сертификационный экзамен TensorFlow, у вас будет около шести месяцев, чтобы сдать экзамен. А когда вы сдаете экзамен, у вас есть 5 часов, чтобы пройти весь экзамен. Хотя у вас есть 5 часов, на сдачу экзамена обычно уходит от одного до двух часов. 

И как только вы это сделаете, на выставление оценки уйдет всего 24 часа, а затем вы получите сертификат. Как только это будет сделано, вы можете легко поделиться этим на GitHub или LinkedIn, а также разместить его в своем резюме, чтобы его было легче получить, чем идти и проходить тест лично. 
Еще одна замечательная вещь заключается в том, что с этой сертификацией, как только вы ее пройдете и получите сертификацию, вы будете автоматически добавлены в пул разработчиков, имеющих сертификацию, так что, если работодатели обратятся к каким-либо разработчикам в этом списке. бассейн, вы тоже будете включены в него. 

Вторая сертификация, о которой я собираюсь рассказать, — это сертификация профессионального инженерного машинного обучения Google Cloud. Эта сертификация гораздо более глубокая, чем сертификация TensorFlow, и она также охватывает самые разные навыки. 

Ускоренный курс машинного обучения

Чтобы добиться этого, вы должны знать, как формулировать проблемы ML. Вам необходимо знать, как проектировать решения ML, а также проектировать системы подготовки и обработки данных, а также автоматизировать и организовывать конвейеры ML. 

Это более комплексная сертификация, чем предыдущая сертификация TensorFlow. Пройдя сертификацию TensorFlow, вы по сути проверяете свою способность использовать библиотеку машинного обучения. Но в этом случае все более сквозное. 

Вы должны знать, как формулировать проблемы машинного обучения, разрабатывать решения ML, автоматизировать и организовывать конвейеры ML, а также оптимизировать и поддерживать решения машинного обучения. Чтобы получить сертификат, сдача экзамена занимает около 2 часов, а регистрационный взнос за этот сертификат составляет 200 долларов США. 

Вся сертификация осуществляется либо с множественным выбором, либо с множественным выбором. Вы также можете продлить или сохранить свою сертификацию, поскольку эти Сертификаты Google Cloud, он действителен только в течение двух лет. 
Итак, если вы посмотрите на продукты Google Cloud, а также на разделы AI и ML, когда вы подаете заявку на эту сертификацию, вы уже должны знать, как использовать довольно много различных продуктов Google Cloud. 
Например, вершинный ИИ, а также продукты искусственного интеллекта на естественном языке. А также использование Google Cloud для развертывания моделей ML. Итак, это важные навыки, которые вам следует знать, чтобы подать заявку на получение этой сертификации. 

3. Сертифицирован Microsoft: младший инженер Azure AI.

Третья сертификация, которую мы рассмотрим, принадлежит Microsoft и называется Microsoft Certified: Сотрудник инженера по искусственному интеллекту Azure. И хотя это называется Azure Data Scientist Associate, эта сертификация очень важна для ML. 

СЕРТИФИКАЦИОННЫЙ ЭКЗАМЕН: Проектирование и внедрение решения Microsoft Azure AI

Стоимость: 165 долларов США*

Два способа подготовки к экзамену Microsoft Azure ML.

1. Self Paced
2. Курсы под руководством инструктора

Навыки измеряются

Давайте посмотрим на некоторые навыки, которые на самом деле измеряются в рамках этой сертификации. Таким образом, вы управляете ресурсами Azure для машинного обучения, проводите эксперименты и модели обучения, развертываете и вводите в эксплуатацию решения машинного обучения, реализующие ответственное машинное обучение. 

• Этот список содержит навыки, оцениваемые на экзамене, необходимые для получения этой сертификации.
• Планируйте и управляйте решением Azure AI.
• Решения для обработки изображений и видео
• Внедрение решений для обработки естественного языка
• Внедрение решений для интеллектуального анализа
• Решения для разговорного ИИ

Итак, что касается всех этих сертификатов, таких как предыдущая сертификация Google, а также эта, все эти сертификации относятся к набору продуктов этой технологической компании для машинного обучения. Таким образом, сертификация Google проводится вокруг Google Cloud. 

А в случае с Microsoft он обслуживается Microsoft Azure. Поэтому в зависимости от типа роли машинного обучения, на которую вы претендуете, и типа компании, на которую вы претендуете, обратите внимание, какие типы ресурсов они используют. 

Если они используют Google Cloud, пройдите сертификацию Google Cloud. Если они используют Microsoft Azure, используйте это, потому что это лучше всего подойдет для вашего резюме, а также действительно поможет вам в вашей карьере. 

Итак, для этой программы уже доступно много ресурсов, и этот экзамен стоит 165 долларов США в Соединенных Штатах.

4. Сертифицированное AWS машинное обучение

И последнее, но не менее важное: мы рассмотрим сертификацию машинного обучения AWS Certified. Эта сертификация является специальностью, предлагаемой AWS. Давайте разберемся, кому следует сдавать этот экзамен. Кто-то, имеющий как минимум двухлетний практический опыт разработки, проектирования и запуска нагрузок машинного обучения или глубокого обучения в облаке AWS. 

Обзор экзамена

• Уровень: Специальные
• Длина: 180 минут на сдачу экзамена
• Стоимость: 300 USD 
• Войти Стоимость экзамена для получения дополнительной информации о стоимости.
• Формат: 65 вопросов; либо множественный выбор, либо множественные ответы.
• Способ доставки: центр тестирования Pearson VUE или онлайн-экзамен под контролем.

Скачать руководство по экзамену

Скачать примеры вопросов

Способность выражать интуицию, лежащую в основе основных алгоритмов машинного обучения, понимание лежащей в ее основе математики и т. д. Кроме того, у вас есть опыт выполнения базовой оптимизации гиперпараметров с помощью ML и систем глубокого обучения. 

Способность следовать лучшим практикам обучения, развертывания и эксплуатации моделей. Итак, есть некоторые основы и, очевидно, наличие некоторого опыта, например, двухлетнего опыта, который они рекомендуют вам, чтобы иметь представление о том, как использовать AWS. 

У облака есть понимание того, как развертывать модели на AWS и т. д. Так что это определенно более продвинутая сертификация, и время, необходимое для сдачи экзамена, составляет 3 часа. Так что это довольно длительный экзамен, и его сертификация стоит около 300 долларов.

Несколько способов подготовиться к экзамену по машинному обучению AWS

4 разные области машинного обучения

• Первая область — это инженерия данных.
• Второй — исследовательский анализ данных.
• Третий – моделирование.
• И в-четвертых, это внедрение и операции машинного обучения. 

Итак, хотя инженерия данных, конечно, совершенно отличается от роли инженера по машинному обучению, между этими двумя типами ролей есть много общего. И как инженеру ML также важно, чтобы вы много знали. 

Лучшие практики в области обработки данных, потому что вы обязательно будете использовать их в повседневной жизни. Так, например, использование AWS Kinesis или AWS EMR — это разные инструменты AWS, предназначенные специально для обработки данных. 

И важно, чтобы, если вы подаете заявку на эту сертификацию, вы знали, как использовать эти инструменты. Итак, в следующей области исследовательского анализа данных они рассматривают очистку и подготовку данных для моделирования.

Очевидно, что в настоящее время очистка аналогична очистке данных для моделирования, умению выполнять разработку функций, а также анализировать и визуализировать данные для машинного обучения в различных временных рядах гистограмм, диаграммах рассеяния и различных других диаграммах. 

Третья область – моделирование. Поэтому формулируйте бизнес-проблемы как проблемы машинного обучения, а также узнавайте и выбирайте подходящие модели для конкретной проблемы машинного обучения. Итак, вы должны знать многие из этих очень популярных моделей ML. 

Например, повысить логистическую регрессию, k означает линейную регрессию, деревья решений, случайный лес и многое, многое другое. Итак, это несколько очень простых алгоритмов машинного обучения, которые вы уже должны знать и знать, когда их использовать и какие данные для какого алгоритма лучше всего подходят. 

5. Машинное обучение CS229. Стэнфордская Школа Разработки

1. Формат – онлайн, под руководством инструктора.
2. Срок выполнения – 10 недель, 15–25 часов в неделю.
3. Стоимость обучения – 4,200.00–5,600.00 долларов США.
4. Материал курса – Веб-сайт курса
5. Академические кредиты – 3 – 4 единицы
6. Полномочия - Стенограмма Стэнфордского университета

Вы также должны знать, как обучать модели машинного обучения, а также выбирать различные варианты вычислений.

1. Итак, графический процессор против процессора, распределенный или нераспределенный, а также платформы.
2. Итак, искра против отсутствия искры.

Если вы не знаете многих из этих вещей сразу, но когда вы готовитесь к этой сертификации, важно, чтобы вы учли все эти вещи, потому что они будут проверены на экзамене. Поэтому вы должны знать, что это такое, к моменту сдачи экзамена.

Еще 10 курсов по машинному обучению на 2023 год

1. Курс машинного обучения от Стэнфордский университет
2. Основы машинного обучения: подход к тематическому исследованию (Вашингтонский университет)
3. Машинное обучение для всех (Лондонский университет)
4. Машинное обучение с Python (IBM)
5. Машинное обучение (Технологический институт Джорджии)
6. Ускоренный курс машинного обучения с API TensorFlow (Google)
7. Машинное обучение, Аризона: практический опыт работы с Python и R в области науки о данных (Udemy)
8. Введение в машинное обучение в производстве (DeepLearning.AI)
9. Учебный курс по Python для науки о данных и машинного обучения (Udemy)
10. Машинное обучение для музыкантов и художников (Голдсмит)

Заключение

У нас есть четыре различных типа сертификатов машинного обучения. Три из них, сосредоточенные вокруг Google Cloud, AWS и Microsoft Azure, обслуживают свои облачные сервисы. 
Поэтому важно принять правильное решение, выбирая между этими тремя, потому что, очевидно, вы хотите максимально эффективно использовать эту сертификацию. Вы можете пойти дальше и получить несколько из них, но определенно имеет смысл получить сертификацию, которая лучше всего подходит вам, а также сертификацию ресурса, который вы планируете использовать в будущем. 
Поэтому, если вы планируете работать с Google Cloud, получите сертификацию Google Cloud.