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Se otorga un certificado al completar un estudio concentrado de una materia o disciplina. Por lo general, la duración es más corta que un programa de título tradicional, por lo que los certificados a menudo se pueden obtener en un año o menos. ¿Qué es un certificado en Machine Learning? Un subconjunto del campo emergente de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, es el conc… Más información

Se otorga un certificado al completar un estudio concentrado de una materia o disciplina. Por lo general, la duración es más corta que un programa de título tradicional, por lo que los certificados a menudo se pueden obtener en un año o menos.

¿Qué es un certificado en Machine Learning? Un subconjunto del campo emergente de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, es el concepto de que las computadoras pueden predecir patrones y "aprender" de los datos para actuar de forma independiente sin ser específicamente dirigidos a completar una tarea. Las personalidades generadas por computadora Siri y Alexa son dos de los ejemplos más familiares de aprendizaje automático en acción. Un programa de certificación puede incluir cursos de extracción de datos, aplicación de algoritmos, programación y reconocimiento estadístico de patrones.

Los estudiantes que completan un programa de certificación pueden obtener varias habilidades que los harían destacar a los futuros empleadores. Los solicitantes pueden obtener conocimiento práctico sobre el uso de lenguajes de programación populares, así como aprender a aplicar algoritmos dentro de grandes conjuntos de datos, los cuales pueden ayudar profesional y personalmente. Las escuelas también pueden ofrecer la oportunidad de dominar las herramientas populares de software de código abierto.

El costo de un certificado en aprendizaje automático variará dependiendo de la institución, así como del tipo y la duración del programa. Algunos certificados pueden completarse en cuestión de semanas, mientras que otros pueden tardar más de un año.

Se prevé que un mercado de trabajo robusto para especialistas en aprendizaje automático continúe creciendo, y los graduados de un programa de certificación deberían encontrar una variedad de puestos en los negocios, el gobierno y la educación para los que puedan estar calificados. Los trabajos específicos que pueden ser adecuados incluyen desarrollador de software, analista de datos junior, investigador de seguridad de aprendizaje automático, consultor de ciencia de datos, investigador cuantitativo junior, desarrollador de big data junior y científico de aprendizaje automático.

Las escuelas de todo el mundo cuentan con programas de aprendizaje automático, muchos de los cuales se ofrecen en un horario flexible y / o están disponibles en línea. Busque su programa a continuación y póngase en contacto directamente con la oficina de admisiones de la escuela de su elección completando el formulario de solicitud.

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Solicite antes del 16 de noviembre de 2021 para disfrutar de 150 USD de descuento en la tarifa del programa. Utilice el código SMU150EBTA durante el pago. ¿Qué hará este programa por usted? Después de completar con éxito el programa, los participantes podrán: Tecnologías encuesta de AI y sus usos en todos los sectores y funciones Identificar oportunidades dentro de una empresa para implementar IA y ML para un mejor rendimiento Reconocer el propósito de la ética y los desafíos en las aplicaciones industriales. Explicar los pasos para crear e implementar soluciones de inteligencia artificial para empresas / sectores. Examinar las regulaciones de privacidad específicas de la IA en la ley Crear un resumen ejecutivo de un plan de implementación/mejora de IA para una empresa Módulos del programa El programa consta de 8 módulos. Cada módulo está dirigido por un experto de la facultad de SMU con experiencia de campo específica para los temas de AI / ML que se están discutiendo. Módulo 1: Una descripción general de AI y ML Explore el impacto de diferentes tipos de datos y análisis para los negocios, cómo determinar si su organización está basada en datos y las mejores prácticas para AI y ML: estrategias y marcos para la toma de decisiones. Módulo 2: Encuesta sobre tecnologías de IA y ML Comprenda las diferencias entre la regresión y la clasificación, las facetas del aprendizaje automático y las redes neuronales, los principios de aprendizaje supervisado y no supervisado, el impacto de la arquitectura basada en transformadores en la comprensión del lenguaje y los modelos de aprendizaje de representación. Módulo 3: Aplicaciones y tendencias de IA y ML - Parte 1 Obtenga una comprensión más profunda de las técnicas y el flujo de trabajo de aprendizaje automático; cómo analizar redes neuronales y aprendizaje profundo; y evaluación efectiva de las aplicaciones de IA en los sectores minorista, sanitario, manufacturero y de servicios. Módulo 4: Aplicaciones y tendencias de IA y ML - Parte 2 Continuar examinando cómo se aplica la IA en todos los sectores, incluidos los sectores de finanzas, energía, educación y seguridad; los beneficios y limitaciones de la IA; y cómo se puede aprovechar la IA como impulsor de la IA y el ML: estrategias y marcos para la toma de decisiones. Módulo 5: Transformación empresarial impulsada por IA e identificación de oportunidades Explore las estrategias de IA y las posibles razones del fracaso, construya o compre plataformas, varias facetas del futuro de la IA y cómo identificar y alinear las oportunidades de IA con las estrategias comerciales. Módulo 6: Marco para el desarrollo y despliegue de tecnologías AI y ML Desarrolle su conocimiento del ciclo de vida del aprendizaje automático; ingeniería de características y diferenciación entre datos nominales, ordinales y de texto; analizar la evaluación del modelo con respecto a la capacitación, la validación y las métricas; implementación de modelos y diseño de bases de datos; y cómo el bosque aleatorio puede mejorar los árboles de decisión al reducir el sobreajuste. Módulo 7: Ética Examinar el concepto de ética y su significado para las organizaciones; el propósito y la relevancia de los códigos y lineamientos éticos en materia de IA y ML: Estrategias y Marcos para la Toma de Decisiones; abordar los desafíos potenciales involucrados en la ética y las aplicaciones de la industria; y los valores e ideas relacionados con AI y ML: Estrategias y marcos para la toma de decisiones, tecnología, datos y ética. Módulo 8: Privacidad y Regulaciones en AI y ML Sumérjase en las pautas de ética y confianza relacionadas con la IA, la gobernanza regulatoria en el desarrollo y la implementación de la IA, las reglamentaciones legales específicas de la IA, la protección de datos personales y el impacto de la IA en los derechos y obligaciones de los datos, el papel de la IA en el comercio electrónico y la legalidad de la publicidad y el marketing electrónicos, y cómo diseñar un plan organizativo para mejorar el cumplimiento de la IA. Estudios de caso Transformación impulsada por análisis en Majid Al Futtaim Explore cómo un conglomerado de estilo de vida con ingresos anuales de más de USD 9 mil millones diseñó y empleó una estrategia de transformación centrada en el cliente y basada en datos para desbloquear nuevas fuentes de crecimiento y mitigar los efectos de la pandemia de Covid-19 en los negocios. Una empresa emergente de aprendizaje profundo impulsa la Internet de las cosas Explore cómo Preferred Networks, Inc, una empresa emergente especializada en tecnologías de aprendizaje profundo, se diferenció desde el principio al alinearse con el poder de fabricación de Japón y llevar el aprendizaje profundo al Internet de las cosas. Vispera: inteligencia visual para el comercio minorista Vea cómo el proveedor de tecnología de visión por computadora Vispera usó la tecnología y su análisis visual automatizado para ayudar a las empresas minoristas y de bienes de consumo de rápido movimiento en todo el mundo a minimizar los desabastecimientos, aumentar las ventas, reducir los costos de personal y mejorar la eficiencia operativa. La estrategia de IA de TikTok: las ambiciones globales de ByteDance Explore cómo ByteDance, la compañía detrás de TikTok, aprovechó las capacidades de IA centrada en el consumidor para convertirse en una de las primeras plataformas digitales chinas de Big Tech en tener éxito fuera de China, especialmente en los EE. UU. y la India. Facultad del programa Sandeep R. Chandukala, Ph.D. Profesor asociado de marketing Sandeep se desempeña como profesor asociado de marketing. Antes de unirse a SMU, Sandeep trabajó en 3M, y antes de eso trabajó como miembro de la facultad junior en la Escuela de Negocios Kelley de la Universidad de Indiana. Tiene un doctorado. en Marketing (con especialización en Estadística) de la Universidad Estatal de Ohio, MS (MAS), un MBA de la Universidad de Texas en Dallas y un MS (Ingeniería Informática) de la Universidad de Minnesota. Los intereses de investigación del profesor asociado Chandukala están relacionados con el desarrollo de modelos cuantitativos del comportamiento del consumidor utilizando datos industriales. Su investigación se centra principalmente en el análisis minorista. Específicamente, comprender y medir el impacto de las promociones, la publicidad y los nuevos productos y proponer nuevos enfoques para la segmentación del mercado utilizando los métodos Bayesiano y Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Su investigación ha aparecido en Marketing Science, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Marketing Letters y Customer Needs and Solutions. El profesor asociado Chandukala recibió la Beca de Investigación Lee Kong Chian en 2016-17 y también estuvo en la Lista de Honor de Enseñanza del Decano para Enseñanza de Posgrado en 2018. Hady W. Lauw, Ph.D. Profesor Asociado de Ciencias de la Computación; Director del Programa de Licenciatura en Ciencias de la Computación; Becario Lee Kong Chian El Dr. Hady W. Lauw es profesor asociado de Ciencias de la Computación en la Escuela de Sistemas de Información Informática, donde enseña estructuras de datos y algoritmos, sistemas de recomendación y aprendizaje automático. Lidera el Preferido. Grupo de investigación de IA, con intereses centrados en minería web, así como análisis de preferencias y recomendaciones. Ha recibido varias becas prestigiosas, como la Beca de la Fundación Nacional de Investigación, la Beca Lee Kong Chian y la Beca de Investigación Educativa. Dai Bing Tian, Ph.D. Profesor Asistente de Educación en Ciencias de la Computación; Director, Programa de Inteligencia Artificial MITB El profesor asistente Dai Bing Tian ha tenido varios nombramientos académicos en SMU desde 2010, incluso como ingeniero de investigación, becario y científico. Actualmente, se desempeña como Profesor Asistente de Educación en Ciencias de la Computación y como Director del programa de Inteligencia Artificial MITB. Antes de su etapa en SMU, el profesor asistente Dai Bing Tian fue asistente de investigación de la Escuela de Computación de la Universidad Nacional de Singapur, donde obtuvo su doctorado. El profesor asistente Dai Bing Tian ha impartido cursos de SMU relacionados con sus intereses de investigación y experiencia, incluida la computadora como herramienta de análisis, modelado y análisis, diseño e implementación de algoritmos, aprendizaje automático y ciencia e ingeniería de datos. Su trabajo ha aparecido en revistas científicas, incluidas IEEE Transactions on Pattern Analysis y Machine Intelligence and Information Systems, así como en más de 20 actas de congresos. Gary Chan Kok Yew Profesor de derecho El profesor Gary Chan ha sido miembro de la facultad en la Singapore Management University durante casi dos décadas, impartiendo cursos sobre ética y responsabilidad social, derecho de agravios, sistema legal, métodos y análisis, derecho de la salud y ética médica, entre otros. Antes de unirse a la academia en 2002, se había desempeñado como oficial judicial, abogado corporativo y asesor legal interno. Ha obtenido títulos de posgrado en Derecho, Filosofía y Estudios del Sudeste Asiático, y sus principales intereses de investigación son el derecho de daños, el sistema legal de Singapur, el derecho de la salud y la ética, incluida la ética en relación con la inteligencia artificial y la medicina. Warren B. Chik Profesor Asociado de Derecho; Director Adjunto, Centro de IA y Gobernanza de Datos El Profesor Asociado de Derecho Warren Chik es el Director Adjunto del Centro de IA y Gobernanza de Datos. Imparte cursos de derecho comercial, derecho del entretenimiento, tecnología de la información y derecho en SMU. Otras docencias e intereses de investigación incluyen la Ley de Protección de Datos de las Tecnologías de la Información y la Ley de Propiedad Intelectual. Actualmente, el Profesor Asociado de Derecho Warren Chik está investigando y escribiendo tratados y artículos de revistas sobre la Ley de Tecnología de la Información y su intersección con la ley de derechos de autor y las regulaciones de protección de datos en particular. Viaje de aprendizaje del programa 113 Videoconferencias Más de 40 ejemplos de la industria 19 asignaciones 8 foros de discusión 4 casos de estudio ¿Por qué inscribirse en IA y ML: estrategias y marcos para la toma de decisiones? Las innovaciones de la tecnología digital continúan transformando industrias enteras. De estas innovaciones, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) han tenido un impacto significativo en la forma en que operan las empresas. Desde nuevas empresas hasta empresas medianas y grandes, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan para mejorar la eficiencia y la productividad; ampliar las capacidades y oportunidades comerciales; y desarrollar soluciones innovadoras respaldadas por datos. 66% de los ejecutivos de c-suite señalan que sus organizaciones ya están utilizando inteligencia artificial y tecnología de aprendizaje automático o planean invertir en ellas. fuente: Informe de tendencias de transformación digital, 2020 50% de los encuestados informan que sus empresas han adoptado la IA en al menos una función empresarial. fuente: McKinsey Global Survey, 2020 USD 309 mil millones Se espera que el tamaño del mercado global de IA/ML crezca USD 251 mil millones entre 2021 y 2026, superando los USD 309 mil millones. Se espera que APAC experimente la CAGR de más rápido crecimiento durante este período de pronóstico. fuente: MarketsandMarkets, 2020 ¿Para quién es este programa? El programa está diseñado para profesionales que aspiran a aprender más sobre AI y ML y sus aplicaciones en diferentes sectores. Las industrias representativas y los roles que pueden beneficiarse incluyen: Industrias: Servicios bancarios y financieros, atención médica, educación, productos y servicios de TI, consultoría, comercio electrónico, telecomunicaciones, comercio minorista, bienes de consumo masivo Funciones: Gerencia Tecnológica, Gerencia General, Operaciones, Finanzas, Informática, Consultoría Responsable de: Desarrollar soluciones rápidas e innovadoras a través de prácticas tecnológicas. Interpretación y gestión de datos. Liderar una organización, un negocio vertical y / o una función completa Expansión del negocio/lanzamiento de nuevas divisiones Aprovechamiento de acuerdos comerciales mediante IA y ML Buscando: Descubra técnicas de IA / ML relevantes para la industria Invierta en proyectos de IA / ML que puedan hacer avanzar la investigación de productos / servicios de forma más rápida y con mayor previsibilidad. Apuntar a nuevos segmentos de mercado y trabajar en nuevas líneas de negocio Mejorar el despliegue organizacional de productos/servicios -
Certificado
A tiempo parcial
2 meses
Inglés
En línea
 
London School of Economics and Political Science (LSE)
Holborn, Reino Unido

Actualice sus habilidades de datos y desarrolle una comprensión técnica de las aplicaciones comerciales del aprendizaje automático.

Actualice sus habilidades de datos y desarrolle una comprensión técnica de las aplicaciones comerciales del aprendizaje automático. -
Certificado
A tiempo parcial
8 semanas
Inglés
En línea
 
Tokio School
Madrid, España

¿Por qué aprendizaje automático? Machine Learning nació a partir del reconocimiento de patrones, pero hoy en día nos permite desarrollar aplicaciones que mejoran su desempeño ... +

¿Por qué aprendizaje automático? Machine Learning nació a partir del reconocimiento de patrones, pero hoy en día nos permite desarrollar aplicaciones que mejoran su desempeño al “aprender” de datos recolectados en situaciones pasadas. En esta especialización de Python, podrá aplicar Machine Learning a proyectos reales, incluida la preparación y tareas relacionadas, la implementación de producción y el ciclo de vida de un modelo. -
Certificado
Tiempo completo
600 horas
Inglés
Sep 2022
En línea
 

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Louisiana State University of Alexandria
Alexandria, Estados Unidos de América

A medida que las empresas sigan poniendo un mayor énfasis en la computación en la nube, la recopilación y almacenamiento de big data y la seguridad de la información, aumentar ... +

A medida que las empresas sigan poniendo un mayor énfasis en la computación en la nube, la recopilación y almacenamiento de big data y la seguridad de la información, aumentará la necesidad de profesionales que puedan dominar estos servicios. El Certificado de Posgrado en línea en Computación en la Nube y Aprendizaje Automático de LSU Online satisface esta demanda al equipar a los profesionales con el conocimiento y las habilidades técnicas necesarias para una carrera en una organización que aprovecha la computación en la nube. -
Certificado de Posgrado
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