Trí tuệ nhân tạo đang trên đà trở thành công nghệ then chốt cho phép chuyển đổi kinh doanh và cho phép các công ty cạnh tranh hơn. IDC dự báo thị trường phần mềm AI tổng thể sẽ đạt doanh thu 596 tỷ USD vào năm 2025 với tốc độ CAGR là 17,7%.
Trí tuệ nhân tạo có thể giúp các doanh nghiệp làm việc hiệu quả hơn bằng cách tự động hóa các quy trình, bao gồm sử dụng rô-bốt và xe tự lái, đồng thời tăng cường lực lượng lao động hiện có của họ bằng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như trí thông minh được hỗ trợ và tăng cường.
Hầu hết các tổ chức đang làm việc để triển khai AI trong các quy trình và sản phẩm của họ. Các công ty đang sử dụng AI trong nhiều ứng dụng kinh doanh, bao gồm tài chính, chăm sóc sức khỏe, thiết bị nhà thông minh, bán lẻ, phát hiện gian lận và giám sát an ninh.
Tại sao chứng chỉ AI lại quan trọng
Tìm hiểu và hiểu về trí tuệ nhân tạo có thể đặt các cá nhân trên con đường dẫn đến sự nghiệp đầy triển vọng trong lĩnh vực AI. Một cách tuyệt vời để mọi người đắm mình trong công nghệ là tham gia các khóa học về AI và lấy chứng chỉ trong lĩnh vực này. Chứng chỉ cho phép các cá nhân thành công trong tương lai được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo và được các nhà tuyển dụng tiềm năng coi là chuyên gia về chủ đề trong lĩnh vực công nghệ AI.
10 chứng chỉ và khóa học AI tốt nhất
1. Chương trình sau đại học về Trí tuệ nhân tạo của Trường Kỹ thuật Đại học Stanford
Các yếu tố chính: Chương trình chứng chỉ sau đại học này bao gồm các nguyên tắc và công nghệ tạo thành nền tảng của AI, bao gồm logic, mô hình xác suất, học máy, người máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và biểu diễn tri thức. Tìm hiểu cách máy móc có thể tham gia giải quyết vấn đề, lập luận, học hỏi và tương tác cũng như cách thiết kế, thử nghiệm và triển khai các thuật toán.
Để hoàn thành Chương trình sau đại học về trí tuệ nhân tạo, bạn phải hoàn thành một khóa học bắt buộc và ba khóa học tự chọn. Bạn phải đạt điểm 3.0 trở lên trong mỗi khóa học để tiếp tục tham gia các khóa học thông qua Chương trình Tùy chọn Không cấp Bằng.
Điều kiện tiên quyết : Bằng cử nhân với điểm trung bình tối thiểu là 3.0; thành thạo các chủ đề tiên quyết, bao gồm thống kê và xác suất, đại số tuyến tính và giải tích; và có kinh nghiệm lập trình bằng C/C++, Java, Python hoặc các ngôn ngữ tương tự khác. Mỗi khóa học có thể có điều kiện tiên quyết cá nhân.
2. Thiết kế và xây dựng các sản phẩm và dịch vụ AI của MIT xPro
Các yếu tố chính: Chương trình chứng chỉ kéo dài tám tuần này bao gồm các nguyên tắc thiết kế và ứng dụng của AI trong các ngành khác nhau. Tìm hiểu về bốn giai đoạn thiết kế sản phẩm dựa trên AI, các nguyên tắc cơ bản của thuật toán học máy và học sâu cũng như cách áp dụng những hiểu biết sâu sắc để giải quyết các vấn đề thực tế. Sinh viên có thể tạo một đề xuất sản phẩm dựa trên AI để họ có thể trình bày với các bên liên quan và nhà đầu tư nội bộ của mình.
Điều kiện tiên quyết: Nhà thiết kế UI/UX, quản lý sản phẩm kỹ thuật, chuyên gia và tư vấn công nghệ, doanh nhân và nhà sáng lập công ty khởi nghiệp AI.
3. Trí tuệ nhân tạo: Chiến lược và ứng dụng kinh doanh của UC Berkeley Executive Education and Emeritus
Các yếu tố chính: Chương trình chứng chỉ này nhắm đến các nhà quản lý lãnh đạo các nhóm AI, thay vì dạy cách phát triển AI. Nó giới thiệu các ứng dụng cơ bản của AI cho những người trong doanh nghiệp , bao gồm các khả năng, ứng dụng, tiềm năng và cạm bẫy hiện tại của AI, đồng thời khám phá tác động của tự động hóa, học máy, học sâu, mạng lưới thần kinh, thị giác máy tính và người máy. Tìm hiểu cách xây dựng nhóm AI, tổ chức và quản lý các dự án ứng dụng AI thành công. Ngoài ra, hãy nghiên cứu các khía cạnh công nghệ của AI để giao tiếp hiệu quả với các nhóm kỹ thuật và đồng nghiệp.
Điều kiện tiên quyết: Giám đốc điều hành C-suite, quản lý cấp cao và người đứng đầu bộ phận kinh doanh, nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu cũng như chuyên gia AI trung cấp.
4. Chứng chỉ Chuyên gia AI Ứng dụng của IBM (thông qua Coursera)
Các yếu tố chính: Khóa học chứng chỉ AI cấp độ mới bắt đầu này sẽ giúp học viên thực hiện những việc sau:
- hiểu định nghĩa về trí tuệ nhân tạo, các ứng dụng của nó, các trường hợp sử dụng và các thuật ngữ như học máy, khái niệm học sâu và mạng lưới thần kinh;
- xây dựng các công cụ hỗ trợ AI bằng cách sử dụng các dịch vụ IBM Watson AI, API và Python với mã hóa tối thiểu;
- tạo trợ lý ảo và chatbot AI không cần lập trình và triển khai trên website; Và
- áp dụng các kỹ thuật thị giác máy tính bằng Python, OpenCV và Watson, phát triển các mô hình phân loại hình ảnh tùy chỉnh và triển khai chúng trên đám mây.
Điều kiện tiên quyết: Dành cho tất cả mọi người có nền tảng kỹ thuật và phi kỹ thuật. Hai khóa học cuối cùng yêu cầu một số kiến thức về Python để xây dựng và triển khai các ứng dụng AI. Đối với những người học không có bất kỳ nền tảng lập trình nào, khóa học Python cơ bản sẽ được bao gồm.
5. AI cho mọi người của Andrew Ng (thông qua Coursera)
Các yếu tố chính: Khóa học này chủ yếu không liên quan đến kỹ thuật và bao gồm ý nghĩa của các thuật ngữ AI phổ biến, bao gồm mạng thần kinh, học máy, học sâu và khoa học dữ liệu. Học sinh cũng học những điều sau đây:
- những gì AI có thể và không thể làm;
- làm thế nào để khám phá các cơ hội áp dụng AI cho các vấn đề trong công ty của họ;
- cảm giác khi xây dựng các dự án khoa học dữ liệu và máy học;
- cách làm việc với các nhóm AI và xây dựng chiến lược AI trong tổ chức của họ; Và
- cách xử lý các cuộc thảo luận về đạo đức và xã hội xung quanh AI.
Điều kiện tiên quyết: Dành cho tất cả mọi người, bất kể kinh nghiệm.
6. Giới thiệu về TensorFlow cho Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Học sâu (thông qua Coursera)
Các yếu tố chính: Chương trình chứng chỉ deeplearning.ai gồm bốn khóa học này bao gồm các phương pháp hay nhất để sử dụng TensorFlow, một khung học máy mã nguồn mở. Học sinh cũng sẽ học cách tạo mạng nơ-ron cơ bản trong TensorFlow, huấn luyện mạng nơ-ron cho các ứng dụng thị giác máy tính và sử dụng phép tích chập để cải thiện mạng nơ-ron của họ.
Đây là một trong bốn khóa học nằm trong Chứng chỉ chuyên nghiệp dành cho nhà phát triển DeepLearning.AI TensorFlow .
Điều kiện tiên quyết: Các nhà phát triển phần mềm muốn xây dựng các thuật toán hỗ trợ AI có thể mở rộng. Yêu cầu phải có kinh nghiệm viết mã Python ở cấp trung học phổ thông. Kiến thức về học máy hoặc học sâu trước đây là hữu ích nhưng không bắt buộc.
7. Trí tuệ nhân tạo AZ: Tìm hiểu cách xây dựng AI (thông qua Udemy)
Các yếu tố chính: Khóa học này bao gồm các khái niệm AI chính và đào tạo trực giác để nhanh chóng bắt kịp tốc độ với mọi thứ về AI, bao gồm cách bắt đầu xây dựng AI bằng Python mà không cần có kinh nghiệm viết mã trước đó, cách viết mã AI tự cải thiện, hợp nhất AI với OpenAI Gym bộ công cụ và tối ưu hóa AI để đạt được tiềm năng tối đa của nó trong thế giới thực. Học sinh sẽ làm như sau:
- học cách chế tạo một chiếc ô tô tự lái ảo;
- tạo AI để đánh bại các trò chơi;
- giải quyết các vấn đề trong thế giới thực với AI;
- làm chủ các mô hình AI; Và
- nghiên cứu Q-learning , deep Q-learning, deep convolutional Q-learning và thuật toán học tăng cường A3C.
Điều kiện tiên quyết: Bất kỳ ai quan tâm đến AI, học máy hoặc học sâu. Kiến thức toán học cấp ba và Python cơ bản, nhưng không yêu cầu kinh nghiệm viết mã trước đó.
8. Trí tuệ nhân tạo: Học tăng cường trong Python (thông qua Udemy)
Các yếu tố chính: Khóa học này trình bày cách áp dụng các mô hình học máy có giám sát dựa trên độ dốc cho học tăng cường, triển khai 17 thuật toán học tăng cường khác nhau và sử dụng bộ công cụ OpenAI Gym mà không cần thay đổi mã. Các chủ đề sau đây cũng được đề cập:
- mối quan hệ giữa học tăng cường và tâm lý học;
- vấn đề kẻ cướp nhiều vũ khí và tình thế tiến thoái lưỡng nan khám phá-khai thác;
- Quyết định Markov quy trình kiểm soát ngẫu nhiên thời gian rời rạc;
- các phương pháp tính toán phương tiện và đường trung bình động và mối quan hệ của chúng với độ dốc ngẫu nhiên; Và
- các phương pháp gần đúng, chẳng hạn như cách cắm mạng nơ-ron sâu hoặc mô hình khả vi khác vào thuật toán học tăng cường.
Điều kiện tiên quyết: Giải tích (đạo hàm), mô hình xác suất/Markov, mã hóa Numpy, trực quan hóa Matplotlib trong Python, kinh nghiệm với các phương pháp học máy được giám sát, hồi quy tuyến tính, giảm độ dốc và kỹ năng lập trình hướng đối tượng tốt. Khóa học dành cho sinh viên và các chuyên gia muốn tìm hiểu về AI, khoa học dữ liệu, học máy và học sâu.
9. Quy trình chứng nhận Kỹ sư trí tuệ nhân tạo (AIE) của Ủy ban trí tuệ nhân tạo Hoa Kỳ (ARTiBA)
Các yếu tố chính: Các kỳ thi chứng chỉ ARTiBA tạo ra một bộ bài học AI gồm ba bài hát, trong đó có các tài nguyên chuyên biệt để phát triển kỹ năng và khả năng sẵn sàng cho công việc nhằm giúp các chuyên gia có chứng chỉ chuyển sang các vị trí cấp cao với tư cách là cộng tác viên cá nhân hoặc quản lý nhóm. Chương trình giảng dạy AIE bao gồm mọi khái niệm về học máy, hồi quy, học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường, mạng lưới thần kinh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, điện toán nhận thức và học sâu.
Điều kiện tiên quyết: Sinh viên và các chuyên gia có trình độ kinh nghiệm và trình độ học vấn chính quy khác nhau, bao gồm bằng liên kết (AIE track 1), cử nhân (AIE track 2) và bằng thạc sĩ (AIE track 3). Đường đua 1 yêu cầu lịch sử công việc tối thiểu hai năm trong bất kỳ chức năng con điện toán nào. Bài hát 2 và 3 nói rằng kinh nghiệm là không bắt buộc nhưng hiểu biết tốt về lập trình là điều cần thiết.
10. Nắm vững các nguyên tắc cơ bản về AI và Machine Learning (thông qua LinkedIn Learning)
Các yếu tố chính: Có 10 khóa học ngắn hạn trong lộ trình học tập này do các chuyên gia trong ngành trình bày. Họ nhằm mục đích giúp các cá nhân nắm vững nền tảng và định hướng tương lai của AI và máy học, đồng thời đưa ra các quyết định và đóng góp có học thức hơn trong tổ chức của họ. Những người tham gia tìm hiểu cách các công ty hàng đầu đang sử dụng AI và máy học để thay đổi cách họ kinh doanh , cũng như hiểu rõ hơn về việc giải quyết các ý tưởng trong tương lai liên quan đến các vấn đề về trách nhiệm giải trình, bảo mật và sự rõ ràng trong AI. Học viên sẽ nhận được chứng chỉ hoàn thành từ LinkedIn Learning sau khi hoàn thành 10 khóa học sau:
- Đào tạo cần thiết về trách nhiệm giải trình AI
- Nền tảng trí tuệ nhân tạo: Học máy
- Nền tảng trí tuệ nhân tạo: Máy móc tư duy
- Nền tảng trí tuệ nhân tạo: Mạng lưới thần kinh
- Công nghệ nhận thức: Cơ hội thực sự cho doanh nghiệp
- Thuật toán AI dành cho chơi game
- AI The LinkedIn Way: Cuộc trò chuyện với Deepak Agarwal
- Trí tuệ nhân tạo cho người quản lý dự án
- Học XAI: Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích
- Trí tuệ nhân tạo cho an ninh mạng
Điều kiện tiên quyết : Dành cho tất cả mọi người, bất kể kinh nghiệm.
