オンラインブートキャンプから大学のプログラムまで、これらのトップ AI 認定資格はあなたのキャリアの向上に役立ちます。
AI ブームの真っ只中、人工知能の専門家の需要はかつてないほど高まっています。これを支援するため、多くの組織が、人々が AI 能力を強化できるように、プログラム、コース、その他のトレーニング機会を展開しています。スキルアップを目指す熟練した専門家でも、AI の世界に初めて足を踏み入れる初心者でも、これらの認定資格は、この競争の激しい就職市場での信頼性を高めるのに役立ちます。
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ハーバード大学工学応用科学学部が提供するこの自習型認定コースは、CS50 のコンピューターサイエンス入門と CS50 の Python による人工知能入門の 2 つのコースで構成されています。edX で提供され、アルゴリズム、強化学習、機械学習、その他の AI 関連のトピックなどの概念に触れることができるプロジェクトがいくつか含まれています。コース終了時には、受講者は人工知能の原理に関する十分な知識を身につけ、これらのシステムを独自に設計できるようになるとハーバード大学は述べています。
米国人工知能委員会 (ARTiBA) は、AI プロフェッショナルの基準設定を支援する独立認定機関であり、同委員会の人工知能エンジニア (AIE) 認定は、AI 分野でキャリアアップを目指す人にとって最も信頼できる認定資格の 1 つです。AIE 認定を取得するには、まずさまざまな AI 関連分野での能力を評価する評価プロセスを受ける必要があります。その後、スキル レベルに応じて準学士号から修士号までの 3 つのコースのいずれかに進み、自然言語処理 (NLP)、認知コンピューティング、ディープラーニングなどの概念を網羅する専門リソースを受け取ります。その後、参加者は 180 日間かけて勉強し、試験に合格します。
MIT キャンパスとライブ バーチャル レッスンの両方で受講できるこのプロフェッショナル認定プログラムは、IoT、スマート製造、コンピューター ビジョンなど、いくつかの新興分野における AI と機械学習の応用に重点を置いています。このプログラムは主に、コンピューター サイエンスまたは関連分野で働く人々、AI とそのビジネスでの使用方法をより深く理解したいマネージャー、実践的な AI 体験を求めているプロフェッショナル向けに設計されています。ビッグ データとテキスト処理のための機械学習のコースを少なくとも 1 つ修了する必要があります。その後、計算設計からバイオプロセス データ分析まですべてに焦点を当てた選択科目から選択できます。すべてのコースワークは 3 年以内に修了する必要があります。
この 6 コースの認定プログラムは、AI エンジニアリングのキャリアを開始し、スキルをさらに向上させるために必要な知識を身に付けられるよう設計されています。Coursera プラットフォームで利用できるこのプログラムは、ビデオ レクチャー、読み物、実践的なプロジェクトで構成されており、さまざまな分類手法で Python を使用する方法や、オブジェクト認識やテキスト分析などの分野で人気の機械学習ライブラリ (PyTorch、Tensorflow、Keras) を適用する方法を学習します。また、畳み込みニューラル ネットワークや再帰型ネットワークなど、さまざまな種類のディープ アーキテクチャを構築、トレーニング、展開する方法も学習します。
これは、Nvidia 製品で生成 AI と大規模言語モデル (LLM) を使用してアプリケーションを開発、統合、保守する人のための基礎的な資格です。主に、データ サイエンティスト、機械学習エンジニア、DevOps エンジニアなど、業界ですでに働いている人を対象としています。試験では、ニューラル ネットワークと機械学習の基礎、プロンプト エンジニアリング、データ分析、LLM 向け Python ライブラリなど、さまざまなトピックが扱われます。準備のために、Nvidia は、期間や価格帯が異なる、インストラクター主導のコースや自分のペースで進められるコースなど、複数のオンライン トレーニング コースを提供しています。
edX を通じてオンラインで提供されるこのプログラムでは、機械学習、AI、ディープラーニングがどのように機能し、連携するか、また AI を現実世界に応用する方法の基礎を学習します。コンテンツは 2 つのコースに分かれており、Google AI for Anyone と Google AI for Javascript Developers with Tensorflow で、Google の既成モデルと独自のモデルを使用してアプリケーションを作成する方法を学習者に教えます。このプログラムは自分のペースで学習でき、初心者を対象としています。
このプログラムは Coursera プラットフォームを通じて提供されており、さまざまなアプリケーションで生成 AI モデル (特に LLM) をトレーニング、微調整、展開するために必要なスキルを身に付けることができます。3 つのモジュールを通じて、データ収集とモデル選択からパフォーマンス評価と展開まで、生成 AI の仕組みに関する基礎知識と機能的理解を身に付けることができます。また、特定のプロジェクトに基づいてモデルのパフォーマンスを最大化するために、さまざまなトレーニング、調整、推論方法を適用する方法も学習します。
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SuperDataScience チームと他のインストラクターが指導するこの自習型プログラムは、Udemy プラットフォームで利用できます。さまざまなビデオ、記事、ダウンロード可能なリソースを通じて、データ サイエンスと AI を実際のアプリケーションに取り入れる方法を学びます。仮想の自動運転車を作成したり、ゲームに勝つための AI を開発したり、医療情報を使用して Meta のオープン ソース Llama 2 LLM を微調整して再トレーニングすることで AI ドクター チャットボットを構築したりできます。さらに、コースを完了すると、3 つの追加 AI システムとその実装と Python コードを説明するビデオ レクチャー、およびクラウド コンピューティングを使用した生成 AI と LLM に関する無料の追加コースを利用できます。
スタンフォード大学工学部が提供するこの講師主導の大学院修了証書では、人工知能の基礎を深く学ぶことができます。正式な学位コースのように設計されているため、かなりの時間（講義と宿題で週約 15 ～ 20 時間）を費やす必要があり、各コースで少なくとも 3.0 の GPA が必要です。すべての学生は、人工知能: 原理とテクニックまたは機械学習のいずれかを受講する必要があります。その後、ロボット工学、自然言語理解、データ マイニングなど、興味に応じて 3 つの選択科目を選択できます。
この認定資格は、Microsoft の Azure AI サービス、Azure AI Search、Azure Open AI を使用して AI システムを設計および実装する能力を検証したい既存の AI エンジニアを対象としています。試験では、Azure AI ソリューションの計画と管理から、生成 AI やコンピューター ビジョン システムなどのテクノロジの実装まで、さまざまなスキルが問われます。Microsoft では、参加者の準備に役立つリソースもいくつか用意しています。その中には、自分のペースで学習できるものもあれば、インストラクターが指導するものもあります。試験の所要時間は 100 分です。
AI for Everyone は、AI の概念、用語、アプリケーションについて包括的に学びたい人、また AI を取り巻く倫理的および社会的影響について理解を深めたい人向けの、初心者向けの非技術的な AI 認定です。このコースは 4 つのモジュールで構成され、合計約 10 時間のビデオ講義、クイズ、演習で構成されています。DeepLearning.AI の厚意により Coursera プラットフォームでホストされ、著名な AI 研究者 Andrew Ng が講師を務めます。
カリフォルニア大学バークレー校は、AI を自社のビジネスに活用することに関心のあるビジネス プロフェッショナル向けにこの認定資格を設計しました。オンライン プログラムは、ライブ講義と録画講義の両方、ケース スタディ、課題、インタラクティブなディスカッション グループで構成されています。レッスンでは、AI とそのアプリケーションのさまざまな側面を取り上げ、基本的な概念から始めて、より具体的な分野へと進みます。また、AI チームの構築方法や、チームと効果的にコミュニケーションをとるために AI の技術的側面を学習する方法も学びます。これらすべてが、組織で AI イニシアチブを構築して実行するキャップストーン プロジェクトで最高潮に達します。
これは、MIT xPro と連携して Emeritus プラットフォームが提供する製品設計認定コースで、主に AI に重点を置いた UX デザイナー、製品マネージャー、スタートアップの創設者を対象としています。8 週間のプログラムでは、AI 製品設計の複雑さ、機械学習とディープラーニングの基礎、実際のビジネス オペレーションや業界に AI 製品を実装する方法を学びます。また、独自の AI ベースの製品提案を作成する方法も学びます。この提案は、後でマネージャー、投資家、その他の利害関係者に提示できます。
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Coursera プラットフォームを通じてオンラインで利用できるこの初心者レベルの認定プログラムは、AI チャットボットや仮想アシスタントなどの独自の AI 製品の作成方法を学びたい人を対象としています。これは 10 コースのシリーズで、ソフトウェア エンジニアリング、生成 AI、プロンプト エンジニアリング、HTML、Javascript、Python などのプログラミング言語の基礎を学びます。また、ハンズオン ラボやプロジェクトで、音声アシスタント、AI 会議コンパニオン、音声対応言語翻訳機など、IBM の Watson AI サービスを使用して独自の AI アプリを構築および展開する方法も学びます。
このオンライン トレーニング プログラムは、既存のエッジ AI スキルを学習し、Nvidia の Jetson コンピューティング テクノロジーに適応させるのに役立つように設計されています。認定には、誰でも修了できる Jetson AI Specialist と、教育者とインストラクター専用の Jetson AI Ambassador の 2 つのコースがあります。認定を取得するには、Jetson AI Fundamentals コースのほか、一連の実践的なプロジェクトとオープン ソース コンテンツおよび評価を完了する必要があります。プログラムには、Jetson 開発キット、microSD カード、カメラ、PC またはラップトップ (Windows、Mac、Linux) など、特定のハードウェア要件もあります。
Professional Machine Learning Engineer 認定資格は、Google Cloud プラットフォームとテクノロジーを使用して機械学習モデルをどれだけ効果的に設計、開発、自動化、スケーリング、オーケストレーション、監視できるかを判定するスキルベースの試験です。この試験は 50～60 問の多肢選択式および複数選択式の質問で構成されており、対面またはオンラインで受験できます。認定資格を取得するためにコースワークは必要ありませんが、オンラインおよび対面のトレーニング コースを含む Machine Learning Engineer 学習パスに従って準備することができます。
パデュー大学が提供するこのプログラムは、Simplilearn、IBM、そして大学自体のコラボレーションであり、オンラインブートキャンプ形式でスキルを向上させたいAIプロフェッショナル向けに設計されています。コースは基礎、コア、キャップストーン、選択科目に分かれており、モデルトレーニング、会話型AI、音声認識、生成型AIなどの概念をカバーしています。また、説明可能なAIやChatGPTなどの業界のトピックを扱う業界の専門家によるライブ講義にも参加できます。
この学際的なプログラムは、サンフランシスコ州立大学のコンピューターサイエンス学部と哲学部、およびラムファミリービジネスカレッジのコースを統合したものです。コースは、専門家や大学院生に人工知能に関連する倫理的、法的、および政策的問題を教えるように設計されており、医療からソーシャルメディア、自律走行車まで、さまざまな懸念事項を取り上げています。このプログラムは、10のコースユニット（対面とオンラインの両方）と、倫理的問題のAIへの具体的な適用に関する10ページの研究レポートで構成されています。大学によると、最後には、学生はプライバシーと透明性がAIにどのように関係するか、倫理とビジネスニーズのバランスをとる方法、AIの倫理基準と法律に準拠する方法を理解するようになります。
Coursera プラットフォームを通じて利用できるこのプログラムは、AI スキルの向上を目指すデータ サイエンティスト向けに設計されています。認定を取得するには、ビジネス上の問題を解決するために AI を適用する方法、体系的な機械学習ワークフローに従う方法、ユーザーのプライバシーを保護しながらオープン ソース ツールを使用して AI ソリューションを開発、テスト、および導入する方法を示す 5 つのオンライン セルフガイド コースを完了する必要があります。また、需要を予測する機械学習ワークフロー、回帰、分類、クラスタリング モデル、畳み込みニューラル ネットワークなどのプロジェクトも完了します。
ライブのバーチャル講義を通じて提供されるこの集中プログラムは、生成 AI と、それをさまざまな業界や状況に適用する方法についての包括的かつ深い理解を提供します。このプログラムは主に、生成 AI についてさらに学びたいリーダー、マネージャー、投資家向けに設計されています。MIT によると、コースを修了すると、生成 AI の歴史と用語を理解し、動画の要約や自動調査などのドメイン固有のタスクに生成 AI を活用し、生成 AI の使用による潜在的な機会と課題を把握できるようになります。
AI 認定の取得にかかる費用は、形式や機関によって価格が異なるため、大きく異なります。完了までに数か月かかり、数千ドルかかるプログラムもありますが、認定大学やテクノロジー企業がスポンサーとなっている Coursera や Udemy などのサイトで、無料の 1 回限りのコースを受講できるプログラムもあります。
AI 認定資格を取得すると、それを活用して AI 業界でのキャリアを追求できます。AI 認定資格は、人工知能に関する知識とスキルの証明となり、就職市場で他の候補者よりも競争上の優位性を獲得できる可能性があります。
元記事: https://builtin.com/articles/ai-certification