AI Essentials
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84 certificados
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Saïd Business School, University of Oxford
Foundations of machine learning, neural networks and deep learning, with practical applications and limitations across industries.
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Saïd Business School, University of Oxford
A three-course specialisation covering AI foundations, generative and agentic systems, and responsible governance for organisational use.
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Saïd Business School, University of Oxford
Governance for ethical, transparent and accountable AI, including risk evaluation and strategies for trustworthy deployment.
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Model Context Protocol architecture and FastMCP server development, client connections over STDIO and Streamable HTTP, and permission-based safeguards for agent workflows.
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STARWEAVER
Cyber espionage motivations and tactics, advanced persistent threats, defensive governance, threat intelligence and counterintelligence strategies.
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Saïd Business School, University of Oxford
Using prompts, fine-tuning and retrieval to guide generative AI systems, alongside evaluation of agentic AI capabilities and risks.
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This course explores exploratory data analysis (EDA) and data storytelling using Python and Tableau. It covers the PACE framework, data discovery, structuring, cleaning, joining, validation, missing values, outliers, and categorical encoding. The course also focuses on ethical and accessible data visualization, stakeholder communication, and translating technical findings into compelling insights, culminating in an EDA and visualization portfolio project.
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Imperial College London
This three-course specialization develops the mathematical foundations of machine learning through linear algebra, multivariate calculus, and principal component analysis. It covers vectors, matrices, transformations, derivatives, gradients, Jacobians, optimisation, regression, dimensionality reduction, and PCA, connecting mathematical theory to practical applications including data representation, model training, and neural networks.
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Imperial College London
This course explores multivariate calculus and its applications in machine learning, covering differentiation, partial derivatives, Jacobians, Hessians, and the multivariate chain rule. It connects calculus to neural networks through backpropagation and examines Taylor series, linearisation, Newton-Raphson, gradient descent, and Lagrange multipliers. The course culminates in applying optimisation and chi-squared methods to linear and nonlinear regression using Python.
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Imperial College London
This course explores the mathematical foundations of Principal Component Analysis (PCA) and dimensionality reduction from a geometric perspective. It covers dataset statistics, covariance, linear transformations, inner products, distances, angles, orthogonality, and orthogonal projections. The course culminates in deriving and implementing PCA, with Python and NumPy exercises applying these concepts to high-dimensional data and image datasets.
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IBM
Covers vector database indexing, advanced retrieval with LlamaIndex and LangChain, and building retrieval-augmented generation applications with FAISS and Gradio interfaces.
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IBM
Building AI agents with LangChain and LangGraph, including memory, conditional workflows and collaborative agents. Topics include reflection, tool use and retrieval-augmented generation for routing questions and grounding responses.
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IBM
Designing agentic applications with LangGraph, CrewAI, BeeAI and AutoGen. Topics include selecting frameworks, organising tools and tasks, coordinating multiple agents and implementing conversation-driven workflows.
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Identifying useful AI-assisted applications and translating natural-language requirements into working prototypes with Google AI Studio.
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Using AI to plan, test and debug application prototypes, prepare them for users, ground them in documents and manage access permissions.
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Explores using AI to generate and prioritize ideas, assess project risks and dependencies, and organize planning documents in a shared knowledge hub.
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Covers creating visual materials with Gemini, improving presentations in Google Slides, applying brand guidelines, and requesting AI feedback to refine creative work.
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AI-assisted success metrics, data cleaning, spreadsheet formulas and visualisations for communicating insights.
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Covers combining research sources with Gemini, organizing multimodal information, creating a custom AI expert, and checking generated findings against supporting documentation.
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Covers summarizing meetings, refining writing through Gemini feedback, adapting messages to different audiences, and practicing workplace conversations with AI.
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Introduces generative AI for professional work, structured prompting, evaluation of accuracy and bias, responsible use, and identifying suitable opportunities for AI assistance.
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IBM
Covers combining text, speech, images, and video in generative AI applications, including chatbots and media generation with model platforms and application frameworks.
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IBM
Introduces retrieval-augmented generation, compares LlamaIndex with LangChain, and covers building Python applications with interactive Gradio interfaces.
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IBM
An IBM specialization in building AI agents, covering memory, iterative and conditional workflows, retrieval-augmented generation and reflection. It also explores coordinating agents with frameworks including CrewAI, BeeAI and AutoGen.
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Peking University
An introduction to Chinese communication, covering everyday vocabulary, grammar, listening comprehension and spoken expression. The course develops foundational language skills for understanding and participating in simple conversations.
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IBM
Introduces generative AI and LangChain, prompt templates, chains and agents, Flask web applications with structured JSON responses, and selecting language models for specific tasks.
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Technical University of Munich (TUM)
Surveys digital tools used in aviation research, their widespread role in contemporary work, and the increasing complexity of aircraft-related systems.
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Technical University of Munich (TUM)
A three-course specialisation exploring how digitalisation changes aerospace industry workflows, space research and aeronautics.
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Technical University of Munich (TUM)
Explores digital tools for space research, risks and scientific challenges in space travel, and the influence of digitalisation on satellite navigation.
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Technical University of Munich (TUM)
Examines how research and industry interact, how digitalisation changes production requirements, and how digital technologies are applied in aerospace research and manufacturing.
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University of Cambridge
Responsible use of AI in research and innovation, bringing together research design, ethical data practices and prompt engineering. The course explores AI-enabled workflows and tools in a research setting.
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An introduction to advanced analytics work and the role of data in decisions. Topics include responsible data use, privacy, stakeholder communication and planning projects with clear team responsibilities.
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IBM
Foundations of independent AI agents, from reasoning and tool calls to chained workflows. Practical topics include LangChain agents for data analysis, visualisation and database queries, supported by prompt engineering.
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An eight-course professional certificate covering responsible AI use for planning, research, communication, content creation, data analysis, and application building and deployment.
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Introduces neural network concepts and training challenges, Keras models for regression and classification, performance evaluation, and architectures including convolutional networks, recurrent networks, and transformers.
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Applied machine learning with Python and scikit-learn, covering regression, classification, clustering and reducing dimensionality. Practical work includes model evaluation, validation and optimisation using real-world datasets.
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University of London
An introduction to research design and methodology, with attention to qualitative approaches, collecting evidence and communicating findings. The course also considers ethical standards in planning and carrying out research.
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Introduces vector database use cases, ChromaDB collection operations, similarity search and recommendation techniques, and the internal mechanisms of retrieval-augmented generation.
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Special Competitive Studies Project - SCSP
An examination of AI in defence and international competition, including autonomous systems, strategic rivalry and the implications of open and closed AI architectures for national security and innovation.
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Imperial College London
Linear algebra foundations for machine learning, connecting mathematical reasoning with data transformations and dimensionality reduction. The course includes applied mathematics and computational work in a data science context.
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IBM
Python programming for data and AI, covering core syntax, collections, control flow, functions and classes. Practical work introduces NumPy, pandas, notebooks and retrieving web data through APIs and scraping.
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The University of Hong Kong
University teaching practices covering how students learn, curriculum planning and course design. Topics include engaging learners, preparing lessons and syllabuses, and adapting instruction to different learning needs.
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Fractal
An introduction to quantum computing, connecting basic quantum mechanics and algorithms with the mathematics they use. The course considers practical computing platforms, potential applications and wider ethical and societal implications.
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University of Cambridge
An introduction to ethical AI and its effects on people and society. Real-world examples support critical thinking about responsible use, alongside basic AI literacy and familiarity with prompt engineering tools.
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Nanyang Technological University Singapore
Exploring complex systems through mathematical analysis, forecasting, networks and agent-based modelling. The course considers real-world applications and how to assess resilience, robustness and sustainability in interconnected systems.
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Duke University
A study of the historical and political context of 9/11 and its continuing effects. Topics connect international relations, public policy, diplomacy and national security with broader social and cultural understanding.
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Open-source intelligence techniques for gathering and assessing publicly available information. Topics include passive and active reconnaissance, advanced search methods, and investigating organisations and individuals for research and security purposes.
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DataCamp
Advanced deep learning study using Keras, recorded as a four-hour course by DataCamp.
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DataCamp
Data governance concepts, explored in a two-hour DataCamp course.
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DataCamp
An introduction to data privacy, completed as a two-hour DataCamp course.
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DataCamp
A two-hour introduction to data security, completed through DataCamp.
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NVIDIA
NVIDIA course in deep learning fundamentals, completed with a Certificate of Competency confirming successful demonstration of the course requirements.
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Databricks
Databricks Academy course focused on AI and business intelligence for data analysts.
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Databricks
An introductory Databricks course covering SQL analytics and business intelligence on the platform.
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DataCamp
Working with the OpenAI API, through a three-hour DataCamp course.
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DataCamp
Dashboard development with Dash and Plotly, completed as a four-hour DataCamp course.
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DataCamp
Core Python data structures and algorithms, including linked lists, stacks, queues, trees and graphs. Covers depth-first and breadth-first search, plus bubble, merge and quicksort techniques for solving problems efficiently.
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DataCamp
An introductory course in data visualisation with Plotly in Python, with a course length of four hours.
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DataCamp
A two-hour DataCamp introduction to cloud computing concepts.
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DataCamp
An introduction to object-oriented programming in Python, completed through a three-hour DataCamp course.
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DataCamp
A two-hour DataCamp introduction to the field of data science.
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DataCamp
Foundational concepts of Amazon Web Services, explored in a two-hour DataCamp course.
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DataCamp
Using pandas to manipulate data, completed as a four-hour DataCamp course.
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DataCamp
Object-oriented Python programming, covered in a four-hour DataCamp course.
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DataCamp
A two-hour DataCamp course introducing the field of data engineering.
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DataCamp
A four-hour DataCamp course dedicated to writing Python functions.
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DataCamp
A two-hour DataCamp course focused on the concepts behind generative artificial intelligence.
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DataCamp
An introduction to deep learning using Keras, completed through a four-hour DataCamp course.
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DataCamp
Python function fundamentals, taught in a three-hour introductory course from DataCamp.
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Using LinkedIn as a student, through a LinkedIn Learning course with a recorded length of 1 hour 19 minutes.
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DataCamp
Python programming tools, explored through DataCamp’s four-hour Python Toolbox course.
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Profile development on LinkedIn, through the 2019 edition of this LinkedIn Learning course. The certificate records a course length of 1 hour 16 minutes.
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DataCamp
An introduction to machine learning concepts, completed through a two-hour DataCamp course.
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DataCamp
Intermediate data visualisation with Seaborn, covered in a four-hour DataCamp course.
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DataCamp
An introduction to data visualisation using Matplotlib, completed through a four-hour DataCamp course.
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DataCamp
An introduction to data visualisation using Seaborn, completed through a four-hour DataCamp course.
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DataCamp
SQL study at an intermediate level, completed through a four-hour DataCamp course.
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DataCamp
A two-hour introduction to SQL, completed through DataCamp.
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DataCamp
Combining data using SQL joins, the focus of a four-hour DataCamp course.
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DataCamp
A two-hour overview of artificial intelligence from DataCamp.
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DataCamp
Python programming at an intermediate level, completed through a four-hour DataCamp course.
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DataCamp
A four-hour introduction to Python programming, completed through DataCamp.
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Supervised machine learning with scikit-learn, covered in a four-hour DataCamp course.
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St John Singapore
A credential in Occupational First Aid Certificate, issued by St John Singapore. This record is listed on my LinkedIn profile.
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