Khoá học hướng dẫn đầy đủ về học máy và AI, thực hành với khoa học dữ liệu, Tensorflow, GPT, OpenAI và mạng lưới thần kinh.
– Xây dựng mạng lưới thần kinh nhân tạo với Tensorflow và Keras
– Triển khai học máy trên quy mô lớn với MLLib của Apache Spark
– Phân loại hình ảnh, dữ liệu và cảm xúc bằng cách sử dụng học sâu
– Đưa ra dự đoán bằng hồi quy tuyến tính, hồi quy đa thức và hồi quy đa biến
– Trực quan hóa dữ liệu với MatPlotLib và Seaborn
– Hiểu học tăng cường và cách xây dựng bot Pac-Man
– Phân loại dữ liệu bằng cách sử dụng phân cụm K-Means, máy vectơ hỗ trợ (SVM), KNN, Cây quyết định, Naive Bayes và PCA
– Sử dụng xác thực chéo đào tạo/kiểm tra và K-Fold để chọn và điều chỉnh mô hình
– Xây dựng hệ thống đề xuất phim bằng cách sử dụng tính năng lọc cộng tác dựa trên mục và dựa trên người dùng
– Làm sạch dữ liệu đầu vào của bạn để loại bỏ các ngoại lệ
– Thiết kế và đánh giá các thử nghiệm A/B bằng cách sử dụng T-Tests và P-Values
Để học tốt môn học này, bạn nên có:
– Kiến thức cơ bản về kỹ thuật lập trình
– Kiến thức nền tảng về CNTT
– Biết cách viết code Python cho ML, AI & Data Science
– Hiểu cách hoạt động của ML, Data Science và Generative AI
– Sinh viên khối CNTT hoặc những bạn làm việc trong lĩnh vực Trí Tuệ Nhân Tạo, ML & Data Science, lập trình viên Python
– Sinh viên có mong muốn làm các công việc về AI Engineer, Data Engineer, Data Scientist, ML Engineer
>>> Đăng ký tham gia khoá học ngay tại đây:
yêu cầu gọi lại
