Học máy và Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách thức làm việc và tư duy của chúng ta, và việc nắm vững kiến thức về chúng cũng giúp bạn tham gia vào cuộc cách mạng công nghệ này.
Kiến thức về AI và học máy có thể giúp bạn tận dụng cơ hội nghề nghiệp trong các lĩnh vực liên quan đến học máy, khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Hiểu về công nghệ số và trí tuệ nhân tạo là cách để bạn thấu hiểu thế giới số hóa và có kiểm soát trong việc sử dụng công nghệ.
Khóa học giúp bạn biết cách thức hoạt động của ML & AI, cách viết code trên Python & R và Hiểu được cách sử dụng ChatGPT
Nội dung khoá học:
Phần 1 – Tiền xử lý dữ liệu
Phần 2 – Hồi quy: Hồi quy tuyến tính đơn giản, Hồi quy tuyến tính bội, Hồi quy đa thức, SVR, Hồi quy cây quyết định, Hồi quy rừng ngẫu nhiên
Phần 3 – Phân loại: Hồi quy logistic, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Phân loại cây quyết định, Phân loại rừng ngẫu nhiên
Phần 4 – Phân cụm: K-Means, Phân cụm theo thứ bậc
Phần 5 – Học quy tắc kết hợp: Apriori, Eclat
Phần 6 – Học tăng cường: Giới hạn tin cậy trên, Lấy mẫu Thompson
Phần 7 – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Mô hình và thuật toán túi từ cho NLP
Phần 8 – Học sâu: Mạng thần kinh nhân tạo, Mạng thần kinh tích chập
Phần 9 – Giảm chiều dữ liệu: PCA, LDA, Kernel PCA
Phần 10 – Lựa chọn và tăng cường mô hình: Xác thực chéo k-fold, Điều chỉnh tham số, Tìm kiếm lưới, XGBoost
– Sinh viên có kiến thức nền tảng về kỹ thuật lập trình
– Sinh viên từng sử dụng qua các ứng dụng cơ bản
– Sinh viên có kiến thức về CNTT
– Thành thạo học máy bằng Python & R
– Có trực giác tốt về nhiều mô hình Học máy
– Đưa ra dự đoán chính xác
– Thực hiện phân tích hiệu quả
– Tạo các mô hình Học máy mạnh mẽ
– Tạo giá trị gia tăng mạnh mẽ cho doanh nghiệp của bạn
– Sử dụng Học máy cho mục đích cá nhân
– Xử lý các chủ đề cụ thể như Học tăng cường, NLP và Học sâu
– Xử lý các kỹ thuật nâng cao như Giảm chiều dữ liệu
– Biết lựa chọn mô hình Học máy phù hợp cho từng loại vấn đề
– Xây dựng hàng loạt các mô hình Học máy mạnh mẽ và biết cách kết hợp chúng để giải quyết mọi vấn đề
– Bất cứ ai quan tâm đến Học máy.
– Học sinh có kiến thức toán tối thiểu bậc trung học và muốn bắt đầu học Học máy.
– Người ở trình độ trung cấp biết kiến thức cơ bản về học máy, bao gồm các thuật toán cổ điển như hồi quy tuyến tính hoặc hồi quy logistic, nhưng muốn tìm hiểu thêm về nó và khám phá tất cả các lĩnh vực khác nhau của Học máy.
– Những người không rành về viết code nhưng quan tâm đến Học máy và muốn áp dụng nó một cách dễ dàng trên các tập dữ liệu.
– Sinh viên có kiến thức nền tảng về kỹ thuật lập trình
– Sinh viên từng sử dụng qua các ứng dụng cơ bản
– Sinh viên có kiến thức về CNTT
– Những người muốn chuyển đổi nghề nghiệp sang Nhà khoa học dữ liệu.
– Những ai muốn tạo ra giá trị gia tăng cho doanh nghiệp của mình bằng cách sử dụng các công cụ Học máy mạnh mẽ.
>>> Đăng ký tham gia khoá học ngay tại đây:
yêu cầu gọi lại
