Trung tâm xSeries ra mắt môn Học máy cho Khoa học Dữ liệu (phiên bản nâng cấp)

Phiên bản nâng cấp môn Học máy cho Khoa học Dữ liệu được có một số thay đổi: bổ sung thêm nội dung về Neural Network; Điều chỉnh và bổ sung các lab tương ứng với các nội dung bài học được bổ sung; Điều chỉnh và cập nhật assigment cho phù hợp.

• Kiến thức tự học lập trình cơ bản cho người mới bắt đầu 2024
• Ngành công nghệ thông tin đại học bách khoa và những điều bạn cần biết
• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy

Ngày 9/5, Học máy cho Khoa học Dữ liệu (phiên bản nâng cấp) – môn học thứ 3, trong tổng số 5 môn thuộc chứng chỉ Data Science đã chính thức ra mắt. Môn học được thiết kế bởi Th.S Nguyễn Hải Nam – Giám đốc Trung tâm Công nghệ chuyên sâu xSeries FUNiX, Thạc sĩ Khoa học Máy tính, Đại học Cassino, Ý và Th.S Vũ Thương Huyền – Thạc sĩ Kỹ thuật phần mềm, Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội. 

Nội dung môn học 

Trong môn học này, học viên sẽ đi sâu tìm hiểu các phần cơ bản của học máy và ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau như chăm sóc sức khỏe, ngân hàng, viễn thông,… Người học sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật học máy hiệu quả nhất, luyện tập thực hiện chúng và khiến chúng hoạt động cho bạn. Quan trọng hơn, học viên sẽ không chỉ tập trung vào nền tảng lý thuyết mà còn thu được các kỹ năng thực tế cần thiết, từ đó áp dụng nhanh chóng và mạnh mẽ các kỹ thuật này vào giải quyết các vấn đề mới.

Môn học bao gồm 7 phần với 18 bài học, cụ thể 7 phần bao gồm: Học máy, Hồi quy, Phân loại, Mạng nơ-ron, Phân cụm, Hệ thống đề xuất, Dự báo chuỗi thời gian. .Xuyên suốt các bài học và cuối mỗi học phần, các bài thực hành Lab và bài tập lớn (Project) sẽ giúp học viên tăng cường việc ghi nhớ và vận dung lý thuyết đã học vào các bài toán thực tế. 

Phiên bản nâng cấp có một số điều chỉnh về nội dung như sau:

– Bổ sung thêm nội dung về Neural Network
– Điều chỉnh và bổ sung các lab tương ứng với các nội dung bài học được bổ sung
– Điều chỉnh và cập nhật assigment  cho phù hợp.

Mục tiêu môn học

Hoàn thành môn học Học máy cho Khoa học Dữ liệu, học viên cần đạt được các chuẩn kiến thức, kỹ năng đầu ra như sau: 

• Nắm rõ các định nghĩa, chủ đề, vận dụng được các thư viện quan trọng trong học máy 
• Nắm được kiến thức và hồi quy và ứng dụng vào thực tế 
• Nắm được kiến thức về phân loại và ứng dụng vào thực tế
• Có thể áp dụng Ensemble Learning để tăng độ chính xác của mô hình 
• Nắm được kiến thức về Neural Network và ứng dụng vào thực tế 
• Nắm được kiến thức về phân cụm và ứng dụng vào thực tế
• Nắm được kiến thức về hệ thống đề xuất và ứng dụng vào thực tế 
• Nắm được kiến thức về Time Series và ứng dụng vào thực tế

Nguồn học liệu 

Để học tập hiệu quả môn học này, học viên cần khai thác triệt để nguồn học liệu từ những nguồn khác nhau, bao gồm cả nguồn online và offline. Tại FUNiX hiện nay đang cung cấp nguồn học liệu MOOC, chắt lọc những video, tài liệu online có giá trị đến từ nền tảng Udemy và Coursera. 

Chỉ cần người học thực sự quyết tâm, tự giác xây dựng một lộ trình phù hợp với thời gian của bản thân và thường xuyên tương tác, trao đổi với mentor, học viên sẽ có thể tự tin hoàn thành môn học. 

Minh Tiến