Khoá học Machine Learning
Khoá học Machine Learning
Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có thể:
1. Tổng quan về Machine Learning và AI
- Hiểu được các khái niệm cơ bản về Machine Learning (ML), trí tuệ nhân tạo (AI), và các ứng dụng trong cuộc sống thực.
- Nắm vững các loại học máy cơ bản như học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.
- Hiểu rõ quy trình phát triển một mô hình Machine Learning từ thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình.
2. Cách tiếp cận và phương pháp học Machine Learning
- Học cách chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình học máy: xử lý dữ liệu, tiền xử lý và lựa chọn tính năng.
- Áp dụng các thuật toán học máy như hồi quy tuyến tính, cây quyết định, và k-nearest neighbors (KNN).
- Nắm vững các phương pháp đánh giá và tối ưu hóa mô hình, từ Cross-Validation đến Tuning Hyperparameters.
3. Các thuật toán cơ bản trong Machine Learning
- Hiểu sâu về các thuật toán học máy cơ bản như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định và Random Forest.
- Áp dụng các thuật toán này để xây dựng mô hình dự đoán và phân loại cho các bài toán thực tế.
4. Kiến thức nền tảng về học sâu (Deep Learning)
- Khám phá các khái niệm cơ bản trong học sâu và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN).
- Học cách triển khai các mô hình học sâu với các framework phổ biến như TensorFlow và Keras.
5. Kiến thức nâng cao trong Machine Learning
- Áp dụng các kỹ thuật nâng cao như học sâu với mạng CNN (Convolutional Neural Networks) và RNN (Recurrent Neural Networks).
- Học cách sử dụng các mô hình học máy trong các bài toán như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), và dự đoán chuỗi thời gian.
6. Xây dựng và triển khai mô hình Machine Learning
- Học cách triển khai mô hình học máy từ môi trường phát triển đến môi trường sản xuất.
- Áp dụng mô hình vào các ứng dụng thực tế như chatbot, dự đoán doanh thu, phân loại email spam, và phân tích dữ liệu người dùng.
Tại Sao Nên Học Khoá Học Này
Khóa học Machine Learning từ cơ bản đến nâng cao sẽ trang bị cho bạn kiến thức và kỹ năng để giải quyết các bài toán thực tế trong lĩnh vực AI. Bạn sẽ học được từ các thuật toán cơ bản đến các kỹ thuật học sâu hiện đại, từ đó có thể áp dụng vào các dự án và công việc thực tế. Học khóa học này đồng nghĩa với việc bạn sẽ tham gia vào ngành công nghệ đang phát triển mạnh mẽ và đầy thách thức.
Học viên sẽ học được gì trong khóa học:
- Tổng quan về Machine Learning và các thuật toán cơ bản.
- Kiến thức nền tảng và nâng cao về học sâu (Deep Learning).
- Các kỹ thuật xử lý và tiền xử lý dữ liệu.
- Cách xây dựng, tối ưu hóa và triển khai mô hình Machine Learning thực tế.
- Có source code đầy đủ cho từng bài học và bài tập thực hành.
- Được trang bị kỹ năng làm việc với các framework phổ biến như TensorFlow và Keras.
Yêu cầu để tham gia khóa học:
- Có kiến thức cơ bản về Python và toán học (đặc biệt là đại số tuyến tính và xác suất thống kê).
- Có máy tính để thực hành và làm các bài tập trong khóa học.
- Chủ động tham gia vào các bài tập thực hành và thảo luận trong khóa học.
- Biết cách tìm kiếm tài liệu và giải quyết vấn đề bằng cách tự học.
Khóa học này dành cho đối tượng nào?
Khóa học Machine Learning này phù hợp với những đối tượng dưới đây:
- Người mới bắt đầu tìm hiểu về Machine Learning và AI.
- Các lập trình viên Python muốn mở rộng kiến thức về học máy.
- Các nhà phân tích dữ liệu muốn áp dụng học máy vào công việc phân tích và dự báo.
- Những ai muốn tham gia vào lĩnh vực AI và học sâu để phát triển nghề nghiệp trong ngành công nghệ.
Khoá học Machine Learning
Thời lượng: 12 tiếng
Khoá học này bao gồm
12 giờ video học tập
Tài nguyên có thể tải xuống
Quyền truy cập trọn đời
Học bằng Tiếng việt
Nhận khoá học qua mail
Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có thể:
1. Tổng quan về Machine Learning và AI
- Hiểu được các khái niệm cơ bản về Machine Learning (ML), trí tuệ nhân tạo (AI), và các ứng dụng trong cuộc sống thực.
- Nắm vững các loại học máy cơ bản như học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.
- Hiểu rõ quy trình phát triển một mô hình Machine Learning từ thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình.
2. Cách tiếp cận và phương pháp học Machine Learning
- Học cách chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình học máy: xử lý dữ liệu, tiền xử lý và lựa chọn tính năng.
- Áp dụng các thuật toán học máy như hồi quy tuyến tính, cây quyết định, và k-nearest neighbors (KNN).
- Nắm vững các phương pháp đánh giá và tối ưu hóa mô hình, từ Cross-Validation đến Tuning Hyperparameters.
3. Các thuật toán cơ bản trong Machine Learning
- Hiểu sâu về các thuật toán học máy cơ bản như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định và Random Forest.
- Áp dụng các thuật toán này để xây dựng mô hình dự đoán và phân loại cho các bài toán thực tế.
4. Kiến thức nền tảng về học sâu (Deep Learning)
- Khám phá các khái niệm cơ bản trong học sâu và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN).
- Học cách triển khai các mô hình học sâu với các framework phổ biến như TensorFlow và Keras.
5. Kiến thức nâng cao trong Machine Learning
- Áp dụng các kỹ thuật nâng cao như học sâu với mạng CNN (Convolutional Neural Networks) và RNN (Recurrent Neural Networks).
- Học cách sử dụng các mô hình học máy trong các bài toán như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), và dự đoán chuỗi thời gian.
6. Xây dựng và triển khai mô hình Machine Learning
- Học cách triển khai mô hình học máy từ môi trường phát triển đến môi trường sản xuất.
- Áp dụng mô hình vào các ứng dụng thực tế như chatbot, dự đoán doanh thu, phân loại email spam, và phân tích dữ liệu người dùng.
Tại Sao Nên Học Khoá Học Này
Khóa học Machine Learning từ cơ bản đến nâng cao sẽ trang bị cho bạn kiến thức và kỹ năng để giải quyết các bài toán thực tế trong lĩnh vực AI. Bạn sẽ học được từ các thuật toán cơ bản đến các kỹ thuật học sâu hiện đại, từ đó có thể áp dụng vào các dự án và công việc thực tế. Học khóa học này đồng nghĩa với việc bạn sẽ tham gia vào ngành công nghệ đang phát triển mạnh mẽ và đầy thách thức.
Học viên sẽ học được gì trong khóa học:
- Tổng quan về Machine Learning và các thuật toán cơ bản.
- Kiến thức nền tảng và nâng cao về học sâu (Deep Learning).
- Các kỹ thuật xử lý và tiền xử lý dữ liệu.
- Cách xây dựng, tối ưu hóa và triển khai mô hình Machine Learning thực tế.
- Có source code đầy đủ cho từng bài học và bài tập thực hành.
- Được trang bị kỹ năng làm việc với các framework phổ biến như TensorFlow và Keras.
Yêu cầu để tham gia khóa học:
- Có kiến thức cơ bản về Python và toán học (đặc biệt là đại số tuyến tính và xác suất thống kê).
- Có máy tính để thực hành và làm các bài tập trong khóa học.
- Chủ động tham gia vào các bài tập thực hành và thảo luận trong khóa học.
- Biết cách tìm kiếm tài liệu và giải quyết vấn đề bằng cách tự học.
Khóa học này dành cho đối tượng nào?
Khóa học Machine Learning này phù hợp với những đối tượng dưới đây:
- Người mới bắt đầu tìm hiểu về Machine Learning và AI.
- Các lập trình viên Python muốn mở rộng kiến thức về học máy.
- Các nhà phân tích dữ liệu muốn áp dụng học máy vào công việc phân tích và dự báo.
- Những ai muốn tham gia vào lĩnh vực AI và học sâu để phát triển nghề nghiệp trong ngành công nghệ.
Khoá học Machine Learning
Thời lượng: 12 tiếng
Khoá học này bao gồm
12 giờ video học tập
Tài nguyên có thể tải xuống
Quyền truy cập trọn đời
Học bằng Tiếng việt
Nhận khoá học qua mail
Copyright © 2025