Đào Sâu Về Học Máy và Trí Tuệ Nhân Tạo
- Khánh Vy
- Nov 17, 2024
- 2 min read
Updated: Nov 27, 2024
Lớp "Đào Sâu Về Học Máy và Trí Tuệ Nhân Tạo", được thiết kế đặc biệt cho những ai đã có kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu và mong muốn mở rộng hiểu biết cũng như kỹ năng trong lĩnh vực học máy (Machine Learning) và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence).
Thông tin về lớp học:
Mục tiêu lớp học: Lớp học này nhằm mục đích trang bị cho học viên những kiến thức chuyên sâu về các thuật toán học máy, cách thức triển khai và ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào giải quyết các bài toán thực tiễn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Học viên sẽ có cơ hội thực hành, áp dụng những gì đã học vào các dự án cụ thể, từ đó phát triển kỹ năng phân tích và lập trình.
Nội dung chương trình:
Giới thiệu về học máy và trí tuệ nhân tạo: Lớp học sẽ bắt đầu bằng các khái niệm cơ bản về học máy và trí tuệ nhân tạo, phân biệt giữa học có giáo và học không có giáo, cùng với các ứng dụng thực tiễn trong đời sống hàng ngày.
Các thuật toán học máy phổ biến: Học viên sẽ được tìm hiểu chi tiết về các thuật toán như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, K-means, mạng nơ-ron, học sâu (deep learning) và AI (HugginFace, Transformer). Các bạn sẽ thực hành cài đặt và áp dụng những thuật toán này với dữ liệu thực tế.
Xử lý dữ liệu cho học máy: Những bước cần thiết trước khi áp dụng thuật toán học máy, như xử lý dữ liệu, lựa chọn đặc trưng (feature selection), và chuẩn hóa dữ liệu (data normalization) sẽ được hướng dẫn kỹ lưỡng.
Kỹ thuật nâng cao trong học máy: Lớp học sẽ bao gồm các kỹ thuật như ensemble learning, học sâu với Pytorch, và cách tối ưu hóa mô hình để đạt được kết quả tốt nhất.
Dự án thực tiễn: Học viên sẽ tham gia vào một dự án nhóm, trong đó áp dụng các kiến thức đã học để giải quyết một bài toán cụ thể.
Comments