Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Trí Tuệ Nhân Tạo
- AI là gì và nó được sử dụng ở đâu?
- Sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning
- Các công cụ và nền tảng phổ biến
Python cho AI
- Ôn lại cơ bản về Python
- Sử dụng Jupyter Notebook
- Cài đặt và quản lý thư viện
Làm việc với Dữ liệu
- Chuẩn bị và làm sạch dữ liệu
- Sử dụng Pandas và NumPy
- Trực quan hóa với Matplotlib và Seaborn
Cơ bản về Machine Learning
- Học có giám sát và học không giám sát
- Phân loại, hồi quy và phân cụm
- Đào tạo, kiểm định và thử nghiệm mô hình
Mạng nơ-ron và Deep Learning
- Kiến trúc mạng nơ-ron
- Sử dụng TensorFlow hoặc PyTorch
- Xây dựng và đào tạo mô hình
Ngôn ngữ tự nhiên và Thị giác máy tính
- Phân loại văn bản và phân tích cảm xúc
- Cơ bản về nhận diện hình ảnh
- Mô hình đã được đào tạo trước và học chuyển giao
Triển khai AI trong Ứng dụng
- Lưu trữ và tải mô hình
- Sử dụng các mô hình AI trong APIs hoặc ứng dụng web
- Các thực hành tốt nhất cho việc kiểm thử và bảo trì
Tóm tắt và Bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về logic lập trình và cấu trúc dữ liệu
- Kinh nghiệm với Python hoặc các ngôn ngữ lập trình cấp cao khác tương tự
- Hiểu biết cơ bản về thuật toán và cấu trúc dữ liệu
Đối tượng tham gia
- Chuyên viên hệ thống IT
- Lập trình viên muốn tích hợp AI
- Kỹ sư và quản lý kỹ thuật đang tìm hiểu các giải pháp dựa trên AI
40 Giờ
Đánh giá (1)
Tôi đã học được kiến thức về thư viện Streamlit trong Python và chắc chắn tôi sẽ thử sử dụng nó để cải thiện các ứng dụng của đội tôi, những ứng dụng này được tạo bằng R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Khóa học - GitHub Copilot for Developers
Dịch thuật bằng máy