Đề cương khóa học

Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo (AI)

  • AI là gì và được sử dụng ở đâu?
  • AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Các công cụ và nền tảng phổ biến

Python cho AI

  • Ôn tập 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

  • Giám sát vs. Unsupervised Learning
  • Phân loại, hồi quy và phân cụm
  • Huấn luyện, kiểm tra và thử nghiệm mô hình

Neural Networks và Deep Learning

  • Cấu trúc mạng thần kinh
  • Sử dụng TensorFlow hoặc PyTorch
  • Xây dựng và huấn luyện mô hình

Ngôn ngữ Tự nhiên và Computer Vision

  • Phân loại văn bản và phân tích cảm xúc
  • Cơ bản về nhận dạng hình ảnh
  • Mô hình đã huấn luyện sẵn và học chuyển giao

Triển khai AI trong Ứng dụng

  • Lưu trữ và tải mô hình
  • Sử dụng mô hình AI trong API hoặc ứng dụng web
  • Thực hành tốt nhất cho kiểm tra và bảo trì

Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết về logic và cấu trúc lập trình
  • Kinh nghiệm với Python hoặc ngôn ngữ lập trình cấp cao tương tự
  • Đôi nét cơ bản về thuật toán và cấu trúc dữ liệu

Đối tượng tham gia

  • Chuyên viên hệ thống CNTT
  • Nhà phát triển phần mềm muốn tích hợp AI
  • Kỹ sư và quản lý kỹ thuật đang tìm hiểu các giải pháp dựa trên AI
 40 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories