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

Yêu cầu

  • 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 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan