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

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan