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 được sử dụng ở đâu?
- AI so với Machine Learning so với Deep Learning
- Các công cụ và nền tảng phổ biến
Python cho AI
- Ôn tập các kiến thức cơ bản về Python
- Sử dụng Jupyter Notebook
- Cài đặt và quản lý các 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 so với học không giám sát
- Phân loại, hồi quy và phân cụm
- Huấn luyện, kiểm chứng và kiểm thử mô hình
Mạng Nơ-ron và Deep Learning
- Kiến trúc mạng nơ-ron
- Sử dụng TensorFlow hoặc PyTorch
- Xây dựng và huấn luyện mô hình
Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên và Thị giác Máy tính
- Phân loại văn bản và phân tích cảm xúc
- Cơ bản về nhận dạng hình ảnh
- Mô hình được huấn luyện trước 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
- Các thực hành tốt nhất cho kiểm thử và bảo trì
Tóm tắt và Các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về logic và cấu trúc lập trình
- Kinh nghiệm làm việc với Python hoặc các ngôn ngữ lập trình cấp cao tương tự
- Nắm vững cơ bản về thuật toán và cấu trúc dữ liệu
Đối tượng tham gia
- Chuyên gia hệ thống CNTT
- Lập trình viên phần mềm mong muốn tích hợp AI
- Kỹ sư và quản lý kỹ thuật 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