Phát hiện gian lận với Python và TensorFlow Khóa Học Đào Tạo

Khóa học thực hành này tập trung vào các kỹ thuật Python nâng cao, các thực hành kỹ thuật tốt nhất và các mô hình thiết kế thông dụng để xây dựng các ứng dụng Python có thể duy trì, kiểm thử và hiệu suất cao. Khóa học nhấn mạnh về công cụ hiện đại, kiểu dữ liệu, các mô hình đồng thời, các mô hình kiến trúc và quy trình làm việc sẵn sàng triển khai.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các lập trình viên Python trung cấp đến nâng cao muốn áp dụng các thực hành và mô hình chuyên nghiệp cho các hệ thống Python đạt chuẩn sản xuất.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng kiểu dữ liệu Python, dataclasses và kiểm tra kiểu để tăng độ tin cậy của mã.
• Sử dụng các mô hình thiết kế và nguyên tắc kiến trúc để cấu trúc ứng dụng mạnh mẽ.
• Triển khai đồng thời và song song đúng cách bằng asyncio và multiprocessing.
• Xây dựng mã đã được kiểm thử tốt với pytest, kiểm thử dựa trên thuộc tính và các ống dẫn CI.
• Định mức, tối ưu hóa và củng cố ứng dụng Python cho sản xuất.
• Bao gói, phân phối và triển khai dự án Python bằng công cụ hiện đại và container.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và các demo ngắn.
• Labs thực hành và bài tập lập trình hàng ngày.
• Dự án tổng hợp nhỏ tích hợp mô hình, kiểm thử và triển khai.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh hoặc khu vực tập trung (dữ liệu, web, hoặc infra), vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khoá học này giảng dạy các kỹ thuật thiết kế, xây dựng, kiểm thử và triển khai hệ thống tự động (đại diện) sử dụng Python. Nó bao gồm vòng lặp tác nhân, tích hợp công cụ, quản lý bộ nhớ và trạng thái, mô hình dàn xếp, kiểm soát an toàn và xem xét sản phẩm.

Khoá học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các kỹ sư ML trung cấp đến cao cấp, nhà phát triển AI và kỹ sư phần mềm mong muốn xây dựng các tác nhân tự động mạnh mẽ và sẵn sàng sản xuất sử dụng Python.

Đến cuối khoá học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế và triển khai vòng lặp tác nhân và quy trình ra quyết định.
• Tích hợp các công cụ và API bên ngoài để mở rộng khả năng của tác nhân.
• Triển khai kiến trúc bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn cho tác nhân.
• Tổ chức các dàn xếp đa bước và khả năng ghép nối tác nhân.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất về an toàn, kiểm soát truy cập và khả năng quan sát cho các tác nhân đã triển khai.

Định dạng của Khoá học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Các phòng thí nghiệm thực hành xây dựng tác nhân với Python và các SDK phổ biến.
• Các bài tập dựa trên dự án tạo ra các nguyên mẫu có thể triển khai.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khoá học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để xếp lịch.

Khám phá các phương pháp thực tiễn trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (AI) sử dụng Python. Khóa học giúp trang bị cho người học kỹ năng khai thác dữ liệu, xây dựng các mô hình học máy và triển khai các ứng dụng hỗ trợ ra quyết định trong bối cảnh doanh nghiệp. Nội dung bao gồm quy trình CRISP-DM, phân tích thống kê, học có giám sát và không giám sát, học sâu với Tensorflow, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý dữ liệu lớn với Spark và kỹ thuật kể chuyện dựa trên dữ liệu. Đây là lựa chọn lý tưởng cho người mới bắt đầu nhằm lấy chứng nhận khoa học dữ liệu Python và chuẩn bị hành trang cho sự nghiệp phân tích dữ liệu.

Trí tuệ Nhân tạo với Python là sự phát triển của hệ thống thông minh sử dụng hệ sinh thái rộng lớn về AI và học máy của Python.

Bài giảng này do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các lập trình viên cấp trung của Python muốn thiết kế, triển khai và triển khai giải pháp AI sử dụng Python.

Tại kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai các thuật toán AI bằng cách sử dụng thư viện AI gốc của Python.
• Làm việc với mô hình học giám sát, không giám sát và tăng cường.
• Tích hợp giải pháp AI vào ứng dụng và quy trình hiện có.
• Đánh giá hiệu suất mô hình và tối ưu hóa cho độ chính xác và hiệu quả.

Thể loại của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Tự thực hiện trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các nhà phân tích kinh doanh muốn tự động hóa giao dịch bằng thuật toán, Python và R.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng các thuật toán để mua và bán chứng khoán nhanh chóng ở mức tăng giảm chuyên biệt.
• Giảm chi phí liên quan đến giao dịch bằng cách sử dụng giao dịch thuật toán.
• Tự động theo dõi giá cổ phiếu và đặt lệnh giao dịch.

Khóa học Áp dụng AI từ Cơ bản bằng Python cung cấp cho các lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu những kỹ năng nền tảng để xây dựng các giải pháp học máy từ đầu bằng Python. Nội dung bao gồm các nguyên lý cốt lõi của học có giám sát (phân loại và hồi quy), học không giám sát (phân cụm và phát hiện bất thường), cùng với các kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến. Khóa học phân tích các phương pháp hiệu quả để làm việc với scikit-learn, Apache Spark MLlib và Jupyter notebooks nhằm hỗ trợ phát triển AI thực tiễn. Giúp các chuyên gia triển khai các mô hình ML thực tế, đánh giá các hạn chế của thuật toán và hoàn thành các dự án ứng dụng để giải quyết các vấn đề thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển trình độ trung cấp Python muốn nâng cao trải nghiệm phát triển Python bằng AWS Cloud9.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và cấu hình AWS Cloud9 cho phát triển Python.
• Hiểu giao diện và các tính năng của IDE AWS Cloud9.
• Viết, gỡ lỗi và triển khai các ứng dụng Python trong AWS Cloud9.
• Hợp tác với các nhà phát triển khác bằng nền tảng AWS Cloud9.
• Tích hợp AWS Cloud9 với các dịch vụ AWS khác để triển khai nâng cao.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho những chuyên gia cấp cao muốn sâu hơn vào thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow trong việc phát triển các mô hình thị giác phức tạp bằng Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơron tích chập (CNN) bằng TensorFlow.
• Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách mở rộng và hiệu quả.
• Thực hiện các kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho các nhiệm vụ thị giác máy tính.
• Triển khai các mô hình thị giác cho các ứng dụng thực tế.
• Sử dụng chuyển giao học để nâng cao hiệu suất của mô hình CNN.
• Trực quan hóa và giải thích kết quả của các mô hình phân loại ảnh.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Dask với hệ sinh thái Python để xây dựng, mở rộng và phân tích các tập dữ liệu lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường để bắt đầu xây dựng xử lý dữ liệu lớn với Dask và Python.
• Khám phá các tính năng, thư viện, công cụ và API có sẵn trong Dask.
• Hiểu cách Dask tăng tốc tính toán song song trong Python.
• Tìm hiểu cách mở rộng hệ sinh thái Python (Numpy, SciPy và Pandas) bằng cách sử dụng Dask.
• Tối ưu hóa môi trường Dask để duy trì hiệu suất cao trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển Python và chuyên gia phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu sử dụng Pandas và NumPy.

Bằng cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển bao gồm Python, Pandas và NumPy.
• Tạo ứng dụng phân tích dữ liệu bằng Pandas và NumPy.
• Thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu phức tạp, sắp xếp và lọc dữ liệu.
• Thực hiện các thao tác tổng hợp và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và các thư viện trực quan khác.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa mã phân tích dữ liệu của họ.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này dưới sự hướng dẫn của giảng viên (tại Việt Nam) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển có trình độ trung cấp muốn hiểu và áp dụng kỹ thuật học sâu bằng môi trường Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và điều hướng Google Colab cho các dự án học sâu.
• Hiểu rõ cơ bản về mạng thần kinh.
• Triển khai mô hình học sâu bằng TensorFlow.
• Huấn luyện và đánh giá mô hình học sâu.
• Tận dụng các tính năng nâng cao của TensorFlow cho học sâu.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng bộ công cụ FARM (FastAPI, React và MongoDB) để xây dựng các ứng dụng web động, hiệu suất cao và có khả năng mở rộng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết tích hợp FastAPI, React và MongoDB.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích chính của bộ công cụ FARM.
• Tìm hiểu cách xây dựng REST API với FastAPI.
• Tìm hiểu cách thiết kế các ứng dụng tương tác với React.
• Phát triển, kiểm tra và triển khai các ứng dụng (front-end và back-end) bằng bộ công cụ FARM.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng FastAPI với Python để xây dựng, kiểm tra và triển khai các API RESTful dễ dàng và nhanh chóng hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để xây dựng API với Python và FastAPI.
• Tạo API nhanh chóng và dễ dàng hơn bằng thư viện FastAPI.
• Tìm hiểu cách tạo mô hình dữ liệu và lược đồ dựa trên Pydantic và OpenAPI.
• Kết nối API với cơ sở dữ liệu bằng SQLAlchemy.
• Triển khai bảo mật và xác thực trong API bằng các công cụ của FastAPI.
• Xây dựng hình ảnh container và triển khai API web lên máy chủ đám mây.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng Tensorflow 2.x để xây dựng các công cụ dự đoán, phân loại, mô hình sinh, mạng nơ-ron, v.v.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình TensorFlow 2.x.
• Hiểu được lợi ích của TensorFlow 2.x so với các phiên bản trước.
• Xây dựng các mô hình học sâu.
• Triển khai một bộ phân loại hình ảnh nâng cao.
• Triển khai một mô hình học sâu lên đám mây, thiết bị di động và IoT.

Khóa học này bắt đầu bằng việc cung cấp cho bạn kiến thức khái niệm về mạng neuron và nói chung là thuật toán học máy, học sâu (thuật toán và ứng dụng).

Phần 1 (40%) của khóa huấn luyện tập trung vào cơ bản, nhưng sẽ giúp bạn chọn công nghệ phù hợp: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, v.v.

Phần 2 (20%) của khóa huấn luyện giới thiệu Theano - một thư viện Python giúp viết mô hình học sâu dễ dàng hơn.

Phần 3 (40%) của khóa huấn luyện sẽ tập trung vào TensorFlow - API của thư viện phần mềm nguồn mở do Google phát triển cho Học Sâu. Các ví dụ và bài thực hành đều được thực hiện bằng TensorFlow.

Đối tượng học viên

Khóa học này dành cho các kỹ sư muốn sử dụng TensorFlow trong dự án Học Sâu của họ.

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ:

• có hiểu biết tốt về mạng neuron sâu (DNN), CNN và RNN
• hiểu cấu trúc và cơ chế triển khai của TensorFlow
• có khả năng thực hiện các tác vụ cài đặt / môi trường sản xuất / kiến trúc và cấu hình
• có thể đánh giá chất lượng mã, thực hiện gỡ lỗi, giám sát
• có thể triển khai các tác vụ nâng cao như huấn luyện mô hình, xây dựng đồ thị và ghi log