Liên hệ với chúng tôi
 Thời gian kéo dài 21 Giờ học

Đề cương khóa học

Giới thiệu

  • Xác định AI Dự đoán
  • Bối cảnh lịch sử và sự phát triển của phân tích dự đoán
  • Các nguyên tắc cơ bản của học máy và khai phá dữ liệu

Thu thập và Tiền xử lý Dữ liệu

  • Thu thập dữ liệu liên quan
  • Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích
  • Hiểu các loại dữ liệu và nguồn dữ liệu

Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA)

  • Trực quan hóa dữ liệu để tìm hiểu sâu hơn
  • Thống kê mô tả và tóm tắt dữ liệu
  • Nhận dạng các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu

Mô hình hóa Thống kê

  • Cơ sở của suy luận thống kê
  • Phân tích hồi quy
  • Các mô hình phân loại

Các Thuật toán Học máy cho Dự đoán

  • Tổng quan về các thuật toán học có giám sát
  • Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên
  • Kết nối thần kinh và cơ sở của học sâu

Đánh giá và Chọn mô hình

  • Hiểu độ chính xác của mô hình và các chỉ số hiệu suất
  • Kỹ thuật kiểm tra chéo
  • Overfitting và tinh chỉnh mô hình

Ứng dụng Thực tế của AI Dự đoán

  • Các nghiên cứu tình huống trong nhiều ngành khác nhau
  • Các yếu tố đạo đức trong mô hình hóa dự đoán
  • Hạn chế và thách thức của AI Dự đoán

Dự án Thực hành

  • Làm việc với một bộ dữ liệu để tạo mô hình dự đoán
  • Áp dụng mô hình để thực hiện dự báo
  • Đánh giá và diễn giải kết quả

Yêu cầu

  • Hiểu biết về thống kê cơ bản
  • Kinh nghiệm với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào
  • Quen thuộc với xử lý dữ liệu và bảng tính
  • Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó về AI hoặc khoa học dữ liệu

Đối tượng

  • Chuyên gia CNTT
  • Nhân viên phân tích dữ liệu
  • Nhân viên kỹ thuật

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (3)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan