Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo Dự đoán Training Course

Giải Thích

• Định nghĩa về Trí Tuệ Nhân Tạo Dự Báo
• Bối cảnh lịch sử và phát triển của phân tích dự báo
• Nguyên tắc cơ bản về học máy và khai thác dữ liệu

Sưu Tập và Xử Lý Dữ Liệu

• Sưu tập 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)

• Trình bày dữ liệu để tìm hiểu
• Thống kê mô tả và tổng hợp dữ liệu
• Xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu

Mô Hình Thống Kê

• Nguyên tắc cơ bản về suy luận thống kê
• Phân tích hồi quy
• Mô hình phân loại

Các Thuật Toán Học Máy Dự Báo

• Tổng quan các thuật toán học có giám sát
• Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên
• Mạng nơron và cơ bản về học sâu

Đánh Giá và Lựa Chọn Mô Hình

• Hiểu độ chính xác và các chỉ số hiệu suất mô hình
• Các kỹ thuật kiểm định chéo
• Sử dụng quá mức và điều chỉnh mô hình

Các Ứng Dụng Thực Tế của Trí Tuệ Nhân Tạo Dự Báo

• Các nghiên cứu trường hợp trong các ngành khác nhau
• Các vấn đề đạo đức trong mô hình hóa dự báo
• Các giới hạn và thách thức của Trí Tuệ Nhân Tạo Dự Báo

Dự Án Thực Tế

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

Tóm Lại và Các Bước Tiếp Theo