Học Máy với Google Colab Khóa Học Đào Tạo

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng tới các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng AdaBoost để xây dựng các thuật toán boost cho học máy với Python.

Đến cuối khóa học, các thí sinh sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với AdaBoost.
• Hiểu phương pháp học tập tập hợp và cách triển khai boosting tự thích ứng.
• Học cách xây dựng các mô hình AdaBoost để tăng cường thuật toán học máy trong Python.
• Sử dụng điều chỉnh siêu tham số để tăng độ chính xác và hiệu suất của các mô hình AdaBoost.

Khóa học này bao gồm các chủ đề về AI (tập trung vào Machine Learning và Deep Learning) trong ngành Automotive. Khóa học này giúp xác định công nghệ nào có thể được (tiềm năng) sử dụng trong nhiều tình huống trong ô tô: từ tự động hóa đơn giản, nhận dạng hình ảnh đến khả năng đưa ra quyết định tự động.

Khám phá các nguyên lý cơ bản của trí tuệ nhân tạo cho thấy cách công nghệ thông minh định hình lại chiến lược số, tự động hóa và ra quyết định trong các hoạt động doanh nghiệp. Bài học xem xét các khái niệm trọng tâm bao gồm lịch sử phát triển của AI, khung giải quyết vấn đề, biểu diễn tri thức, suy luận trong điều kiện không chắc chắn và các mô hình học máy, đồng thời đề cập đến giao tiếp, nhận thức và hành động tự chủ. Hướng dẫn các nhà lãnh đạo và kiến trúc sư đánh giá cơ hội chuyển đổi do AI thúc đẩy, phân tích các xu hướng công nghệ mới nổi và tích hợp các giải pháp thông minh thực tiễn để tăng tốc độ linh hoạt của doanh nghiệp.

Khóa học đào tạo trực tiếp có hướng dẫn này tại Việt Nam (qua mạng hoặc tại chỗ) nhằm mục đích hỗ trợ các nhà sinh học muốn hiểu rõ cách AlphaFold hoạt động và sử dụng các mô hình AlphaFold làm tài liệu tham chiếu trong các nghiên cứu thực nghiệm của mình.

Sau khi hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có khả năng:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của AlphaFold.
• Nắm vững cách thức hoạt động của AlphaFold.
• Học cách diễn giải các kết quả và dự đoán từ AlphaFold.

Mạng nơ-ron nhân tạo là một mô hình dữ liệu tính toán được sử dụng trong việc phát triển các hệ thống Artificial Intelligence (AI) có khả năng thực hiện các tác vụ "thông minh". Neural Networks thường được sử dụng trong các ứng dụng Machine Learning (ML), vốn là một triển khai của AI. Deep Learning là một tập hợp con của ML.

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 (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia với nhiều trình độ chuyên môn khác nhau, những người muốn tận dụng nền tảng AutoML của Google để xây dựng chatbot tùy chỉnh cho nhiều ứng dụng.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của phát triển chatbot.
• Điều hướng Nền tảng Đám mây Google và truy cập AutoML.
• Chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện các mô hình chatbot.
• Huấn luyện và đánh giá các mô hình chatbot tùy chỉnh bằng cách sử dụng AutoML.
• Triển khai và tích hợp chatbot vào nhiều nền tảng và kênh khác nhau.
• Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất chatbot theo thời gian.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) cung cấp một giới thiệu về lĩnh vực nhận dạng mẫu và học máy. Khóa học đề cập đến các ứng dụng thực tế trong thống kê, khoa học máy tính, xử lý tín hiệu, thị giác máy tính, khai thác dữ liệu và tin sinh học.

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

• Áp dụng các phương pháp thống kê cốt lõi vào nhận dạng mẫu.
• Sử dụng các mô hình chính như mạng nơ-ron và phương pháp kernel để phân tích dữ liệu.
• Triển khai các kỹ thuật nâng cao để giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Cải thiện độ chính xác dự đoán bằng cách kết hợp các mô hình khác nhau.

Khóa học được hướng dẫn bởi giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng TensorFlow Lite cho ứng dụng Edge AI.

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

• Hiểu rõ các nguyên tắc cơ bản của TensorFlow Lite và vai trò của nó trong Edge AI.
• Phát triển và tối ưu hóa các mô hình AI bằng TensorFlow Lite.
• Triển khai các mô hình TensorFlow Lite trên nhiều thiết bị cạnh.
• Sử dụng các công cụ và kỹ thuật để chuyển đổi và tối ưu hóa mô hình.
• Thực hiện các ứng dụng Edge AI thực tế bằng TensorFlow Lite.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển muốn khám phá các sản phẩm và tính năng AutoML để tạo và triển khai các mô hình đào tạo ML tùy chỉnh với nỗ lực tối thiểu.

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

• Khám phá dòng sản phẩm AutoML để triển khai các dịch vụ khác nhau cho nhiều loại dữ liệu.
• Chuẩn bị và gắn nhãn bộ dữ liệu để tạo các mô hình ML tùy chỉnh.
• Đào tạo và quản lý mô hình để tạo ra các mô hình học máy chính xác và công bằng.
• Make dự đoán bằng cách sử dụng các mô hình đã được đào tạo để đáp ứng các mục tiêu và nhu cầu kinh doanh.

Kubeflow là một nền tảng mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc xây dựng, huấn luyện và triển khai các tác vụ học máy trên Kubernetes.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho những chuyên gia từ mức độ cơ bản đến trung cấp muốn xây dựng các quy trình làm việc ML đáng tin cậy bằng Kubeflow.

Sau khi hoàn thành khóa đào tạo này, học viên sẽ có được kỹ năng để:

• Điều hướng hệ sinh thái và các thành phần lõi của Kubeflow.
• Xây dựng các quy trình làm việc có thể tái tạo với Kubeflow Pipelines.
• Chạy các công việc huấn luyện có khả năng mở rộng trên Kubernetes.
• Triển khai các mô hình học máy hiệu quả bằng Kubeflow Serving.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng được hướng dẫn và thảo luận hợp tác.
• Thực hành hands-on với các thành phần Kubeflow thực tế.
• Bài tập thực tế để xây dựng quy trình làm việc ML từ đầu đến cuối.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Các phiên bản tùy chỉnh của khóa đào tạo này có thể được sắp xếp để phù hợp với công nghệ và yêu cầu dự án của đội ngũ của bạn.

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 và nhà khoa học dữ liệu muốn xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc học máy trên Kubernetes.

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

• Cài đặt và cấu hình Kubeflow tại chỗ và trên đám mây.
• Xây dựng, triển khai và quản lý các quy trình làm việc ML dựa trên các container Docker và Kubernetes.
• Chạy toàn bộ các pipeline học máy trên các kiến trúc và môi trường đám mây đa dạng.
• Sử dụng Kubeflow để tạo và quản lý các Jupyter notebook.
• Xây dựng các workload đào tạo ML, điều chỉnh siêu tham số và phục vụ trên nhiều nền tảng.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà phát triển muốn sử dụng Google’s ML Kit để xây dựng các mô hình học máy tối ưu hóa cho xử lý trên thiết bị di động.

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

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu phát triển các tính năng học máy cho ứng dụng di động.
• Tích hợp các công nghệ học máy mới vào ứng dụng Android và iOS bằng cách sử dụng ML Kit APIs.
• Cải thiện và tối ưu hóa các ứng dụng hiện có bằng cách sử dụng ML Kit SDK cho xử lý và triển khai trên thiết bị.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Random Forest để xây dựng các thuật toán học máy cho các bộ dữ liệu lớn.

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

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với Random Forest.
• Hiểu được những ưu điểm của Random Forest và cách triển khai để giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy.
• Học cách xử lý các bộ dữ liệu lớn và giải thích nhiều cây quyết định trong Random Forest.
• Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất các mô hình học máy bằng cách điều chỉnh các tham số siêu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn học cách sử dụng RapidMiner để ước tính và dự báo giá trị, đồng thời sử dụng các công cụ phân tích cho dự báo chuỗi thời gian.

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

• Học cách áp dụng phương pháp CRISP-DM, chọn các thuật toán học máy phù hợp và nâng cao việc xây dựng và hiệu suất mô hình.
• Sử dụng RapidMiner để ước tính và dự báo giá trị, đồng thời sử dụng các công cụ phân tích cho dự báo chuỗi thời gian.