Reinforcement Learning với Google Colab Training Course

khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (tại Việt Nam) dành cho các chuyên gia cấp cao muốn nâng cao kiến thức về mô hình học máy, cải thiện kỹ năng điều chỉnh siêu tham số và học cách triển khai mô hình hiệu quả sử dụng Google Colab.

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

• Triển khai các mô hình học máy nâng cao bằng cách sử dụng các khung làm việc phổ biến như Scikit-learn và TensorFlow.
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình thông qua điều chỉnh siêu tham số.
• Triển khai các mô hình học máy trong các ứng dụng thực tế sử dụng Google Colab.
• Hợp tác và quản lý các dự án học máy quy mô lớn trên Google Colab.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu cấp trung và chuyên gia y tế muốn tận dụng AI để phát triển ứng dụng chăm sóc sức khỏe tiên tiến sử dụng Google Colab.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai mô hình AI cho y tế bằng cách sử dụng Google Colab.
• Sử dụng AI để tạo模型输出在中途被打断，以下是根据上下文补全的翻译：

  Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu cấp trung và chuyên gia y tế muốn tận dụng AI để phát triển ứng dụng chăm sóc sức khỏe tiên tiến sử dụng Google Colab.

  Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

  • Triển khai mô hình AI cho y tế bằng cách sử dụng Google Colab.
  • Sử dụng AI để tạo dựng mô hình dự đoán trong dữ liệu y tế.
  • Phân tích ảnh y tế với các kỹ thuật hướng dẫn bởi AI.
  • Khám phá những cân nhắc về đạo đức trong giải pháp chăm sóc sức khỏe dựa trên AI.

khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (ở Việt Nam) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư cấp trung muốn sử dụng Google Colab và Apache Spark để xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

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

• Cài đặt môi trường dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Google Colab và Spark.
• Xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả với Apache Spark.
• Biểu đồ hóa dữ liệu lớn trong môi trường hợp tác.
• Tích hợp Apache Spark với công cụ dựa trên đám mây.

Khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia IT cấp cơ bản muốn học các kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu bằng Google Colab.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Cài đặt và điều hướng Google Colab.
• Viết và thực thi mã cơ bản Python.
• Nhập và xử lý các tập dữ liệu.
• Tạo biểu đồ bằng thư viện Python.

Google Colab Pro là một môi trường dựa trên đám mây cho phát triển Python có thể mở rộng, cung cấp các máy chủ hiệu suất cao GPU, thời gian chạy lâu hơn và bộ nhớ lớn hơn để xử lý công việc AI và khoa học dữ liệu đòi hỏi.

khóa đào tạo trực tuyến này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho người dùng cấp trung bình Python muốn sử dụng Google Colab Pro để thực hiện học máy, xử lý dữ liệu và nghiên cứu cộng tác trong một giao diện sổ tay mạnh mẽ.

Kết thúc khóa đào tạo này, các học viên sẽ có thể:

• Thiết lập và quản lý các quyển sổ dựa trên đám mây Python sử dụng Colab Pro.
• Sử dụng Access GPUs và TPUs để tính toán nhanh hơn.
• Chuẩn hóa quy trình làm việc học máy sử dụng các thư viện phổ biến (ví dụ: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Tích hợp với Google Drive và nguồn dữ liệu bên ngoài cho các dự án cộng tác.

Định dạng khóa học

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

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

khóa đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho chuyên gia cấp cao muốn nâng cao hiểu biết về trí tuệ nhân tạo thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow trong việc phát triển mô hình thị giác phức tạp sử dụng Google Colab.

Kết thúc khóa học, học viên sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron tích chập (CNNs) bằng TensorFlow.
• Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách hiệu quả và mở rộng quy mô.
• Triển khai các kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho tác vụ trí tuệ nhân tạo thị giác máy tính.
• Đặt ứng dụng thị giác máy tính vào thực tế.
• Sử dụng học chuyển tiếp để cải thiện hiệu suất của mô hình CNN.
• Triển khai và giải thích kết quả của mô hình phân loại ảnh.

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, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu muốn tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Deep Reinforcement Learning khi họ thực hiện từng bước tạo một Deep Learning Agent.

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

• Hiểu các khái niệm chính đằng sau Deep Reinforcement Learning và có thể phân biệt nó với Machine Learning.
• Áp dụng các thuật toán Reinforcement Learning nâng cao để giải quyết các vấn đề thực tế.
• Xây dựng một Deep Learning Agent.

Khóa học trực tuyến hoặc trực tiếp này tại Việt Nam dành cho các nhà khoa học dữ liệu trình độ đầu ngành muốn học cách tạo ra các biểu đồ có ý nghĩa và hấp dẫn về mặt thị giác.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Cài đặt và điều hướng Google Colab cho việc trực quan hóa dữ liệu.
• Tạo các loại biểu đồ khác nhau bằng Matplotlib.
• Sử dụng Seaborn để thực hiện kỹ thuật trực quan hóa nâng cao.
• Tùy chỉnh biểu đồ cho việc trình bày và hiểu rõ hơn.
• Giải thích và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả thông qua các công cụ trực quan.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn có được sự hiểu biết toàn diện và các kỹ năng thực tế về cả Large Language Models (LLMs) và Reinforcement Learning (RL).

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

• Hiểu các thành phần và chức năng của mô hình transformer.
• Tối ưu hóa và tinh chỉnh LLM cho các tác vụ và ứng dụng cụ thể.
• Hiểu các nguyên tắc và phương pháp luận cốt lõi của học tăng cường.
• Tìm hiểu cách các kỹ thuật học tăng cường có thể nâng cao hiệu suất của LLM.

khóa đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và phát triển cấp trung cấp muốn áp dụng các thuật toán học máy hiệu quả thông qua môi trường Google Colab.

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

• Cài đặt và điều hướng Google Colab cho các dự án học máy.
• Hiểu và áp dụng nhiều thuật toán học máy khác nhau.
• Sử dụng thư viện như Scikit-learn để phân tích và dự đoán dữ liệu.
• Triển khai các mô hình học có giám sát và không giám sát.
• Tối ưu hóa và đánh giá hiệu quả các mô hình học máy.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn (tại Việt Nam) nhằm vào các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên có kỹ năng trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật NLP sử dụng Python trong Google Colab.

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

• Hiểu rõ các khái niệm cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu văn bản cho các tác vụ NLP.
• Thực hiện phân tích cảm xúc sử dụng thư viện NLTK và SpaCy.
• Làm việc với dữ liệu văn bản bằng Google Colab để phát triển có quy mô và hợp tác.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu trình độ初学者，他们希望使用 Google Colab 从头开始学习 Python 编程。

完成本课程后，参与者将能够：

• 理解 Python 编程语言的基础知识。
• 在 Google Colab 环境中实现 Python 代码。
• 利用控制结构来管理 Python 程序的流程。
• 创建函数以有效地组织和重用代码。
• 探索并使用 Python 编程的基本库。

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu mong muốn vượt ra ngoài các phương pháp học máy truyền thống để dạy một chương trình máy tính cách tìm ra các sự vật (giải quyết vấn đề) mà không cần sử dụng dữ liệu được gắn nhãn và các tập dữ liệu lớn.

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

• Cài đặt và áp dụng các thư viện và ngôn ngữ lập trình cần thiết để triển khai Reinforcement Learning.
• Tạo một tác nhân phần mềm có khả năng học hỏi thông qua phản hồi thay vì thông qua học có giám sát.
• Lập trình một tác nhân để giải quyết các vấn đề mà việc ra quyết định diễn ra tuần tự và hữu hạn.
• Áp dụng kiến thức để thiết kế phần mềm có thể học hỏi theo cách tương tự như cách con người học.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia dữ liệu cấp trung cao muốn áp dụng kỹ thuật dự báo chuỗi thời gian vào dữ liệu thực tế sử dụng Google Colab.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu nền tảng của phân tích chuỗi thời gian.
• Sử dụng Google Colab để làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
• Áp dụng các mô hình ARIMA để dự báo xu hướng dữ liệu.
• Tận dụng thư viện Prophet của Facebook cho dự báo linh hoạt.
• Biểu đồ hóa dữ liệu chuỗi thời gian và kết quả dự báo.