Machine Learning Training in Hanoi

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu khái niệm về mô hình được huấn luyện trước và học cách áp dụng chúng để giải quyết các vấn đề thực tế mà không cần xây dựng mô hình từ đầu.

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

• Hiểu khái niệm và lợi ích của các mô hình được huấn luyện trước.
• Khám phá các kiến trúc mô hình được huấn luyện trước khác nhau và các trường hợp sử dụng của chúng.
• Tinh chỉnh một mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ cụ thể.
• Triển khai các mô hình được huấn luyện trước trong các dự án học máy đơn giản.

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

Khi 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 công tác 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 bằng Google Colab.
• Hợp tác và quản lý các dự án học máy quy mô lớn trong Google Colab.

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) dành cho các nhà phát triển AI trung cấp, kỹ sư học máy và kiến trúc sư hệ thống, những người muốn tối ưu hóa các mô hình AI để triển khai trên thiết bị biên.

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

• Hiểu được những thách thức và yêu cầu khi triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên.
• Áp dụng các kỹ thuật nén mô hình để giảm kích thước và độ phức tạp của các mô hình AI.
• Sử dụng các phương pháp lượng tử hóa để nâng cao hiệu quả của mô hình trên phần cứng biên.
• Triển khai cắt tỉa và các kỹ thuật tối ưu hóa khác để cải thiện hiệu suất mô hình.
• Triển khai các mô hình AI đã được tối ưu hóa trên nhiều thiết bị biên khác nhau.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và những người đam mê công nghệ ở trình độ trung cấp, những người muốn có được các kỹ năng thực tế trong việc triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên cho nhiều ứng dụng khác nhau.

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

• Hiểu các nguyên tắc của Edge AI và lợi ích của nó.
• Thiết lập và cấu hình môi trường điện toán biên.
• Phát triển, huấn luyện và tối ưu hóa các mô hình AI để triển khai trên thiết bị biên.
• Triển khai các giải pháp AI thực tế trên các thiết bị biên.
• Đánh giá và cải thiện hiệu suất của các mô hình đã triển khai trên thiết bị biên.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và bảo mật trong các ứng dụng Edge AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn làm chủ các công nghệ đằng sau hệ thống tự động.

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

• Thiết kế và triển khai các mô hình AI cho việc ra quyết định tự động.
• Phát triển các thuật toán điều khiển cho việc điều hướng tự động và tránh chướng ngại vật.
• Đảm bảo an toàn và độ tin cậy trong các hệ thống tự động được hỗ trợ bởi AI.
• Tích hợp các hệ thống tự động với các khung robotics và AI hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các kỹ thuật AI để tối ưu hóa quản lý năng suất trong sản xuất chất bán dẫn.

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

• Phân tích dữ liệu sản xuất để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ năng suất.
• Triển khai các thuật toán AI để nâng cao quy trình quản lý năng suất.
• Tối ưu hóa các thông số sản xuất để giảm lỗi và cải thiện năng suất.
• Tích hợp quản lý năng suất dựa trên AI vào quy trình sản xuất hiện có.

Buổi đào tạo trực tiếp này tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các chuyên gia kinh doanh và AI ở mức trung cấp muốn áp dụng học máy trong kinh doanh, dự báo và hệ thống được thúc đẩy bởi AI thông qua các nghiên cứu trường hợp thực tế và công cụ dựa trên Python.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách học máy phù hợp trong chiến lược AI và kinh doanh.
• Áp dụng các kỹ thuật học giám sát và không giám sát cho các vấn đề kinh doanh có cấu trúc.
• Preprocess và chuyển đổi dữ liệu để mô hình hóa.
• Sử dụng mạng neural cho các tác vụ phân loại và dự đoán.
• Thực hiện dự báo doanh số bằng phương pháp thống kê và dựa trên ML.
• Triển khai phân cụm và đào tạo quy tắc liên kết để phân đoạn khách hàng và khám phá mẫu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn áp dụng các kỹ thuật AI tiên tiến vào tự động hóa thiết kế bán dẫn, cải thiện hiệu quả, độ chính xác và đổi mới trong thiết kế và xác minh chip.

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

• Áp dụng các kỹ thuật AI nâng cao để tối ưu hóa quy trình thiết kế bán dẫn.
• Tích hợp các mô hình học máy vào các công cụ EDA để tăng cường khả năng xác minh thiết kế.
• Phát triển các giải pháp dựa trên AI cho các thách thức thiết kế phức tạp trong quá trình sản xuất chip.
• Tận dụng mạng nơ-ron để cải thiện độ chính xác và tốc độ của tự động hóa thiết kế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn hiểu và áp dụng các kỹ thuật AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất chất bán dẫn.

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

• Hiểu các phương pháp AI để tối ưu hóa quy trình trong sản xuất chip.
• Triển khai các mô hình AI để nâng cao năng suất và giảm thiểu lỗi.
• Phân tích dữ liệu quy trình để xác định các thông số chính cần tối ưu hóa.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy để tinh chỉnh quy trình sản xuất chất bán dẫn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ trung cấp, những người muốn tự động hóa và quản lý quy trình làm việc học máy, bao gồm huấn luyện, xác thực và triển khai mô hình bằng Apache Airflow.

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

• Thiết lập Apache Airflow để điều phối quy trình làm việc học máy.
• Tự động hóa các tác vụ tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình và xác thực.
• Tích hợp Airflow với các khung và công cụ học máy.
• Triển khai các mô hình học máy bằng cách sử dụng quy trình tự động.
• Giám sát và tối ưu hóa quy trình làm việc học máy trong môi trường sản xuất.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia dữ liệu cấp trung muốn áp dụng các kỹ thuật học máy vào các vấn đề kinh doanh dựa trên dữ liệu, bao gồm cả dự báo bán hàng và mô hình hóa dự đoán sử dụng mạng neural.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Nắm vững các khái niệm cơ bản và loại hình học máy.
• Áp dụng các thuật toán chính cho phân loại, hồi quy,聚类和关联分析。
• 使用Python进行探索性数据分析和数据准备。
• 为非线性建模任务使用神经网络。
• 实现业务预测的预测分析，包括销售数据。
• 使用可视化和统计技术评估和优化模型性能。

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Nắm vững các khái niệm cơ bản và loại hình học máy.
• Áp dụng các thuật toán chính cho phân loại, hồi quy,聚类和关联分析。
• Sử dụng Python để thực hiện phân tích dữ liệu khám phá và chuẩn bị dữ liệu.
• Sử dụng mạng neural cho các tác vụ mô hình hóa phi tuyến.
• Triển khai phân tích dự đoán cho việc dự báo kinh doanh, bao gồm cả dữ liệu bán hàng.
• Dánh giá và tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật trực quan và thống kê.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy, nhà nghiên cứu học sâu và chuyên gia thị giác máy tính trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn mở rộng kiến thức và kỹ năng của họ về học sâu để tạo ảnh từ văn bản.

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

• Hiểu các kiến trúc và kỹ thuật học sâu nâng cao để tạo ảnh từ văn bản.
• Triển khai các mô hình và tối ưu hóa phức tạp để tổng hợp hình ảnh chất lượng cao.
• Tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng cho các tập dữ liệu lớn và các mô hình phức tạp.
• Điều chỉnh các siêu tham số để cải thiện hiệu suất và khả năng khái quát hóa của mô hình.
• Tích hợp Stable Diffusion với các khung và công cụ học sâu khác.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia bảo mật thông tin từ trung cấp đến cao cấp, những người muốn nâng cao kỹ năng của họ trong việc phát hiện mối đe dọa và ứng phó sự cố dựa trên AI.

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

• Triển khai các thuật toán AI nâng cao để phát hiện mối đe dọa theo thời gian thực.
• Tùy chỉnh các mô hình AI cho các thách thức bảo mật thông tin cụ thể.
• Phát triển các quy trình tự động hóa để ứng phó với các mối đe dọa.
• Bảo mật các công cụ bảo mật dựa trên AI chống lại các cuộc tấn công đối nghịch.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các thuật toán học máy một cách hiệu quả bằng môi trường Google Colab.

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

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

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia bảo mật thông tin ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn tìm hiểu cách tận dụng AI để cải thiện khả năng phát hiện và ứng phó với các mối đe dọa.

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

• Hiểu các ứng dụng của AI trong bảo mật thông tin.
• Triển khai các thuật toán AI để phát hiện mối đe dọa.
• Tự động hóa ứng phó sự cố bằng các công cụ AI.
• Tích hợp AI vào cơ sở hạ tầng bảo mật thông tin hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu ở trình độ sơ cấp đến trung cấp, những người muốn sử dụng Weka để thực hiện các tác vụ khai thác dữ liệu.

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

• Cài đặt và cấu hình Weka.
• Hiểu môi trường và workbench của Weka.
• Thực hiện các tác vụ khai thác dữ liệu bằng Weka.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và nhà nghiên cứu thị giác máy tính, những người muốn tận dụng Stable Diffusion để tạo ra hình ảnh chất lượng cao cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau.

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

• Hiểu các nguyên tắc của Stable Diffusion và cách thức hoạt động của nó trong việc tạo hình ảnh.
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình Stable Diffusion cho các tác vụ tạo hình ảnh.
• Áp dụng Stable Diffusion vào các tình huống tạo hình ảnh khác nhau, chẳng hạn như nội suy ảnh, mở rộng ảnh và dịch ảnh.
• Tối ưu hóa hiệu suất và độ ổn định của các mô hình Stable Diffusion.

Mục tiêu của khóa học này là cung cấp khả năng cơ bản trong việc áp dụng các phương pháp Machine Learning vào thực tế. Thông qua việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện đa dạng của nó, dựa trên vô số ví dụ thực tế, khóa học này sẽ hướng dẫn cách sử dụng các khối xây dựng quan trọng nhất của Machine Learning, cách đưa ra quyết định mô hình hóa dữ liệu, diễn giải kết quả của các thuật toán và xác thực kết quả.

Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho bạn các kỹ năng để hiểu và sử dụng một cách tự tin các công cụ cơ bản nhất từ bộ công cụ Machine Learning, đồng thời tránh được những cạm bẫy phổ biến trong các ứng dụng Data Science.

Mục tiêu của khóa học này là cung cấp năng lực tổng quát trong việc áp dụng Machine Learning vào thực tế. Thông qua việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện đa dạng của nó, dựa trên vô số ví dụ thực tế, khóa học này sẽ hướng dẫn cách sử dụng các khối xây dựng quan trọng nhất của Machine Learning, cách đưa ra quyết định về mô hình hóa dữ liệu, diễn giải kết quả của các thuật toán và xác thực kết quả.

Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho bạn các kỹ năng để hiểu và sử dụng một cách tự tin các công cụ cơ bản nhất từ bộ công cụ Machine Learning và tránh những cạm bẫy phổ biến trong các ứng dụng Data Science.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng AdaBoost để xây dựng các thuật toán boosting cho học máy với Python.

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

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu xây dựng các mô hình học máy với AdaBoost.
• Hiểu phương pháp học tập kết hợp (ensemble learning) và cách triển khai adaptive boosting.
• Tìm hiểu cách xây dựng các mô hình AdaBoost để tăng cường các thuật toán học máy trong Python.
• Sử dụng điều chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning) để tăng độ chính xác và hiệu suất của các mô hình AdaBoost.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu cũng như những người không chuyên về kỹ thuật muốn sử dụng Auto-Keras để tự động hóa quy trình lựa chọn và tối ưu hóa mô hình học máy.

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

• Tự động hóa quy trình đào tạo các mô hình học máy hiệu quả cao.
• Tự động tìm kiếm các tham số tốt nhất cho các mô hình học sâu.
• Xây dựng các mô hình học máy có độ chính xác cao.
• Sử dụng sức mạnh của học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người có nền tảng về học máy và mong muốn tối ưu hóa các mô hình học máy được sử dụng để phát hiện các mẫu phức tạp trong dữ liệu lớn.

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

• Cài đặt và đánh giá các công cụ mã nguồn mở AutoML khác nhau (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, v.v.).
• Huấn luyện các mô hình học máy chất lượng cao.
• Giải quyết hiệu quả các loại bài toán học máy có giám sát khác nhau.
• Viết chính xác mã cần thiết để khởi tạo quá trình học máy tự động.

Khóa học này sẽ kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, với các ví dụ cụ thể được sử dụng xuyên suốt sự kiện.

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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu muốn tự động hóa, đánh giá và quản lý các mô hình dự đoán bằng khả năng học máy của DataRobot.

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

• Tải các tập dữ liệu vào DataRobot để phân tích, đánh giá và kiểm tra chất lượng dữ liệu.
• Xây dựng và huấn luyện mô hình để xác định các biến quan trọng và đáp ứng các mục tiêu dự đoán.
• Giải thích mô hình để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị, hữu ích trong việc đưa ra quyết định kinh doanh.
• Giám sát và quản lý mô hình để duy trì hiệu suất dự đoán tối ưu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn áp dụng các kỹ thuật thiết kế đặc trưng để xử lý dữ liệu tốt hơn và đạt được các mô hình học máy tốt hơn.

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

• Thiết lập môi trường phát triển tối ưu, bao gồm tất cả các gói Python cần thiết.
• Thu thập những hiểu biết quan trọng bằng cách phân tích các đặc trưng của một tập dữ liệu.
• Tối ưu hóa các mô hình học máy thông qua việc điều chỉnh chính dữ liệu thô.
• Làm sạch và chuyển đổi các tập dữ liệu để chuẩn bị cho học máy.

Học máy là một nhánh của Trí tuệ Nhân tạo, trong đó máy tính có khả năng học hỏi mà không cần được lập trình một cách rõ ràng.

Học sâu là một lĩnh vực con của học máy, sử dụng các phương pháp dựa trên việc học các biểu diễn và cấu trúc dữ liệu như mạng nơ-ron.

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao nổi tiếng với cú pháp rõ ràng và khả năng đọc code.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách triển khai các mô hình học sâu cho ngành viễn thông bằng cách sử dụng Python khi họ từng bước tạo ra một mô hình đánh giá rủi ro tín dụng học sâu.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản của học sâu.
• Tìm hiểu các ứng dụng và cách sử dụng học sâu trong ngành viễn thông.
• Sử dụng Python, Keras và TensorFlow để tạo các mô hình học sâu cho ngành viễn thông.
• Xây dựng mô hình dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ của riêng họ bằng cách sử dụng Python.

Định dạng khóa học

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

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

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

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.

Khóa học này dành cho những người đã có kiến thức nền tảng về khoa học dữ liệu và thống kê. Các giải thích được đưa ra nhằm củng cố kiến thức cho những ai đã quen thuộc với các khái niệm này hoặc cung cấp thông tin cho những người có nền tảng phù hợp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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 bằng AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• 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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (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 đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai Machine Learning khối lượng công việc lên máy chủ AWS EC2.

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

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên AWS.
• Sử dụng EKS (Elastic Kubernetes Service) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên AWS.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong môi trường sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng ứng dụng ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư muốn triển khai khối lượng công việc Machine Learning lên đám mây Azure.

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

• Cài đặt và cấu hình Kubernetes, Kubeflow và các phần mềm cần thiết khác trên Azure.
• Sử dụng Dịch vụ Kubernetes của Azure (AKS) để đơn giản hóa công việc khởi tạo một cụm Kubernetes trên Azure.
• Tạo và triển khai một quy trình Kubernetes để tự động hóa và quản lý các mô hình ML trong sản xuất.
• Huấn luyện và triển khai các mô hình ML TensorFlow trên nhiều GPU và máy chạy song song.
• Tận dụng các dịch vụ được quản lý khác của AWS để mở rộng một ứng dụng ML.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng học máy trong Mathematica để phân tích dữ liệu.

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

• Xây dựng và huấn luyện các mô hình học máy.
• Nhập và chuẩn bị dữ liệu cho học máy.
• Tách dữ liệu huấn luyện khỏi dữ liệu kiểm tra.
• Khám phá các ứng dụng của học sâu và mạng nơ-ron trong phân tích dữ liệu.

This instructor-led, live training in Hanoi (online or onsite) is aimed at intermediate-level data analysts, developers, or aspiring data scientists who wish to apply machine learning techniques in Python to extract insights, make predictions, and automate data-driven decisions.

By the end of this course, participants will be able to:

• Understand and differentiate key machine learning paradigms.
• Explore data preprocessing techniques and model evaluation metrics.
• Apply machine learning algorithms to solve real-world data problems.
• Use Python libraries and Jupyter notebooks for hands-on development.
• Build models for prediction, classification, recommendation, and clustering.

Machine Learning là một nhánh của Trí tuệ Nhân tạo, trong đó máy tính có khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng. Python là một ngôn ngữ lập trình nổi tiếng với cú pháp rõ ràng và dễ đọc. Nó cung cấp một bộ sưu tập các thư viện và kỹ thuật đã được kiểm chứng xuất sắc để phát triển các ứng dụng học máy.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách áp dụng các kỹ thuật và công cụ học máy để giải quyết các vấn đề thực tế trong ngành ngân hàng.

Người tham gia sẽ bắt đầu học các nguyên tắc cốt lõi, sau đó đưa kiến thức vào thực hành bằng cách xây dựng các mô hình học máy của riêng họ và sử dụng chúng để hoàn thành một số dự án nhóm.

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Nhà khoa học dữ liệu

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người có chuyên môn kỹ thuật muốn tìm hiểu cách triển khai chiến lược học máy đồng thời tối đa hóa việc sử dụng dữ liệu lớn.

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

• Hiểu được quá trình phát triển và các xu hướng của học máy.
• Biết cách học máy đang được ứng dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau.
• Làm quen với các công cụ, kỹ năng và dịch vụ có sẵn để triển khai học máy trong một tổ chức.
• Hiểu cách học máy có thể được sử dụng để nâng cao khai thác dữ liệu và phân tích.
• Tìm hiểu về kiến trúc trung gian dữ liệu (data middle backend) và cách các doanh nghiệp đang sử dụng nó.
• Hiểu vai trò của dữ liệu lớn và các ứng dụng thông minh trong các ngành công nghiệp.

Khóa đào tạo này dành cho những người muốn áp dụng Machine Learning trong các ứng dụng thực tế cho nhóm của họ. Khóa đào tạo sẽ không đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật mà tập trung vào các khái niệm cơ bản và ứng dụng kinh doanh/vận hành của nó.

Đối tượng mục tiêu

1. Nhà đầu tư và các doanh nhân AI
2. Quản lý và Kỹ sư có công ty đang tham gia vào lĩnh vực AI
3. Business Chuyên gia phân tích & Nhà đầu tư

Học máy là một nhánh của Trí tuệ Nhân tạo, trong đó máy tính có khả năng học hỏi mà không cần được lập trình một cách rõ ràng. Python là một ngôn ngữ lập trình nổi tiếng với cú pháp rõ ràng và khả năng đọc cao. Nó cung cấp một bộ sưu tập tuyệt vời các thư viện và kỹ thuật đã được kiểm chứng để phát triển các ứng dụng học máy.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách áp dụng các kỹ thuật và công cụ học máy để giải quyết các vấn đề thực tế trong ngành tài chính.

Người tham gia sẽ bắt đầu bằng việc tìm hiểu các nguyên tắc cốt lõi, sau đó đưa kiến thức vào thực hành bằng cách xây dựng các mô hình học máy của riêng họ và sử dụng chúng để hoàn thành một số dự án nhóm.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản trong học máy
• Tìm hiểu các ứng dụng và cách sử dụng học máy trong tài chính
• Phát triển chiến lược giao dịch thuật toán của riêng họ bằng cách sử dụng học máy với Python

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Nhà khoa học dữ liệu

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành nặng nề

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn vượt ra ngoài việc xây dựng các mô hình ML và tối ưu hóa quy trình tạo, theo dõi và triển khai mô hình ML.

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

• Cài đặt và cấu hình MLflow và các thư viện và khung ML liên quan.
• Đánh giá tầm quan trọng của khả năng theo dõi, tái tạo và triển khai của một mô hình ML.
• Triển khai các mô hình ML lên các đám mây công cộng, nền tảng khác nhau hoặc các máy chủ tại chỗ.
• Mở rộng quy trình triển khai ML để đáp ứng nhiều người dùng cộng tác trong một dự án.
• Thiết lập một đăng ký trung tâm để thử nghiệm, tái tạo và triển khai các mô hình ML.

Mục tiêu của khóa học này là cung cấp khả năng cơ bản trong việc áp dụng các phương pháp Machine Learning vào thực tế. Thông qua việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Scala và các thư viện đa dạng của nó, dựa trên vô số ví dụ thực tế, khóa học này sẽ hướng dẫn cách sử dụng các khối xây dựng quan trọng nhất của Machine Learning, cách đưa ra quyết định mô hình hóa dữ liệu, diễn giải kết quả của các thuật toán và xác thực kết quả.

Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho bạn các kỹ năng để hiểu và sử dụng một cách tự tin các công cụ cơ bản nhất từ bộ công cụ Machine Learning, đồng thời tránh được những cạm bẫy phổ biến trong các ứng dụng Data Science.

Khóa đào tạo này dành cho những người muốn áp dụng các kỹ thuật Machine Learning cơ bản trong các ứng dụng thực tế.

Đối tượng

Các nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê có một số kiến thức làm quen với học máy và biết cách lập trình R. Trọng tâm của khóa học này là các khía cạnh thực tế của việc chuẩn bị dữ liệu/mô hình, thực thi, phân tích hậu kiểm và trực quan hóa. Mục đích là cung cấp một giới thiệu thực tế về học máy cho những người tham gia quan tâm đến việc áp dụng các phương pháp này trong công việc.

Các ví dụ cụ thể theo ngành được sử dụng để làm cho việc đào tạo phù hợp với đối tượng.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng công nghệ iOS Machine Learning (ML) khi họ từng bước tạo và triển khai một ứng dụng di động iOS.

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

• Tạo một ứng dụng di động có khả năng xử lý hình ảnh, phân tích văn bản và nhận dạng giọng nói
• Access các mô hình ML được huấn luyện trước để tích hợp vào các ứng dụng iOS
• Tạo một mô hình ML tùy chỉnh
• Thêm hỗ trợ Siri Voice cho các ứng dụng iOS
• Hiểu và sử dụng các framework như coreML, Vision, CoreGraphics và GamePlayKit
• Sử dụng các ngôn ngữ và công cụ như Python, Keras, Caffee, Tensorflow, sci-kit learn, libsvm, Anaconda và Spyder

Đối tượng

• Các nhà phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

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

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

• Thiết lập 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 các API của ML Kit.
• Nâng cao và tối ưu hóa các ứng dụng hiện có bằng SDK ML Kit để xử lý và triển khai trên thiết bị.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia kinh doanh và kỹ thuật cấp trung muốn áp dụng các kỹ thuật học máy để giải quyết thách thức thực tế trong kinh doanh thông qua các nghiên cứu trường hợp thực tiễn và công cụ thực hành.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Hiểu cách mà học máy được tích hợp vào hệ thống AI hiện đại và chiến lược kinh doanh.
• Xác định các phương pháp học máy phù hợp cho các vấn đề kinh doanh khác nhau.
• Preprocess và chuyển đổi dữ liệu kinh doanh cho các tác vụ học máy.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy cơ bản như phân loại, hồi quy,聚类和时间序列预测。
• 在商业决策的背景下解释和评估机器学习模型。
• 通过案例研究获得实践经验，并将所学技术应用于实际场景。

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia kinh doanh và kỹ thuật cấp trung muốn áp dụng các kỹ thuật học máy để giải quyết thách thức thực tế trong kinh doanh thông qua các nghiên cứu trường hợp thực tiễn và công cụ thực hành.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham dự sẽ có khả năng:

• Hiểu cách mà học máy được tích hợp vào hệ thống AI hiện đại và chiến lược kinh doanh.
• Xác định các phương pháp học máy phù hợp cho các vấn đề kinh doanh khác nhau.
• Preprocess và chuyển đổi dữ liệu kinh doanh cho các tác vụ học máy.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy cơ bản như phân loại, hồi quy, clustering, và dự đoán chuỗi thời gian.
• Giải thích và đánh giá các mô hình học máy trong bối cảnh ra quyết định kinh doanh.
• Lấy được kinh nghiệm thực hành thông qua nghiên cứu trường hợp và áp dụng các kỹ thuật đã học vào các tình huống thực tế.

Khóa học này giới thiệu các phương pháp học máy trong các ứng dụng robot.

Đây là một cái nhìn tổng quan rộng rãi về các phương pháp hiện có, động lực và ý tưởng chính trong bối cảnh nhận dạng mẫu.

Sau một nền tảng lý thuyết ngắn gọn, người tham gia sẽ thực hiện các bài tập đơn giản bằng cách sử dụng mã nguồn mở (thường là R) hoặc bất kỳ phần mềm phổ biến nào khác.

Pattern Matching là một kỹ thuật được sử dụng để xác định các mẫu cụ thể trong một hình ảnh. Nó có thể được sử dụng để xác định sự tồn tại của các đặc điểm cụ thể trong một hình ảnh được chụp, ví dụ như nhãn dự kiến trên một sản phẩm bị lỗi trên dây chuyền sản xuất hoặc kích thước cụ thể của một thành phần. Nó khác với "Pattern Recognition" (nhận dạng các mẫu tổng quát dựa trên các tập hợp lớn hơn của các mẫu liên quan) ở chỗ nó đặc biệt chỉ định những gì chúng ta đang tìm kiếm, sau đó cho chúng ta biết liệu mẫu dự kiến có tồn tại hay không.

Định dạng của Khóa học

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 Random Forest để xây dựng các thuật toán học máy cho các tập dữ liệu lớn.

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

• Thiết lập 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 nó để giải quyết các bài toán phân loại và hồi quy.
• Tìm hiểu cách xử lý các tập dữ liệu lớn và diễn giải nhiều cây quyết định trong Random Forest.
• Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất của mô hình học máy bằng cách điều chỉnh các siêu tham số.

RapidMiner là một nền tảng phần mềm khoa học dữ liệu mã nguồn mở để tạo mẫu và phát triển ứng dụng nhanh chóng. Nó bao gồm một môi trường tích hợp để chuẩn bị dữ liệu, học máy, học sâu, khai thác văn bản và phân tích dự đoán.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng RapidMiner Studio để chuẩn bị dữ liệu, học máy và triển khai mô hình dự đoán.

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

• Cài đặt và cấu hình RapidMiner
• Chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu với RapidMiner
• Xác thực các mô hình học máy
• Kết hợp dữ liệu và tạo các mô hình dự đoán
• Triển khai phân tích dự đoán trong quy trình kinh doanh
• Khắc phục sự cố và tối ưu hóa RapidMiner

Đối tượng

• Nhà khoa học dữ liệu
• Kỹ sư
• Nhà phát triển

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

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