Machine Learning Training in Việt Nam

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 (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 học trực tiếp, live training (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng tới các nhà phát triển AI trung cấp, kỹ sư máy học và kiến trúc sư hệ thống muốn tối ưu hóa mô hình AI để triển khai trên thiết bị biên.

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

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

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến cho các chuyên gia cấp cao muốn thâm nhập sâu vào các công nghệ hỗ trợ cho các hệ thống tự động hóa.

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

• Thiết kế và triển khai các mô hình AI để hỗ trợ cho quyết định tự động.
• Phát triển các thuật toán điều khiển cho việc điều hướng tự động và tránh vật cản.
• Đảm bảo an toàn và tin cậy trong các hệ thống tự động hóa do AI hỗ trợ.
• Tích hợp các hệ thống tự động hóa với các khung robot và AI hiện có.

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 tiếp được dẫn dắt này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng tới các chuyên gia có trình độ trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật AI để tối ưu hóa quản lý năng suất trong sản xuất bán dẫn.

Đến cuối khóa học, các 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 thuật toán AI để nâng cao quá trình quản lý năng suất.
• Tối ưu hóa các tham số sản xuất để giảm thiểu lỗi và cải thiện năng suất.
• Tích hợp quản lý năng suất dựa trên AI vào các luồng làm việc sản xuất hiện có.

AI và Machine Learning là những công nghệ đang phát triển nhanh chóng với những ảnh hưởng đáng kể đến quản lý dữ liệu và tuân thủ quy định của tổ chức.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng đến những chuyên gia quản lý thông tin, bảo mật và tuân thủ quy định có trình độ trung cấp muốn hiểu cách triển khai các thực tiễn quản lý thông tin hiệu quả trong môi trường sử dụng AI và Machine Learning.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản của AI và Machine Learning trong bối cảnh quản lý thông tin.
• Xác định các lĩnh vực mà AI/ML thường được triển khai trong tổ chức và các rủi ro liên quan đến quản lý thông tin.
• Đánh giá cách AI/ML tương tác với Nguyên tắc Bảo vệ Dữ liệu, quản lý hồ sơ và chất lượng dữ liệu.
• Áp dụng DPIAs, khung quản lý và các phương pháp giảm thiểu rủi ro cho các dự án AI/ML.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Các ví dụ thực tế và phân tích khung.
• Các hoạt động nhóm và hướng dẫn xem tài liệu.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

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

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) hướng đến các chuyên gia kinh doanh và AI ở mức trung cấp muốn áp dụng học máy vào kinh doanh, dự đoán và hệ thống được điều khiển bởi AI thông qua các nghiên cứu trường hợp thực tế và công cụ dựa trên Python.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu cách học máy phù hợp với chiến lược AI và kinh doanh.
• Áp dụng các kỹ thuật học giám sát và không giám sát vào các vấn đề kinh doanh có cấu trúc.
• Tiền xử lý và biến đổi dữ liệu để mô hình hóa.
• Sử dụng mạng neural cho các tác vụ phân loại và dự đoán.
• Thực hiện dự báosales sử dụng phương pháp thống kê và học máy (ML).
• Triển khai việc tạo cụm và đào tạo quy tắc liên kết để chia nhỏ khách hàng và khám phá mẫu.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được thiết kế cho các chuyên gia cấp cao muốn áp dụng các kỹ thuật AI tiên tiến vào tự động hóa thiết kế bán dẫn, nhằm cải thiện hiệu quả, độ chính xác và sáng tạo trong thiết kế và kiểm chứng chip.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng các kỹ thuật AI tiên tiến để tối ưu hóa quá trình thiết kế bán dẫn.
• Tích hợp các mô hình học máy vào công cụ EDA để cải thiện kiểm chứng thiết kế.
• Phát triển các giải pháp do AI thúc đẩy để giải quyết các thách thức thiết kế phức tạp trong sản xuất chip.
• Sử dụng mạng nơron để cải thiện độ chính xác và tốc độ của tự động hóa thiết kế.

Khúc này là khóa học chức danh giữa giảng viên và thí sinh (trực tuyến hoặc tổng) đích đến cho các chuyên gia trung cấp muốn hiểu và áp dụng các kĩ thuật AI để tiết kiệm quá trình sốt chíp.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu biết các phương pháp AI để tiết kiệm quá trình sốt chíp.
• Trích xuất các một AI để tăng sản lượng và giảm thiểu lỗi.
• Phân tích dữ liệu quá trình để xác định các tham số chính để tối ưu hóa.
• Áp dụng các kĩ thuật học máy để tinh chỉnh các quá trình sản xuất bán dẫn.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ, được thiết kế cho các tham gia có trình độ trung cấp muốn tự động hóa và quản lý các luồng công việc học máy, bao gồm đào tạo mô hình, xác thực và triển khai bằng Apache Airflow.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có khả năng:

• Cài đặt Apache Airflow cho việc điều phối luồng công việc học máy.
• Tự động hóa các nhiệm vụ tiền xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và xác thực.
• Tích hợp Airflow với các khung học máy và công cụ.
• Triển khai mô hình học máy bằng các luồng tự động hóa.
• Theo dõi và tối ưu hóa các luồng công việc học máy trong sản xuất.

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 tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên muốn sử dụng các mô hình học máy ML.NET để tự động dự đoán kết quả từ phân tích dữ liệu đã thực hiện cho các ứng dụng doanh nghiệp.

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

• Cài đặt ML.NET và tích hợp nó vào môi trường phát triển ứng dụng.
• Hiểu các nguyên lý học máy đằng sau các công cụ và thuật toán ML.NET.
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình học máy để thực hiện dự đoán thông minh với dữ liệu đã cung cấp.
• Đánh giá hiệu suất của một mô hình học máy bằng các chỉ số của ML.NET.
• Tối ưu độ chính xác của các mô hình học máy hiện có dựa trên khung ML.NET.
• Áp dụng các khái niệm học máy của ML.NET vào các ứng dụng khoa học dữ liệu khác.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các chuyên gia dữ liệu có trình độ trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh dựa trên dữ liệu, bao gồm dự báo doanh thu và mô hình dự đoán bằng mạng nơ-ron.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản và loại học máy.
• Áp dụng các thuật toán chính cho phân loại, hồi quy, phân cụm và phân tích liên kết.
• Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá và chuẩn bị dữ liệu bằng Python.
• Sử dụng mạng nơ-ron cho các tác vụ mô hình hóa không tuyến tính.
• Triển khai phân tích dự đoán cho dự báo kinh doanh, bao gồm dữ liệu doanh thu.
• Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng 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 học trực tiếp được hướng dẫn ở Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các chuyên gia bảo mật mạng có trình độ trung cấp đến cao cấp muốn nâng cao kỹ năng về phát hiện và phản ứng sự cố dựa trên AI.

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

• Triển khai các thuật toán AI tiên tiến cho phát hiện mối đe dọa thời gian thực.
• Tùy chỉnh các mô hình AI cho các thách thức bảo mật mạng cụ thể.
• Phát triển các luồng tự động hóa cho phản ứng mối đe dọa.
• Bảo vệ các công cụ bảo mật dựa trên AI trước các cuộc tấn công đối địch.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được hướng tới các chuyên gia bảo mật mạng cấp sơ cấp muốn học cách khai thác trí tuệ nhân tạo để cải thiện khả năng phát hiện và phản ứng với mối đe dọa.

Đến cuối khóa đào tạo này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu về các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong bảo mật mạng.
• Triển khai các thuật toán trí tuệ nhân tạo để phát hiện mối đe dọa.
• Tự động hóa phản ứng với sự cố bằng các công cụ trí tuệ nhân tạo.
• Tích hợp trí tuệ nhân tạo vào cơ sở hạ tầng bảo mật mạng hiện có.

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 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 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.

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 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 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.

Machine learning là một nhánh của Trí Tuệ Năng động (AI) mà trong đó máy tính có khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng.

Deep learning là một phân ngành của machine learning sử dụng các phương pháp dựa trên việc học dữ liệu và cấu trúc dữ liệu như các mạng nơron.

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

Trong khóa học hướng dẫn trực tiếp này, các thí sinh sẽ học cách triển khai các mô hình deep learning cho ngành viễn thông bằng Python khi bước vào quá trình tạo mô hình đánh giá rủi ro tín dụng.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản của deep learning.
• Học các ứng dụng và sử dụng của deep learning trong ngành viễn thông.
• Sử dụng Python, Keras, và TensorFlow để tạo các mô hình deep learning cho ngành viễn thông.
• Xây dựng mô hình dự đoán mất khách hàng deep learning của riêng mình bằng Python.

Định dạng của khóa học

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

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh này, vui lòng liên hệ 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 nền tảng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và thống kê. Các giải thích được cung cấp được thiết kế để làm nhắc nhở cho những người đã quen thuộc với các khái niệm hoặc để thông tin cho những người có nền tảng phù hợp.

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 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 (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 Việt Nam (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 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.

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.

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 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.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (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 Việt Nam (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 ứng dụng robotics.

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

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

This instructor-led, live training in Việt Nam (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.

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 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.

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.