Please Sign In to contact this author.
Khám phá tương lai của máy học với Python, sử dụng Kỹ thuật Feynman để chia nhỏ các khái niệm phức tạp thành các thuật ngữ đơn giản và dễ hiểu. Khóa học này kết hợp các phép ẩn dụ hấp dẫn, các câu đố tương tác và các bài tập thực hành để đảm bảo bạn không chỉ học mà còn hiểu sâu sắc và áp dụng các nguyên tắc máy học
Hiểu biết ở mức độ cơ bản các khái niệm về Học máy, Học sâu, Mạng nơ-ron, Học không giám sát, Học có giám sát, Xử lý dữ liệu trước và EDA.
Mục tiêu học tập:
Nắm vững Python cho Học máy : Học viên sẽ thành thạo trong việc sử dụng Python và các thư viện thiết yếu (như NumPy, Pandas và Matplotlib) để thao tác dữ liệu, trực quan hóa và triển khai các thuật toán học máy.
Hiểu và áp dụng các thuật toán học máy : Người học sẽ có thể giải thích và triển khai các thuật toán học có giám sát và không giám sát quan trọng, bao gồm các kỹ thuật hồi quy, phân loại, phân cụ và giảm chiều.
Xây dựng và đào tạo mạng nơ-ron : Học sinh sẽ học cách xây dựng, đào tạo và đánh giá mạng nơ-ron bằng các nền tảng như TensorFlow và Keras, đồng thời hiểu các nguyên tắc đằng sau học sâu và kiến trúc mạng nơ-ron.
Khám phá các chủ đề nâng cao và cân nhắc về đạo đức : Người tham gia sẽ khám phá các chủ đề học máy nâng cao như học tăng cường và mô hình tạo sinh, đồng thời tìm hiểu sâu hơn về ý nghĩa đạo đức và xu hướng tương lai của công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy.
