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Nếu tôi đã lên tàu Titanic thì sao?! Tạo dịch vụ web AI dự đoán xác suất sống sót bằng PyTorch & Next.js

Khóa học này xuất phát từ câu hỏi "Nếu tôi có mặt trên tàu Titanic thì liệu có thể sống sót không?", phát triển mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế, và hoàn thành dự án fullstack triển khai dịch vụ này lên web. Bạn sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ AI đến phát triển web, bao gồm mô hình hóa deep learning với PyTorch, xây dựng backend server với FastAPI, và triển khai giao diện người dùng với Next.js.

12 học viên đang tham gia khóa học này

  • dakgangjung123
실습 중심
AI 활용법
백엔드이해하기
처음하는배포
pytorch
Python
Deep Learning(DL)
PyTorch
Next.js
FastAPI

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Phát triển mô hình deep learning sử dụng PyTorch

  • Xây dựng máy chủ API backend tích hợp Pytorch sử dụng FastAPI

  • Next.js + Shadcn UI를 사용한 phát triển frontend hiện đại mới nhất

  • Tiền xử lý dữ liệu và ứng dụng thực tế machine learning

  • Tích hợp mô hình AI với dịch vụ web và vận hành dịch vụ thực tế

Nhập môn AI, cuối cùng thì nên bắt đầu như thế nào?

"Đã học Python rồi... giờ làm gì tiếp đây?"

Có lẽ đây là câu chuyện mà nhiều bạn sẽ đồng cảm. Xung quanh tôi cũng có một người bạn đã hoàn thành cơ bản Python qua YouTube. Bạn ấy hào hứng nói "Mình cũng muốn thử deep learning!" nên tôi đã giới thiệu PyTorch cho bạn ấy.

Kết quả thế nào? Vài ngày sau, bạn tôi chỉ xem tài liệu chính thức của PyTorch rồi nói "Cái này chỉ khó thôi mà?" và mất hứng thú. Hiểu code thì hiểu, nhưng nên dùng dữ liệu gì, làm cái gì, và áp dụng như thế nào thì lại bối rối.

Khóa học này bắt đầu từ chính sự bối rối đó. Mục tiêu của khóa học này là mang đến cho bạn trải nghiệm 'dự án phát triển fullstack + mô hình AI đầu tiên' sau khi học cú pháp Python một cách chắc chắn và thú vị nhất.


Hãy trải nghiệm trước website 'Dự đoán sống sót trên Titanic' mà các bạn sẽ tự tay tạo ra!
https://survivethetitanic.site

Trước khi học code, không có gì chắc chắn bằng việc trước tiên gặp gỡ sản phẩm hoàn thiện rồi phải không?
Hãy truy cập trang web và trực tiếp kiểm tra dự đoán của AI về việc nếu tôi đã lên tàu Titanic thì sẽ như thế nào!

🔐 Hãy trải nghiệm trước trang quản trị viên!
https://survivethetitanic.site/admin

  • ID: admin

  • Mật khẩu: admin123

  • Thông báo: Hiện tại chức năng xóa dữ liệu dự đoán đang bị vô hiệu hóa.

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Python, Deep Learning, PyTorch, Next.js, FastAPI

nextjs

Next.js (phát triển web frontend)

Triển khai giao diện người dùng và trang web cho phép người dùng trực tiếp nhập thông tin hành khách và xem kết quả dự đoán từ máy chủ FastAPI theo thời gian thực.

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FastAPI (Xây dựng máy chủ API backend)

Tạo API để có thể yêu cầu và sử dụng mô hình PyTorch đã hoàn thành từ web. Đóng vai trò là cầu nối kết nối mô hình AI với frontend.

pytorch

PyTorch (Phát triển mô hình AI)

Tạo mô hình dự đoán tỷ lệ sống sót sử dụng dữ liệu Titanic. Thực hành quy trình cơ bản về tiền xử lý dữ liệu, thiết kế mô hình TabTransformer, và huấn luyện.

Các khóa học được đề xuất nên học cùng nhau!

335916

Tạo website công ty riêng với React, Node.js, MongoDB: Hướng dẫn hoàn hảo

Nếu bạn muốn trải nghiệm từ A đến Z của phát triển web thì tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học này. Dựa trên React, Node.js, bạn sẽ tạo ra một website hoàn chỉnh với blog và trang quản trị, đồng thời học được những kiến thức chuẩn mực của phát triển web. Đặc biệt, dành cho những bạn còn thiếu nền tảng web cơ bản, chúng tôi cung cấp miễn phí 4 bài giảng nền tảng cốt lõi về HTML, CSS, JS, React nên bạn có thể bắt đầu một cách thoải mái.

👉 Xem bài giảng


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Nền tảng cộng đồng bình chọn được xây dựng bằng React & FastAPI: Từ phát triển đến kiếm tiền với hệ thống thanh toán!

Bạn có thích sự kết hợp giữa FastAPI và React(Next.js) đã học trong khóa học này không? Hãy sử dụng nguyên bộ công nghệ đó để tạo ra một 'cộng đồng bình chọn' nơi người dùng có thể giao tiếp với nhau. Bạn có thể tăng thêm chiều sâu cho dự án bằng cách trải nghiệm tích hợp hệ thống thanh toán KG이니시스, một phần cốt lõi của dịch vụ thực tế.

👉 Thử thách dự án nâng cao FastAPI/React (Nhấp chuột)

Những điều cần lưu ý trước khi học

Cung cấp tài liệu

Tất cả tài liệu có thể dễ dàng tải xuống hoặc truy cập thông qua liên kết trong phần 'Ghi chú bài học' của khóa học.

  • Mã nguồn dự án theo từng chương và dự án cuối cùng (GitHub repository)

    • Chúng tôi cung cấp toàn bộ mã nguồn của sản phẩm cuối cùng được hoàn thành trong khóa học.

    • Không chỉ vậy, để học viên có thể bắt đầu thực hành từ một phần cụ thể hoặc tham khảo khi gặp khó khăn ở giữa chừng, chúng tôi cung cấp toàn bộ mã code hoàn thành tại từng thời điểm của mỗi chương được phân chia theo thư mục. Thông qua điều này, bạn có thể kiểm tra mã code tại bất kỳ điểm nào mong muốn và tiếp tục học tập bằng cách so sánh với mã code của mình.

  • Lộ trình theo chương và danh sách To-do dựa trên Notion

    • Tất cả quá trình của khóa học được tổ chức hoàn hảo dưới dạng danh sách To-do theo từng chương trên trang Notion.

    • Các tác vụ cần thực hiện trong mỗi chương (ví dụ: 'Thiết lập ban đầu dự án FastAPI', 'Tạo mô hình User') được cấu trúc dưới dạng checklist, giúp bạn nắm rõ tiến độ của mình đã đến đâu và có thể theo dõi một cách tỉ mỉ mà không bỏ sót phần nào.

  • PDF giải thích chi tiết mã mô hình PyTorch

    • Đây là tài liệu được tạo đặc biệt cho phần AI modeling mà nhiều người cảm thấy khó khăn nhất. Đối với tất cả mã PyTorch được viết trong Google Colab, chúng tôi cung cấp riêng file PDF chứa các chú thích và giải thích chi tiết về ý nghĩa của từng dòng và lý do tại sao nó được viết như vậy.

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Kiến thức tiên quyết

    • [Bắt buộc] Cú pháp cơ bản Python: Cần có hiểu biết cơ bản về biến, câu lệnh điều kiện, vòng lặp, hàm. Có thể khó đối với người mới bắt đầu lập trình.

    • [Khuyến nghị] Kiến thức cơ bản HTML/CSS/JS: Có thể học được ngay cả khi không có kinh nghiệm phát triển web, nhưng nếu có kiến thức liên quan sẽ giúp ích cho việc học phần frontend.

    • Không có kinh nghiệm với PyTorch, FastAPI, Next.js cũng không sao.

  • Câu hỏi và cập nhật

    • Các câu hỏi liên quan đến bài giảng, vui lòng để lại trên bảng 'Hỏi đáp' của Inflearn, chúng tôi sẽ trả lời trong vòng 1-2 ngày.

    • Nội dung khóa học sẽ được bổ sung liên tục để phản ánh các cập nhật công nghệ chính hoặc phản hồi.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người đã nắm vững cú pháp cơ bản của Python nhưng cảm thấy bối rối không biết bước tiếp theo nên làm gì

  • Những ai muốn tích lũy kinh nghiệm thực tế kết hợp mô hình machine learning với dịch vụ web

  • Những người mới tiếp xúc với PyTorch hoặc muốn sử dụng PyTorch một cách hiệu quả

  • Người muốn kết nối mô hình AI với web nhưng không biết cách thực hiện

  • Những ai muốn làm dự án thực tế có thể thấy kết quả bằng mắt hơn là lý thuyết đơn thuần

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Hiểu cú pháp cơ bản của Python

  • Chỉ các khái niệm cơ bản về machine learning (học có giám sát, phân loại, phân chia dữ liệu huấn luyện/kiểm tra)

  • Hiểu biết về cấu trúc HTML/CSS hoặc JavaScript đơn giản

Xin chào
Đây là

453

Học viên

25

Đánh giá

46

Trả lời

5.0

Xếp hạng

6

Các khóa học

안녕하세요! 서강대학교 컴공과를 졸업하고 현재 대학원 진학을 준비 중인 학생입니다.

고등학교 때 우연히 풀스택 웹 개발과 파이썬을 활용한 자동 매매를 시작하면서 프로그래밍에 빠지게 되었습니다.

그 후 다양한 프로젝트와 프로그래밍 과외활동을 경험하며 실력과 노하우를 공유했습니다. 이러한 경험을 통해 프로그래밍을 처음 접하는 분들에게도 "이렇게 쉬울 수 있구나!"라는 느낌을 줄 수 있는 강의를 만들고자 노력하고 있습니다.

 

실용적인 예제와 친근한 설명으로 여러분의 학습을 돕고 싶습니다. 감사합니다.

 

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66 bài giảng ∙ (22giờ 46phút)

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