Học máy + học sâu bắt đầu bằng Python (từ học máy bằng sklearn đến phát triển học sâu bằng TensorFlow và Keras)

Nhập môn / Python, Numpy, Pandas, Seaborn, Matplotlib

4.8

(12)

Từ những điều cơ bản về Numpy và Pandas đến tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa và thu thập dữ liệu, tất cả đều ở cùng một nơi! Đây là khóa học Python giới thiệu về phân tích dữ liệu.

Nhập môn

Python, Numpy, Pandas

Phân tích dữ liệu bắt đầu bằng Python (từ ngữ pháp Python để phân tích dữ liệu đến thu thập, tiền xử lý và khám phá dữ liệu)

ilifo

Nhập môn / Python, Numpy, Pandas, Seaborn, Matplotlib

4.8

(12)

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Học sâu bằng Keras

jikim1770

1.820.566 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Keras, CNN, RNN

Hiểu các nguyên tắc học sâu và giải thích quy trình sử dụng Keras để đơn giản hóa sự phức tạp của việc xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng các mô hình, lớp và kỹ thuật tối ưu hóa.

Cơ bản

Deep Learning(DL), Keras, CNN

Học sâu bằng Keras

jikim1770

1.820.566 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Keras, CNN, RNN

Giới thiệu về học máy và học sâu bằng Python

YoungJea Oh

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Anaconda, Tensorflow, Keras, CNN

4.9

(81)

800+

Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.

Nhập môn

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Python

Giới thiệu về học máy và học sâu bằng Python

YoungJea Oh

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Anaconda, Tensorflow, Keras, CNN

4.9

(81)

800+

Sử dụng deep learning bằng Python

SW School

Cơ bản / Python, Keras, Deep Learning(DL)

4.0

(4)

Tìm hiểu cách sử dụng deep learning bằng python và Keras.

Cơ bản

Python, Keras, Deep Learning(DL)

Sử dụng deep learning bằng Python

SW School

Cơ bản / Python, Keras, Deep Learning(DL)

4.0

(4)

Python cơ bản và tạo nhiều ứng dụng tự động hóa khác nhau bằng cách sử dụng web crawling

niceman

1.145.194 ₫

Cơ bản / Python, Web Crawling

4.8

(117)

2,200+

Tìm hiểu cách sử dụng nhiều thư viện khác nhau thông qua Python, ngôn ngữ lập trình dễ học nhất và có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực, đồng thời có được lý thuyết và kiến thức cần thiết để tạo các ứng dụng liên quan.

Cơ bản

Python, Web Crawling

Python cơ bản và tạo nhiều ứng dụng tự động hóa khác nhau bằng cách sử dụng web crawling

niceman

1.145.194 ₫

Cơ bản / Python, Web Crawling

4.8

(117)

2,200+

Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian bằng Python và học sâu

YoungJea Oh

1.027.739 ₫

22%

792.827 ₫

Trung cấp trở lên / AI, python3, Deep Learning(DL), Financial Engineering, Algorithm, Investment

4.7

(21)

400+

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Trung cấp trở lên

AI, python3, Deep Learning(DL)

Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian bằng Python và học sâu

YoungJea Oh

1.027.739 ₫

22%

792.827 ₫

Trung cấp trở lên / AI, python3, Deep Learning(DL), Financial Engineering, Algorithm, Investment

4.7

(21)

400+

실전도커: Docker bằng cách tạo máy tính đám mây học sâu riêng của bạn

danielyouk

Cơ bản / Docker, Virtualization, Python, Deep Learning(DL), mlops, Azure, Linux, azure-data-lake-gen2

4.8

(17)

200+

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Cơ bản

Docker, Virtualization, Python

실전도커: Docker bằng cách tạo máy tính đám mây học sâu riêng của bạn

danielyouk

Cơ bản / Docker, Virtualization, Python, Deep Learning(DL), mlops, Azure, Linux, azure-data-lake-gen2

4.8

(17)

200+

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

nexthumans

Trung cấp trở lên / Python, AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), azure-databricks

5.0

(13)

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Trung cấp trở lên

Python, AI, Machine Learning(ML)

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

nexthumans

Trung cấp trở lên / Python, AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), azure-databricks

5.0

(13)

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

5.0

(2)

Đây là bài giảng dành cho các bạn sinh viên đang chuẩn bị ứng tuyển vào bộ phận DS của Samsung Electronics (Đánh giá và Phân tích Memory·S.LSI·Foundry·TSP·AVP) và SK hynix (PE·AE·Solution PE) nhưng còn gặp khó khăn trong việc phân biệt giữa các bộ phận kinh doanh và chức năng công việc. Dựa trên quy trình làm việc thực tế của vị trí Đánh giá sản phẩm, khóa học sẽ hệ thống lại tên gọi các vị trí công việc theo từng công ty, đồng thời hướng dẫn cách chuyển đổi kinh nghiệm chuyên ngành của bản thân sang ngôn ngữ chuyên môn để sử dụng trong bản tự giới thiệu và phỏng vấn. Bạn có thể xây dựng chiến lược ứng tuyển bằng cách kết nối các kinh nghiệm như Thiết kế mạch Analog, Verilog/FPGA, thí nghiệm quy trình, phân tích dữ liệu với các từ khóa trọng tâm như Hiệu suất (Yield), Wafer Map, Shmoo Plot và Phân tích lỗi.

Cơ bản

Python, Machine Learning(ML), Big Data

Chinh phục hoàn toàn vị trí Đánh giá và Phân tích bán dẫn - Chiến lược ứng tuyển PE/AE vào Samsung/SK Hynix

samcoach

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Big Data, Pandas, Matplotlib, Data Engineering, AI

5.0

(2)

Chinh phục hoàn toàn AI dành cho người không chuyên: Từ Machine Learning đến AI tạo sinh

ywjang23583

Nhập môn / Machine Learning(ML), Statistics, Big Data, AI, classifier

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

Nhập môn

Machine Learning(ML), Statistics, Big Data

Chinh phục hoàn toàn AI dành cho người không chuyên: Từ Machine Learning đến AI tạo sinh

ywjang23583

Nhập môn / Machine Learning(ML), Statistics, Big Data, AI, classifier

[Làm mới] Bootcamp SQL và cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng]

funcoding

Cơ bản / Python, SQL, MySQL, DBMS/RDBMS, Data Engineering

4.8

(328)

4,300+

Thông qua khóa học này, bạn có thể tìm hiểu về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình và các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Cơ bản

Python, SQL, MySQL

[Làm mới] Bootcamp SQL và cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ nhập môn đến ứng dụng]

funcoding

Cơ bản / Python, SQL, MySQL, DBMS/RDBMS, Data Engineering

4.8

(328)

4,300+

Lập trình Python sử dụng ChatGPT

admin0013

2.261.025 ₫

Cơ bản / Python, ChatGPT, Web Crawling

4.3

(8)

Sử dụng cú pháp cơ bản và thư viện phổ biến của Python Tự động tạo mã cú pháp và thư viện Python sử dụng ChatGPT

Cơ bản

Python, ChatGPT, Web Crawling

Lập trình Python sử dụng ChatGPT

admin0013

2.261.025 ₫

Cơ bản / Python, ChatGPT, Web Crawling

4.3

(8)

Cơ sở Toán học và Thống kê dành cho người không chuyên (Thực hành)

SW School

Cơ bản / Linear Algebra, Probability and Statistics, Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Cơ bản

Linear Algebra, Probability and Statistics, Python

Cơ sở Toán học và Thống kê dành cho người không chuyên (Thực hành)

SW School

Cơ bản / Linear Algebra, Probability and Statistics, Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data

trăn trung cấp

jikim1770

Trung cấp trở lên / Python, Web Scraping, Numpy, Matplotlib, Parallel Processing

4.8

(9)

Khóa học Python trung cấp được thiết kế để giúp bạn hiểu sâu hơn về Python bằng cách bao gồm các chủ đề nâng cao như lập trình hàm, siêu lập trình, xử lý ngoại lệ và lập trình hướng đối tượng.

Trung cấp trở lên

Python, Web Scraping, Numpy

trăn trung cấp

jikim1770

Trung cấp trở lên / Python, Web Scraping, Numpy, Matplotlib, Parallel Processing

4.8

(9)

Thực hành Python học máy để triển khai trên FPGA

EdgeChipLab

1.761.838 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Numpy, Scikit-Learn, FPGA, AI

Khi học máy học, bạn học cách nâng cao độ chính xác. Nhưng ngay khoảnh khắc muốn đưa mô hình đó lên một con chip thực tế, vẫn còn những câu hỏi mà không ai nói cho bạn biết. Mô hình này thực hiện bao nhiêu phép nhân? Nó cần ghi nhớ bao nhiêu và những gì? Thông số của con chip đang nhắm tới có đáp ứng được các yêu cầu đó không? Giáo trình máy học nói về độ chính xác, còn giáo trình bán dẫn nói về mạch điện, nhưng tài liệu kết nối hai lĩnh vực này lại rất hiếm. Khi triển khai CPU RISC-V và NPU trên FPGA, tôi đã nhiều lần đối mặt với khoảng cách đó. Đó là tình huống mô hình có độ chính xác cao nhất lại không thể chạy trên bo mạch. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp xây dựng sáu thuật toán bằng Python, đồng thời đo số phép nhân, phép so sánh, bộ nhớ và độ chính xác ở mỗi bước. Sau đó, các giá trị này được quy đổi thành tài nguyên trên một bo mạch FPGA thực tế. Chỉ nói “bao nhiêu phép nhân” thì không đủ để hình dung quy mô, nhưng nếu nói “chiếm bao nhiêu phần trăm tài nguyên của bo mạch” thì bạn có thể đưa ra quyết định. Sau khi hoàn thành chín Lab và đưa sáu mô hình vào cùng một bảng, bạn sẽ thấy một bức tranh khác với dự đoán. Chúng ta đã dành chín bài để đếm số phép nhân, nhưng thứ thực sự trở thành nút thắt lại không phải là phép nhân. Sau đó, chúng ta sẽ hạ độ chính xác xuống dạng số nguyên, quản lý số chữ số và xây dựng cả tiêu chí để đánh giá mạch. Bạn không cần có bo mạch FPGA. Khóa học được thực hiện hoàn toàn bằng Python, còn bo mạch chỉ được sử dụng làm 기준 để quy đổi các giá trị đo được.

Trung cấp trở lên

Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

Thực hành Python học máy để triển khai trên FPGA

EdgeChipLab

1.761.838 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Machine Learning(ML), Artificial Neural Network, Numpy, Scikit-Learn, FPGA, AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) - Học cách sử dụng Runway AI để tạo ra video, phim mới

usefulit

Nhập môn / AI, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

1.0

(1)

Khóa học này bao gồm từ kiến thức cơ bản đến thực hành về nền tảng AI, là một khóa học giúp bạn có thể nắm vững công nghệ tạo hình ảnh AI. Người học có thể hiểu được các khái niệm cơ bản về AI và phát triển khả năng tạo ra hình ảnh AI bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật đa dạng. Thông qua khóa học này, bạn có thể nâng cao hiểu biết về lĩnh vực AI và học cách tạo ra hình ảnh AI trực tiếp trong thực tế.

Nhập môn

AI, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

Trí tuệ nhân tạo (AI) - Học cách sử dụng Runway AI để tạo ra video, phim mới

usefulit

Nhập môn / AI, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)

1.0

(1)

Cuộc chinh phục hoàn chỉnh của Unity Machine Learning Agent (Cơ bản)

kyushik

Cơ bản / Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity, Unity ML-Agents

4.2

(25)

500+

Thông qua bài giảng này, sinh viên sẽ không chỉ học các lý thuyết khác nhau về học tăng cường và trực tiếp triển khai chúng mà còn có thể tạo ra môi trường học tăng cường để kiểm tra thuật toán học tăng cường được triển khai bằng tác nhân học máy Unity.

Cơ bản

Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity

Cuộc chinh phục hoàn chỉnh của Unity Machine Learning Agent (Cơ bản)

kyushik

Cơ bản / Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity, Unity ML-Agents

4.2

(25)

500+

Từ Deep Learning đến AI Agent, MCP: Hoàn thành việc triển khai AI tạo sinh trong một lần

dualjkorea

1.115.831 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain, RAG, Model Context Protocol

4.1

(11)

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

Cơ bản

Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain

Từ Deep Learning đến AI Agent, MCP: Hoàn thành việc triển khai AI tạo sinh trong một lần

dualjkorea

1.115.831 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain, RAG, Model Context Protocol

4.1

(11)

[Việc riêng sau giờ tan làm] Kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích dữ liệu lớn (Dạng bài 1, 2, 3)

roadmap

Nhập môn / Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python, Pandas, Machine Learning(ML)

4.9

(931)

6,000+

Update

Phản hồi thường xuyên

Chúng tôi hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu nhanh chóng đạt chứng chỉ thực hành Kỹ thuật viên Phân tích Dữ liệu Lớn! Phần lý thuyết được trình bày nhẹ nhàng, phần thực hành được học chắc chắn. Không cần kiến thức nền tảng phức tạp, bạn chỉ cần tập trung học những điểm chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi, với trọng tâm là các đề thi trước đây.

Nhập môn

Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python

[Việc riêng sau giờ tan làm] Kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích dữ liệu lớn (Dạng bài 1, 2, 3)

roadmap

Nhập môn / Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python, Pandas, Machine Learning(ML)

4.9

(931)

6,000+

Update

Phản hồi thường xuyên

Trí tuệ nhân tạo (AI) - Học cách sử dụng Tensor Art tạo hình ảnh AI miễn phí

usefulit

Nhập môn / AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Khóa học này là một khóa nhập môn được thiết kế để người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ AI cũng có thể dễ dàng hiểu và thực hành theo. Thông qua các bài giảng, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản và cách sử dụng nền tảng AI, đồng thời tiến hành thực hành tạo ra hình ảnh trực tiếp bằng cách sử dụng các công cụ AI đa dạng. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ trở nên gần gũi hơn với AI và có thể trang bị năng lực tạo hình ảnh AI để hiện thực hóa các ý tưởng sáng tạo một cách trực quan.

Nhập môn

AI, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Trí tuệ nhân tạo (AI) - Học cách sử dụng Tensor Art tạo hình ảnh AI miễn phí

usefulit