강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

Máy học mà mẹ tôi cũng có thể làm (Lý thuyết cơ bản)

Bước đầu học AI: Tôi đã tạo ra chương trình học tối ưu cho người mới bắt đầu làm quen với trí tuệ nhân tạo! Đầu tiên, giai đoạn lý thuyết cơ bản để làm quen với trí tuệ nhân tạo! Nắm vững các khái niệm cơ bản về Machine Learning thông qua nhiều ví dụ khác nhau và có cả bài kiểm tra nhanh để ôn lại lý thuyết!

(4.9) 14 đánh giá

121 học viên

  • yc
개념정리
머신러닝기초
이론 중심
Machine Learning(ML)
Scikit-Learn

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • ⭐ Học máy là gì?

  • ⭐ Tìm hiểu về nguyên lý hoạt động và các chỉ số đánh giá của mô hình phân loại, hồi quy, phân cụm, hệ thống đề xuất

  • ⭐ Chinh phục hoàn toàn lý thuyết cơ bản dựa trên nhiều ví dụ và hình ảnh động!

  • ⭐ Kiểm tra nhanh để ôn lại những gì đã học!

📢 Bài giảng này dành cho những người không chuyên ngành.

Trí tuệ nhân tạo được giải quyết rất dễ dàng!

Tôi đã loại trừ các khái niệm thống kê và toán học càng nhiều càng tốt!

Bài giảng lý thuyết, đừng sợ!

Học máy mà ngay cả mẹ chúng ta cũng có thể làm được (Lý thuyết cơ bản)

Trí tuệ nhân tạo (AI)

Học máy

Học Scikit

Giới thiệu khóa học

  • Lý thuyết là bước đệm cho nhiều ứng dụng mã hóa khác nhau.

  • Là một sinh viên không chuyên ngành, tôi đã giành được giải thưởng lớn và giải xuất sắc trong các cuộc thi, giải nhất trong các cuộc thi và giải thưởng lớn và giải xuất sắc cho các dự án chỉ trong 5 tháng .

  • Bạn cần biết các nguyên tắc để có thể áp dụng chúng vào nhiều tình huống và dữ liệu khác nhau.

  • Khi lần đầu tiên tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo, nhiều thuật ngữ được đưa ra và thứ tự học tập có vẻ xa lạ khi học theo chương trình giảng dạy tại trường . Chúng tôi đã suy nghĩ rất nhiều về điều đó và sửa đổi và sắp xếp thứ tự để ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể theo dõi với ít bất tiện nhất có thể .

  • Thay vì chỉ giải thích các khái niệm toán học và thống kê, khi tham khảo các mô hình hoặc chỉ số liên quan, cần đề cập đến tính cần thiết của công thức hoặc khái niệm tương ứng , giúp dễ hiểu và thuyết phục hơn, giúp việc học trở nên dễ dàng hơn.

Đề cương bài giảng

  • Chúng tôi chỉ sử dụng những khái niệm toán học và thống kê tối thiểu cần thiết để hiểu và thậm chí, chúng tôi còn sắp xếp chúng thành các ví dụ để bạn dễ hiểu.

  • Bằng cách sử dụng nhiều phương tiện trực quan và hình ảnh động, chúng tôi đã giảm thiểu các dòng văn bản không cần thiết trong tài liệu để làm cho nó bớt nhàm chán mặc dù đây là bài giảng lý thuyết.


  • Những người không biết về máy học sẽ có thể học một cách có hệ thống và rộng rãi mà không cảm thấy gánh nặng, còn những người biết về máy học sẽ có thể thiết lập lại khái niệm một cách chính xác.

  • Đây là khóa học cơ bản bao gồm hầu hết mọi phần của máy học có thể hiểu được một cách trực quan và các khái niệm như SVM, ROC-AUC và xử lý ngôn ngữ tự nhiên giảm chiều (NLP) đều được trình bày trong lý thuyết máy học nâng cao.

  • Vì tất cả các bài giảng đều tập trung vào các bài giảng về học sâu trong tương lai nên chúng tôi giới thiệu khóa học này cho những ai muốn xây dựng nền tảng vững chắc về học máy .

Tính năng bài giảng

🎯 Khóa học này chỉ bao gồm các bài giảng lý thuyết mà không có phần thực hành lập trình.

🎯 Cung cấp tài liệu hoạt hình

🎯 Bài kiểm tra lý thuyết được cung cấp để ôn tập

Nội dung học tập từng bước

Khóa học này là khóa học đầu tiên trong năm khóa học. Phần còn lại của chương trình giảng dạy sẽ được phát hành theo trình tự.

Xem trước bài giảng

Một số hình ảnh động trên Tìm kiếm tương đồng. (Không có lời giải thích bằng giọng nói)

Phân cụm Mean-Shift giữa ba phương pháp phân cụm

Một trong các slide.

Trong số bốn hệ thống đề xuất, lọc dựa trên nội dung

Một trong các slide.

Một trong những slide mẫu giải thích về mô hình CART.

Một trong những slide về số liệu đánh giá và xác thực mô hình.

Phần 2 của hình ảnh động cho thấy sự khác biệt giữa các mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản và các mô hình hồi quy tuyến tính bội. (Không có lời giải thích bằng giọng nói)

Hiểu những gì bạn đã học thông qua mã, mà không cần phải viết mã.

Hiểu về phương pháp giảm dần độ dốc theo từng bước.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • ⭐ Nền tảng cơ bản về trí tuệ nhân tạo

  • ⭐ Dành cho những người muốn học về trí tuệ nhân tạo nhưng không biết bắt đầu từ đâu

  • ⭐ Những người khó hoàn thành khóa học vì rào cản gia nhập cao do công thức và thuật ngữ phức tạp

  • ⭐ Những người muốn học tập với một chương trình giảng dạy có hệ thống

  • ⭐ Dành cho những ai muốn học các bài giảng về lý thuyết và khái niệm học máy

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • (Trong các bài giảng lý thuyết, không yêu cầu kiến thức tiên quyết về Python và các công cụ dữ liệu.)

Xin chào
Đây là

192

Học viên

17

Đánh giá

5

Trả lời

4.9

Xếp hạng

3

Các khóa học

비전공자이기 때문에, 비전공자를 잘 압니다.

비전공자의 시선에서 도움을 드리기 위해 최선을 다하겠습니다.

 

인공지능 사관학교 5기 수료

시계열 농산물 가격 예측 프로젝트 대상

케글 경진대회 1등 (200 )

객체 탐지, RAG 기반 모의면접 프로젝트 우수상

한국인공지능협회 주관 AI활용 사회문제 해결 공모전 최우수상

호남 ICT이노베이션 디지털 신기술 공모전 우수상

Chương trình giảng dạy

Tất cả

22 bài giảng ∙ (4giờ 11phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

14 đánh giá

4.9

14 đánh giá

  • penguinhing님의 프로필 이미지
    penguinhing

    Đánh giá 12

    Đánh giá trung bình 4.1

    Đã chỉnh sửa

    5

    27% đã tham gia

    Mẹ của giảng viên có phải là giáo sư Đại học Seoul không?

    • yc
      Giảng viên

      Mẹ tôi luôn là người nỗ lực không ngừng nghỉ.. Khi mẹ nỗ lực thì không có gì là không thể !!🥹

    • 😊😊 Chỉ là đùa thôi, cảm ơn anh đã cung cấp bài giảng!

  • kfqsangwoo9149님의 프로필 이미지
    kfqsangwoo9149

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    18% đã tham gia

    Chỉ toàn code thôi nên không biết nội dung là gì, phát điên mất, giờ thì thấy hả hê rồi. Khi nào thì có bài giảng về deep learning vậy ạ??? Làm nhanh nhanh giúp em với ạ 😊😊

    • yc
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn vì những đánh giá tốt ~ Chúng tôi cũng đang lên kế hoạch cho một khóa học chuyên sâu về học máy, rất mong nhận được sự quan tâm của bạn 🔥

  • sohyun5051님의 프로필 이미지
    sohyun5051

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    55% đã tham gia

    Tôi cứ nghĩ rằng "Machine Learning" sẽ rất khó, nhưng sau khi nghe giảng lý thuyết, tôi đã hiểu ngay công nghệ này là gì và nó hoạt động như thế nào. Giảng viên đã giải thích rất tốt để toàn bộ cấu trúc còn đọng lại trong đầu tôi, và cũng giải thích rõ ràng sự khác biệt giữa các khái niệm. Tôi có thể hiểu được Machine Learning, nên tôi rất mong chờ các bài giảng thực hành!

    • yc
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn vì những đánh giá tốt! Bạn có thể hiểu sâu hơn thông qua thực hành phần này để củng cố lý thuyết một lần nữa!! Cố lên đến khi hoàn thành khóa học nhé 🔥

  • gksmfqlc0750님의 프로필 이미지
    gksmfqlc0750

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 4.8

    Đã chỉnh sửa

    5

    100% đã tham gia

    Thầy/cô giảng dạy thật sự dễ hiểu như tên của bài giảng!! Mỗi chương còn có bài kiểm tra nhanh nên em nhớ rất lâu, hơn nữa, trước đây em biết về các khái niệm lý thuyết học máy một cách mơ hồ, cả về thuật ngữ nữa, lần nào tìm tài liệu em cũng không thấy thấm, nên không đọng lại được gì trong đầu, nhưng nhờ bài giảng mà em đã hiểu được những điều mà trước đây em không hiểu và thấy được những điều mà trước đây em không thấy... Thật kỳ diệu, em cảm ơn thầy/cô rất nhiều 😢😢😢 Nếu có bài giảng lý thuyết chuyên sâu và thực hành thì em sẽ đăng ký học ngay ạ!!

    • yc
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn vì đánh giá tốt! Ôn tập lý thuyết nhiều và nếu bạn nghe giảng thực hành, bạn sẽ thấy những điều mà bạn không thấy trong thực hành đấy~!! Cố lên nhé 🔥

  • ej05104820님의 프로필 이미지
    ej05104820

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    32% đã tham gia

    298.262 ₫

    Khóa học khác của yc

    Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

    Khóa học tương tự

    Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!