inflearn logo

Phương pháp phát triển dịch vụ tùy chỉnh dựa trên AI: Đề xuất thời gian tập luyện phù hợp với tôi

Xử lý thông tin thực tế của dữ liệu sức khỏe thông minh do Đại học Daegu Haany sở hữu để sử dụng vào học máy, đồng thời phát triển các ứng dụng sức khỏe thông minh tùy chỉnh bằng cách sử dụng vibe coding và thông tin đã được tinh lọc.

6 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

AI
AI
Vibe Coding
Vibe Coding
AI
AI
Vibe Coding
Vibe Coding
Thumbnail

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Hiểu biết về những kiến thức cơ bản của trí tuệ nhân tạo

  • Hiểu biết cơ bản về dữ liệu y tế thông minh

  • Phát triển ứng dụng bằng cách tận dụng vibe coding

  • Hiểu đặc điểm pháp lý của dữ liệu sức khỏe

Cách phát triển dịch vụ tùy chỉnh dựa trên AI: đề xuất thời gian tập luyện phù hợp với tôi

Sau khi học xong khóa học, bạn có thể tạo ra những sản phẩm như thế này

Bảng điều khiển kiểm tra dữ liệu sức khỏe

Mô hình đề xuất thời gian tập luyện phù hợp

Ứng dụng đề xuất thời gian tập luyện của riêng tôi

Kiểm tra mã bằng AI và cải thiện ứng dụng

  • Sau khi học xong khóa học, bạn sẽ hiểu được những gì và có thể làm tốt những gì?


  • Giải thích cụ thể nhất có thể về những thay đổi mà học viên có thể đạt được.

Nội dung học tập

Hãy dùng AI để đọc dữ liệu sức khỏe và tạo ra dịch vụ được cá nhân hóa dành riêng cho bạn

Liệu dữ liệu sức khỏe được tích lũy trên đồng hồ thông minh có thể được biến thành dịch vụ cần thiết cho chính bạn không? Trong khóa học này, bạn sẽ học từng bước từ các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo, tìm hiểu dữ liệu sức khỏe thông minh, phát triển mô hình đề xuất phù hợp cho từng cá nhân đến xây dựng ứng dụng. Với chủ đề “Đề xuất thời gian tập luyện phù hợp với tôi”, hãy trải nghiệm quá trình dữ liệu đi qua mô hình AI và được kết nối thành một dịch vụ hoàn chỉnh.

Kiểm tra chất lượng dữ liệu đã thu thập và sử dụng TensorFlow để xây dựng mô hình chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa. Tiếp đó, tạo và cập nhật ứng dụng hiển thị kết quả đề xuất bằng vibe coding. Đồng thời, tìm hiểu các phương pháp giải quyết vấn đề thông qua việc kiểm tra mã bằng AI và thảo luận giữa nhiều tác nhân.

Bạn cũng sẽ tìm hiểu về đặc điểm pháp lý của dữ liệu sức khỏe, trách nhiệm và giới hạn của các đề xuất do AI đưa ra, cũng như sự khác biệt giữa dịch vụ chăm sóc sức khỏe và thiết bị y tế. Đây là khóa học gồm tổng cộng 6 buổi, được xây dựng để giúp bạn hiểu không chỉ về phát triển mô hình và xây dựng ứng dụng, mà còn cả những điểm cần xem xét khi phát triển chúng thành dịch vụ thực tế.

Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tạo ra những sản phẩm như thế này.


1. Bảng điều khiển kiểm tra dữ liệu sức khỏe

Bạn sẽ tìm hiểu các hạng mục dữ liệu có thể thu thập từ thiết bị chăm sóc sức khỏe thông minh và tạo màn hình kiểm tra để xác nhận trạng thái dữ liệu, chẳng hạn như các giá trị bị thiếu và giá trị bất thường. Thông qua việc kiểm tra dữ liệu bằng AI, bạn sẽ học quy trình đánh giá chất lượng dữ liệu trước khi phát triển mô hình.

2. Mô hình đề xuất thời gian tập luyện phù hợp cá nhân

Bạn có thể xây dựng một mô hình đề xuất thời gian tập luyện cho từng cá nhân dựa trên dữ liệu sức khỏe. Bạn sẽ kiểm tra môi trường thực thi Python và thông số máy tính, đồng thời học quy trình từ chuẩn bị dữ liệu, lập mô hình đến kiểm tra kết quả dự đoán bằng TensorFlow.

3. Ứng dụng đề xuất thời gian tập luyện của riêng bạn

Bạn có thể thử tạo một ứng dụng cho phép người dùng xem kết quả đề xuất sau khi nhập thông tin. Sử dụng vibe coding để xây dựng màn hình nhập liệu và màn hình kết quả, đồng thời trải nghiệm quy trình tạo dịch vụ kết nối với mô hình AI.

4. Kiểm tra mã bằng AI và cải tiến ứng dụng

Có thể xây dựng một chương trình kiểm tra mã nguồn dựa trên AI, đồng thời kiểm tra những lỗi dễ phát sinh trong quá trình xử lý dữ liệu. Bạn sẽ áp dụng các điểm cần cải thiện vào ứng dụng và xem xét hướng cải tiến dịch vụ dựa trên những cân nhắc liên quan đến dữ liệu sức khỏe và đề xuất của AI.

※ Hình ảnh là ví dụ về sản phẩm học tập được xây dựng dựa trên chương trình đào tạo. Có thể khác với màn hình thực hành và kết quả hoàn thiện thực tế của khóa học. Thời gian tập luyện trong hình ảnh là giá trị mẫu nhằm minh họa bố cục màn hình.

Thông tin tham khảo trước khi học

  • Vui lòng ghi rõ mọi thông tin cần lưu ý để học khóa học.

  • Giúp học viên hiểu đầy đủ nội dung được đề cập trong khóa học và nâng cao mức độ hài lòng khi học.

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành và phiên bản (OS): Các loại và phiên bản hệ điều hành như Windows, macOS, Linux, Ubuntu, Android, iOS, v.v.

  • Công cụ sử dụng: phiên bản và gói tính phí của phần mềm/phần cứng cần thiết cho thực hành, việc có sử dụng máy ảo hay không, v.v.

  • Thông số PC: Các thông số khuyến nghị để chạy chương trình, chẳng hạn như CPU, bộ nhớ, ổ đĩa, card đồ họa, v.v.

Tài liệu học tập

  • Định dạng tài liệu học tập được cung cấp (PPT, liên kết đám mây, văn bản, mã nguồn, tài sản, chương trình, bài tập mẫu, v.v.)

  • Đặc điểm và lưu ý về số lượng, dung lượng cũng như các tài liệu học tập khác, v.v.

Kiến thức nền tảng cần có và những điều cần lưu ý

  • Kiến thức nền tảng bắt buộc cần có, xét đến độ khó của việc học

  • Nội dung liên quan trực tiếp đến việc học như chất lượng video bài giảng (âm thanh/hình ảnh) và phương pháp học được khuyến nghị

  • Nội dung liên quan đến hỏi đáp và các bản cập nhật sau này

  • Thông báo về bản quyền bài giảng và tài liệu học tập

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Sinh viên không chuyên ngành máy tính và trí tuệ nhân tạo, chưa có kinh nghiệm vibe coding

  • Sinh viên không chuyên về máy tính và trí tuệ nhân tạo nhưng quan tâm đến dữ liệu sức khỏe thông minh và dữ liệu y tế

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Trong lớp học, chúng tôi sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh.

  • Chúng tôi đang xử lý dữ liệu nhạy cảm liên quan đến chăm sóc sức khỏe thông minh và y tế.

Xin chào
Đây là aisw

434

Học viên

17

Đánh giá

4.9

Xếp hạng

5

Các khóa học

Viện Đổi mới Hội tụ Phần mềm, Đại học Quốc gia Pukyong

Chương trình giảng dạy

Tất cả

6 bài giảng ∙ (3giờ 4phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học khác của aisw

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Miễn phí