[PY 0201] Python cấp độ 1 cho trí tuệ nhân tạo

Đây là khóa học tập trung vào việc học gradient descent - thuật toán học tập cốt lõi nhất của deep learning.

Đây là một khóa học về cách sử dụng NumPy và thực hành thực tế với nó.

Đây là bài giảng cô đọng các nội dung toán đã học ở bậc THCS và THPT. Bạn học những kiến ​​thức và kỹ thuật toán học cần thiết với nhiều bài thực hành cho từng mục.

Đây là bài giảng thứ năm của series [인공지능을 위한 파이썬]. Bài giảng này thực hành các bài tập ứng dụng được dùng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

Đây là khóa học thứ hai của series [Python dành cho Trí tuệ nhân tạo]. Đây là khóa học thực hành các bài tập thực tế được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

Đây là một bài giảng về trực quan hóa dữ liệu bằng thư viện Matplotlib.

Đây là khóa học để học các phương pháp vi phân cơ bản cần thiết để bắt đầu với deep learning và tính năng Autograd của PyTorch.

Đây là bài giảng thứ tư trong loạt bài [Python cho trí tuệ nhân tạo]. Đây là bài giảng cung cấp các bài tập thực hành được sử dụng trong machine learning và deep learning cùng với ngữ pháp của Python.

Là buổi học thứ ba của series [인공지능을 위한 파이썬]. Bạn sẽ học cách gỡ lỗi mã Python.

Học khái niệm và cách thiết lập môi trường ảo.

Đây là bài giảng đầu tiên về đại số tuyến tính và là bài giảng về hiểu biết hình học về vectơ và các phép toán vectơ.

Giới hạn của hàm số, đạo hàm, đạo hàm, công thức đạo hàm, cách sử dụng đạo hàm

Đây là bài giảng về cách sử dụng LaTeX để viết công thức.

Đây là khóa học thứ hai của series [Python dành cho Trí tuệ nhân tạo]. Đây là khóa học thực hành các bài tập thực tế được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

Đây là bài giảng thứ tư trong loạt bài [Python cho trí tuệ nhân tạo]. Đây là bài giảng cung cấp các bài tập thực hành được sử dụng trong machine learning và deep learning cùng với ngữ pháp của Python.

Đây là bài giảng kiểm tra mã hóa Python tập trung vào giải quyết vấn đề được thiết kế phù hợp với trình độ của những người mới làm quen với thử nghiệm mã hóa.

Từ phần giới thiệu về lập trình Python, bạn sẽ học các kỹ thuật có thể áp dụng trong các lĩnh vực bảo mật CNTT khác nhau.

Dành cho những ai muốn tìm hiểu Khoa học dữ liệu, Dữ liệu lớn và Crawling, (1) Tóm tắt những cú pháp Python cốt lõi cần thiết nhất trong thời gian ngắn, (2) Qua lập trình Crawling thực tế, giúp bạn làm quen với Python và Crawling.

Python dựa trên cấu trúc dữ liệu và học thuật thuật toán, thông qua các bài kiểm tra mã hóa, bạn có thể tăng cường khả năng mã hóa của mình!

Bạn có thể hiểu lập trình Python một cách dễ dàng và thú vị thông qua trò chơi. Vì đây là bài giảng mà học sinh tiểu học và trung học cơ sở có thể dễ dàng theo dõi nên phụ huynh và giáo viên cũng sẽ tìm thấy nhiều công dụng để học hỏi từ nó. :)

Kiểm tra mã hóa [ ALL IN ONE ] ✔️ Hoàn thành trong một bài giảng

Bí quyết về thuật toán Python! quả bóng! chó! Khi bạn muốn thành thạo lập trình Python nhưng lại thấy khó hiểu! Không còn chương trình nào khiến bạn luôn phải bỏ cuộc! Thông qua các ví dụ thực tế từ các giảng viên lập trình chuyên nghiệp Hãy hiểu các khái niệm thuật toán lập trình Python và trở thành chuyên gia!

Bạn sẽ học kỹ thuật NoSQL để xử lý Big Data, một trong những kỹ thuật cơ bản của Full-stack và Khoa học dữ liệu được sử dụng trong các Startup mới nhất. MongoDB là kỹ thuật dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các công nghệ NoSQL. Trong khóa học này, bạn sẽ nắm vững kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý, ứng dụng MongoDB bằng Python.

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.

Tìm hiểu mã hóa Python. Bạn có thể học viết kịch bản thiết kế thông qua Rhino3d Grasshopper. Tìm hiểu mã hóa sáng tạo, bao gồm tư duy tính toán, tham số và thiết kế tổng quát.

Ngay cả những nhân viên văn phòng không biết gì về mã hóa cũng có thể dễ dàng học các khái niệm và ngữ pháp cơ bản của lập trình thông qua thực hành và học cách nhập/xuất tệp, xử lý dữ liệu Excel, tự động tạo tài liệu MS-word, vẽ biểu đồ, quét web, v.v.

Nếu bạn đang lên kế hoạch cho một dịch vụ, một trang web là một yếu tố thiết yếu. Tất nhiên, ngoài các dịch vụ, nhiều cơ sở hạ tầng chương trình hiện có hoạt động dựa trên web. Mục đích của khóa học này là tạo một trang web bằng Python, được coi là ngôn ngữ lập trình dễ nhất và tìm hiểu cách thiết lập nó ở trạng thái có thể vận hành nó thực sự.

QML là ngôn ngữ thông dịch lập trình tạo giao diện người dùng do Qt cung cấp. Tương tự như JSON và có thể sử dụng JavaScript. Sử dụng QML và Python cùng nhau, bạn có thể dễ dàng phát triển giao diện người dùng hiện đại, nâng cao.

Khóa học giúp bạn trở thành nhà phát triển game thực thụ. Với 4 dự án thực chiến và 3 game chuyên sâu AI, vượt mọi giới hạn!

Tất cả các chức năng có thể được thực hiện bằng Python, bao gồm web, phân tích dữ liệu, thu thập thông tin, tự động hóa tác vụ, GUI và lập trình, từ kiến ​​thức cơ bản về Python đến các ứng dụng của nó, đều được bao gồm trong một khóa học.

Chúng tôi sử dụng lập trình đồng thời/song song trong Python để thu thập dữ liệu, tải dữ liệu vào MongoDB, phân tích và phát triển ứng dụng web trực quan hóa dữ liệu được thu thập bằng FastAPI, một khung web hiện đại. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu và hiểu về lập trình song song/đồng thời Python bằng cách sử dụng coroutine, đa luồng và đa xử lý cũng như cách sử dụng chúng để tăng hiệu suất trong Python. Chúng tôi giúp bạn áp dụng trực tiếp mã song song/đồng thời của Python vào thực hành. Thay vì chỉ phát triển, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách triển khai và vận hành một ứng dụng thực tế trên đám mây AWS.

"Tự động hóa công việc? “Tôi muốn làm, nhưng ai không làm vì không biết điều gì là tốt?” Bạn không cần phải dùng dao để giết gà. Tôi chỉ muốn cho bạn biết rằng 10 dòng mã đơn giản còn thiết thực hơn các trình thu thập thông tin phức tạp trên Internet.

Trong khóa học này, bạn sẽ học lập trình hạt nhân và phát triển mô-đun PyTorch. Bạn có thể sử dụng những gì bạn học được để phát triển mô hình nhanh hơn.