Học máy, học sâu cơ bản với Python, Keras

Hãy hiểu cách phân tích dữ liệu thông qua Python, phân tích và trực quan hóa các loại dữ liệu khác nhau cũng như tóm tắt câu chuyện dữ liệu!

ChatGPT, hãy trở thành người sáng tạo bằng cách sử dụng AI tổng hợp!

Hãy học các kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python để có được khả năng lập trình Python cần thiết cho trí tuệ nhân tạo!

Cùng tìm hiểu các thuật toán chính của machine learning và deep learning cũng như tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo nhé!

Hãy củng cố những kiến ​​​​thức cơ bản về MATLAB, đồng thời áp dụng và hiểu các khái niệm cơ bản về lập trình!

Cùng tìm hiểu và học hỏi về trí tuệ nhân tạo và đạo đức AI, ứng dụng vào chuyên ngành để tăng cường năng lực số AI!

Hãy cùng học cách chuyển các vấn đề lớn và thực tế sang các chương trình máy tính thực tế và thực hành sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo dựa trên Python!

Cùng trau dồi năng lực trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn và hỗ trợ ra quyết định!

Hãy thiết kế, triển khai và phát triển trong khi tìm hiểu các khái niệm cơ bản của ngôn ngữ C++ và các khái niệm hướng đối tượng!

Lập trình C++ hiện đại dựa trên các khái niệm hướng đối tượng cho chuyên ngành kỹ thuật máy tính

Trải nghiệm mã hóa văn bản và điều khiển Arduino thông qua mã hóa khối!

Hãy đặt nền tảng cho việc sử dụng Python và giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu!

Sử dụng Python để học các kỹ thuật học máy, và nâng cao khả năng trích xuất thông tin từ dữ liệu thực tế cũng như phát triển mô hình dự đoán!

다양한 dữ liệu cấu trúc và thuật toán, hãy học và rèn luyện khả năng thực hành triển khai chúng thông qua lập trình!

Hãy cùng phát triển kiến ​​thức lĩnh vực cơ bản về khoa học quần áo và kỹ năng của một chuyên gia thời trang thông qua hiểu biết về CAD dệt may dựa trên AI!

Hãy trải nghiệm việc phát triển các ứng dụng theo cách cộng tác trong môi trường phần mềm nguồn mở & shell Linux và xây dựng môi trường phát triển cần thiết cho việc mã hóa chương trình!

Hãy hiểu phân tích dữ liệu phù hợp với hoạt động kinh doanh bán lẻ tiên tiến và tìm hiểu cách sử dụng các công cụ được sử dụng trong ngành!

Hãy cùng phát triển kỹ năng phát triển ứng dụng web bằng React và phát triển các khả năng có thể áp dụng trong thực tế!

Tìm hiểu các phương pháp xây dựng trang web cơ bản và học từ những điều cơ bản về phát triển web đến các kỹ năng ứng dụng thực tế thông qua các dự án thực tế được liên kết với API mở dữ liệu công khai!

Hãy cùng tìm hiểu và thử đánh giá chính sách thông qua R và R Studio!

DNN, CNN, RNN? Đây là khóa học thực hành deep learning trong đó các thuật toán cốt lõi của deep learning được tổ chức hoàn chỉnh thông qua bài giảng này, ngay cả những thuật ngữ kỹ thuật tưởng chừng khó khăn cũng được áp dụng vào thực tế!

Cùng tìm hiểu các thuật toán chính của machine learning và deep learning cũng như tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo nhé!

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)

Hãy chắc chắn bắt đầu với những điều cơ bản về học máy và học sâu! Phân loại/hồi quy/phân cụm/tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong Python

Nắm bắt các khái niệm cơ bản và xu hướng mới nhất của big data, thông qua hiểu biết kỹ thuật về các phương pháp phân tích big data để trích xuất các mẫu dữ liệu và đề xuất cách thức ứng dụng vào kinh doanh. Thông qua big data có thể tạo ra các mô hình kinh doanh mới và phát triển khả năng thông thái về môi trường kinh doanh trong tương lai.

Hãy triển khai khung deep learning trực tiếp trong Excel! Hãy cùng giải quyết việc học có giám sát/học không giám sát/học tăng cường bằng cách sử dụng khung đã triển khai!

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.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Từ việc hiểu khung cốt lõi của học máy Spark, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các vấn đề thực tế có độ khó cao, phân tích dữ liệu thông qua phân tích miền kinh doanh và khả năng triển khai các mô hình học máy được tối ưu hóa, bạn sẽ trở thành chuyên gia học máy dựa trên số lượng lớn data. Nếu bạn muốn được công nhận, hãy tham gia bài giảng này.

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.

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.

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.

Phần Project '파이토치 - Dễ hiểu bằng code': triển khai dự án học sâu thực tiễn dùng ảnh, video, ngôn ngữ tự nhiên, giúp hiểu cấu trúc, luồng mô hình qua học tập chú trọng code hơn lý thuyết.

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.