Lý thuyết học máy và thực hành Python

Các lệnh Pandas hữu ích trong thực hành khoa học dữ liệu được giới thiệu dưới dạng bài giảng ngắn và tất cả mã được sử dụng trong bài giảng đều có thể được xem, tải xuống và thực hành trên GitHub.

Chúng tôi sẽ giải thích những điều cơ bản về ElasticSearch, LogStash và Kibana. Bước cuối cùng, bạn có thể thấy mình đang phân tích dân số và trữ lượng thế giới bằng cách sử dụng ngăn xếp ELK.

Chúng tôi đề cập đến các vấn đề và giải pháp lập trình thiết yếu mà bạn cần có để thực hiện thành công một cuộc phỏng vấn viết mã (phỏng vấn nhà phát triển).

Bạn sẽ tìm hiểu về Q-learning và Deep Q-learning, đồng thời có thời gian triển khai học tăng cường trong R. Nó bao gồm toàn bộ nội dung học tập tăng cường ngoài mạng Q sâu đến học tự bắt chước và Chưng cất mạng ngẫu nhiên.

Không cần phải bỏ qua hoặc sợ học máy. Học máy rất dễ dàng, nhưng hãy nghĩ xem nên áp dụng học máy vào đâu. Hướng mở rộng học máy của Java dự kiến ​​sẽ tương thích với Python, R và Java, chẳng hạn như iOs, so với thế mạnh hiện tại của Python và R. Mục đích của bài giảng này là thiết lập hệ thống cộng tác DIKW giữa các chuyên gia miền và nhân viên CNTT.

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

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.

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.

"Hãy vứt những lý thuyết AI sáo rỗng và các ví dụ chatbot tràn lan trên YouTube vào thùng rác. Đây là 'Kinh thánh AI sản xuất tích hợp 7 nhóm ngành công nghiệp' duy nhất tại Hàn Quốc, thấu hiểu ngôn ngữ của ngành sản xuất và nhìn thấu bản chất của quy trình." Xin chào, tôi là Byte Detective - người chia sẻ kiến thức. Hiện nay, vô số doanh nghiệp và chuyên gia đang kêu gọi 'DX sản xuất (Chuyển đổi số)' và 'áp dụng AI'. Tuy nhiên, đa số các bài giảng trên thị trường chỉ dừng lại ở những lý thuyết viển vông của các nhà phát triển IT hoặc tư vấn viên, những người hoàn toàn không hiểu về thực tế khắc nghiệt tại hiện trường sản xuất. Khóa học này không phải là bài giảng chỉ để học lý thuyết. Bằng cách kết hợp hữu cơ kiến thức chuyên môn thực tế (Domain Knowledge) của 7 nhóm ngành sản xuất đại diện cho Hàn Quốc với các khung làm việc AI mới nhất, chúng tôi cung cấp 'Kiến trúc kịch bản DX sản xuất thực chiến' có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế vào ngày mai.

Ngành sản xuất ô tô và linh kiện là lĩnh vực mà sự đổi mới là điều thiết yếu trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này tập trung vào cách áp dụng công nghệ AI vào thực tế, giải thích thông qua các trường hợp thực tế như nâng cao hiệu quả sản xuất, tự động hóa kiểm tra chất lượng, bảo trì dự báo thiết bị, tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Từ hiểu biết cơ bản cần thiết để triển khai AI, đến chiến lược và quản lý rủi ro cần xem xét khi áp dụng thực tế, khóa học được xây dựng theo từng bước để cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc mà nhân viên thực thi và quản lý có thể áp dụng ngay lập tức.

Nếu bạn muốn được công nhận là chuyên gia học máy trên nền tảng dữ liệu lớn, từ việc thấu hiểu Framework cốt lõi của Spark Machine Learning, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các bài toán thực tế có độ khó cao, đến khả năng phân tích dữ liệu qua phân tích miền nghiệp vụ và triển khai mô hình học máy tối ưu, hãy đồng hành cùng khóa học này.

Khóa học này là một masterclass thực hành hoàn chỉnh phân tích sâu sự phát triển công nghệ cốt lõi của AI tạo sinh từ LDM(Latent Diffusion Model) đến DiT(Diffusion Transformer). Chúng ta sẽ trực tiếp phân tích nguyên lý học tập dựa trên không gian tiềm ẩn của LDM, cấu trúc của Stable Diffusion, và phương thức triển khai của Diffusion Transformer mới nhất thông qua các bài báo và code. Học viên sẽ trực tiếp triển khai các mô hình LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT dựa trên PyTorch, đồng thời học một cách có hệ thống các xu hướng mới nhất và sự tiến hóa cấu trúc của mô hình tạo sinh.

Khóa học này giải thích các khái niệm cơ bản về LLM và GPT một cách dễ hiểu để bất kỳ ai cũng có thể nắm bắt được. Học viên có thể trực tiếp sử dụng GPT API để tạo chatbot và chạy trên web bằng Streamlit. Thông qua trải nghiệm từ cơ bản đến thực hành, bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc cho những bước đầu tiên trong việc ứng dụng AI.

Chứng chỉ thiết yếu trong thời đại AI, MS AI-900! 🚀 Bạn có biết không? ChatGPT chỉ hoạt động trên Microsoft Azure! Nếu bạn muốn tận dụng đúng cách Microsoft Azure OpenAI - nền tảng độc quyền cung cấp các mô hình GPT mới nhất, thì đây chính là cơ hội. Hãy phát triển thành chuyên gia dịch vụ Azure AI thông qua khóa học AI-900, và làm chủ các giải pháp AI cấp doanh nghiệp mà các công ty tin tưởng. Hãy nâng cao khả năng cạnh tranh của bạn với tư cách là một chuyên gia AI thực thụ bằng cách đạt được chứng nhận công nhận toàn cầu!

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho những người mới bắt đầu muốn phát triển thành nhà phân tích dữ liệu. - Người muốn phân tích dữ liệu nhưng chưa biết Python - Người muốn học machine learning bằng Python - Người đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích Big Data - Người muốn phát triển ứng dụng dựa trên machine learning bằng Python

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.

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

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

Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn cách sử dụng Gemini API SDK mới nhất (@google/genai) trong môi trường Node.js và TypeScript. Bạn sẽ học cách sử dụng công nghệ đa phương thức (multimodal) để xử lý đồng thời văn bản, hình ảnh và video. Chúng ta sẽ thực hành toàn bộ quy trình từ cấp phát API key, thiết lập dự án cho đến việc gọi mô hình.

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 bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng 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.

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.