Phân tích dữ liệu Python cho Machine Learning/Deep Learning của Yoon Jae-sung (Ai part1)

Khóa học này là khóa học phát triển ứng dụng Java Android bao gồm tổng cộng 4 phần. Trong bài giảng thứ hai, chúng ta sẽ xem xét các menu và bốn thành phần chính của chúng thông qua các ví dụ thực hành.

Đây là khóa học bao gồm mọi thứ từ kiến ​​thức cơ bản về JSP cho đến các dự án mua ô tô ở trung tâm mua sắm. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể thực hiện các dự án thực tế ngay lập tức. (Bài giảng này không cung cấp câu hỏi và câu trả lời.)

Những giải thích và ví dụ dễ hiểu được cung cấp để có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.

Hiện tại, Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và Kotlin. Dù sử dụng ngôn ngữ nào, bạn cũng có thể phát triển cùng một ứng dụng Android như nhau. Khóa học này bao gồm hầu hết các nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android, và toàn bộ mã nguồn từ những nội dung cơ bản nhất đều được viết bằng ngôn ngữ Kotlin. Ngoài ra, khóa học còn sử dụng Material 3, thư viện UI mới nhất của Google. Trong toàn bộ lộ trình học Android này, bạn sẽ được thực hiện 3 dự án thực tế. Thông qua việc thực hiện các dự án, bạn có thể nắm vững các kỹ thuật nâng cao đang được sử dụng thực tế trong công việc như Hilt, Retrofit, RoomDatabase, MVVM. Bên cạnh đó, bạn còn có thể tăng cường năng suất bằng cách sử dụng AI thông qua việc thực hiện "vibe coding" với Gemini ngay trong công cụ phát triển Android. Soft Campus chúng tôi sẽ luôn nỗ lực để cung cấp những bài giảng mới nhất.

CSS & CSS3 là dễ học và dễ mắc lỗi nhất. Đi thôi!! không thấy.

Bạn có thể hiểu về Lập trình JSP WEB MVC Model2 và tìm hiểu cách áp dụng nó vào thực tế thông qua dự án bảng thông báo MVC Model2. (Đây là bài giảng không có câu hỏi và câu trả lời từ giảng viên.)

Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và ngôn ngữ Kotlin. Bạn có thể phát triển cùng một ứng dụng Android bằng bất kỳ ngôn ngữ nào. Khóa học này bao gồm hầu hết nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android và tất cả code từ nội dung cơ bản đều được viết bằng ngôn ngữ Kotlin. Ngoài ra, khóa học sử dụng Material 3, thư viện UI mới nhất của Google. Khóa học này tập trung chủ yếu vào các nội dung về action bar, quản lý dữ liệu, quản lý tài nguyên, sensor và network trong toàn bộ quá trình Android.

Hiện tại Android có thể được phát triển bằng ngôn ngữ Java và Kotlin. Dù sử dụng ngôn ngữ nào thì cũng có thể phát triển ứng dụng Android tương tự. Khóa học này bao gồm hầu hết nội dung từ cơ bản đến nâng cao về phát triển ứng dụng Android và từ nội dung cơ bản đều sử dụng ngôn ngữ Kotlin để viết code. Ngoài ra còn sử dụng thư viện UI mới nhất của Google là Material 3. Khóa học này tập trung vào nội dung liên quan đến menu, các thành phần cấu tạo của ứng dụng Android, thread, Fragment trong toàn bộ quá trình học Android và các khóa học tiếp theo dự kiến sẽ đi sâu hơn. Soft Campus chúng tôi sẽ luôn cố gắng cung cấp các bài giảng mới nhất. Xin cảm ơn.

Có thể tạo trò chơi hybrid casual bằng Unity 6.

Học C# trong môi trường Unity. Khi học C#, bạn sẽ tự nhiên làm quen với môi trường phát triển Unity, điều này rất hữu ích cho những người mới bắt đầu phát triển.

Đây là khóa học phát triển ứng dụng Android phiên bản 15 với thư viện Material 3 mới nhất part1 - khóa học lập trình UI.

Phiên bản mới nhất vào năm 2024 và thời gian chạy là 17 giờ 48 phút. Bạn hoàn toàn có thể thành thạo Kotlin trong một khóa học này.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách phát triển front web bằng React. Tìm hiểu cú pháp cốt lõi của JavaScript để phát triển React, phát triển React dựa trên CDN và các phương pháp phát triển React dựa trên NPM.

Dựa trên ngôn ngữ c#, bạn sẽ học cách tạo game phòng thủ theo từng giai đoạn bằng cách sử dụng Unity.

Phát triển ba dự án thực tế (ứng dụng ghi nhớ, ứng dụng LBS, ứng dụng bảng thông báo sử dụng FireBase).

Trong các dự án thực tế theo từng thể loại của Unity, bạn có thể học được nguyên tắc cơ bản của trò chơi chạy như Cookie Run và tạo ra trò chơi Unity.

Khóa học này là khóa học phát triển ứng dụng Java Android bao gồm tổng cộng 4 phần. Trong bài giảng thứ ba, chúng ta xem xét việc quản lý dữ liệu và mạng trong ứng dụng Android.

Bài giảng này được giảng bởi giảng viên Jaeseong Yoon, người dạy App School: Android Lesson Like a Stylish Lion.

Khóa học này là khóa học để tìm hiểu những điều cơ bản về lập trình Python Windows. Nâng cao hiểu biết bằng cách cung cấp giải thích về cách sử dụng tiện ích và mã mẫu.

Khóa học này là khóa học để tìm hiểu những điều cơ bản về ngữ pháp Python. Tăng sự hiểu biết bằng cách kết hợp giải thích ngữ pháp và mã mẫu. Tìm hiểu các thư viện Python cơ bản.

Đây là khóa học nắm vững các kỹ năng cơ bản trong toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu bằng Python dành cho người mới bắt đầu. Với tư cách là những người lập kế hoạch và phát triển thương mại điện tử đang trực tiếp ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu trong công việc thực tế, chúng tôi đã xây dựng khóa học này để bạn có thể dễ dàng học hỏi và áp dụng ngay toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu bằng Python.

Bạn có thể học một cách có hệ thống phương pháp tiếp cận thống kê về giao dịch cặp S&P 500 bằng Python. Xây dựng nền tảng cho chiến lược đầu tư không cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Tìm hiểu cách xử lý hiệu quả công việc của bạn bằng Python, ngôn ngữ lập trình cơ bản.

Hướng dẫn người không chuyên và người mới bắt đầu có thể nhanh chóng đạt được chứng chỉ thực hành phân tích dữ liệu lớn! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn - Tập trung học tập chỉ những điểm trọng yếu thường xuất hiện trong kỳ thi, xoay quanh các đề thi cũ mà không cần kiến thức nền phức tạp.

SSIS, SSAS, Học máy, BI, ETL. Bạn có thể học những kỹ năng quan trọng không thể tìm thấy trong sách trong nước, YouTube, bài giảng, blog và học viện. Tôi cũng giới thiệu nó cho những ai quan tâm đến việc làm việc tại các tập đoàn lớn trong nước, các tập đoàn lớn của Mỹ và các tổ chức do nhà nước Hoa Kỳ tài trợ.

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.

Lý thuyết, xấp xỉ số, trực giác và trực quan hóa trong tích phân. Nâng cao kỹ năng toán-lập trình của bạn.

Phát triển hiểu biết sâu sắc và trực giác về giải tích. Giải quyết các bài toán và triển khai thuật toán bằng tay và bằng Python.

Khóa học này được thiết kế để giúp những người mới bắt đầu hiểu về trí tuệ nhân tạo một cách đơn giản, thực tế và có hệ thống. Nhiều học viên cảm thấy choáng ngợp trước AI vì các thuật ngữ phức tạp, giải thích khó hiểu hoặc thiếu các ví dụ thực tế. Trong khóa học này, tôi tập trung vào việc chia nhỏ các khái niệm AI thành những ý tưởng dễ hiểu, sử dụng các công cụ trực quan, ví dụ thực tế và hướng dẫn từng bước. Thay vì đi sâu vào toán học hay lý thuyết nặng nề, bạn sẽ học cách AI vận hành, cách sử dụng các công cụ AI phổ biến và cách áp dụng AI một cách tự tin vào việc học tập, nâng cao năng suất, phát triển và các tình huống kinh doanh. Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có một nền tảng vững chắc về AI, hiểu rõ các công cụ AI hiện đại và cảm thấy thoải mái khi khám phá các chủ đề nâng cao hơn.

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.

Bạn sẽ phát triển khả năng xác định vấn đề dựa trên dữ liệu và giải thích rõ ràng căn cứ đánh giá cũng như quy trình ra quyết định. Ngoài ra, thay vì chỉ tập trung vào hiệu suất của một mô hình đơn lẻ, bạn sẽ có được tư duy theo quan điểm pipeline - đánh giá tính hoàn thiện và độ tin cậy của toàn bộ quy trình làm việc machine learning. Đồng thời, bạn sẽ tăng cường khả năng giải quyết vấn đề bằng cách truy nguyên nguyên nhân khi xảy ra lỗi và đưa ra hướng cải thiện, đồng thời thông qua kinh nghiệm thực hiện dự án end-to-end, bạn sẽ nắm vững năng lực xây dựng ML pipeline thực tế có thể áp dụng ngay vào công việc.

Trong lớp này, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc và phương pháp phân tích và xử lý các loại dữ liệu tài chính khác nhau bằng thư viện Pandas của Python, áp dụng những nguyên tắc này vào các tình huống bạn có thể gặp phải trong thực tế và cuối cùng là tìm hiểu về cách triển khai dựa trên kiểm tra ngược. trên dữ liệu sao kê (dựa trên cuốn sách 'Bạn có thể làm đầu tư định lượng' của Kang Hwan-guk). Kết quả là, bạn sẽ có thể thoát khỏi vai trò là một “nhà đầu tư thụ động”, người chỉ làm theo những gì người khác nói mà không cần xác minh hoặc có cơ sở về logic đầu tư và sẽ sử dụng Python và Pandas để triển khai nhiều yếu tố cần thiết cho việc thực hiện chiến lược. một nhà đầu tư năng động và tự định hướng, người có thể tự do trích xuất dữ liệu và phân tích nó một cách định lượng.

Biến kết quả phân tích và mô hình hóa dữ liệu AI thành Web Program.

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.

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.

Để theo kịp xu hướng Deep Learning gần đây, chúng ta sẽ tìm hiểu bối cảnh phát triển đột phá của Deep Learning.

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Khóa học ADsP All-In-One! Hoàn thành siêu nhanh! Tài liệu tham khảo: "Cheat Sheet ADsP cho mọi người" https://wikidocs.net/book/18829

Hãy cùng học cách thu thập dữ liệu trên web và tạo mô hình học có giám sát của học máy nhé!

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.