Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI và ML

  • Tổng quan về các khái niệm AI và ML
  • Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
  • Giới thiệu về Python cho AI

Data Analysis và Trực quan hóa

  • Phân tích dữ liệu thăm dò
  • Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu
  • Nền tảng thống kê cho ML

Machine Learning Mô hình

  • Thuật toán học có giám sát
  • Thuật toán học không giám sát
  • Đánh giá và lựa chọn mô hình

Deep Learning và Neural Networks

  • Nền tảng của mạng nơ-ron
  • Mạng nơ-ron tích chập (CNN)
  • Mạng nơ-ron hồi quy (RNN)

Natural Language Processing (NLP)

  • Xử lý văn bản và trích xuất đặc trưng
  • Phân tích tình cảm và phân loại văn bản
  • Mô hình ngôn ngữ và chatbot

Computer Vision

  • Nền tảng xử lý hình ảnh
  • Phát hiện đối tượng và phân loại hình ảnh
  • Các chủ đề nâng cao về thị giác máy tính

Triển khai và Mở rộng

  • Chiến lược triển khai ứng dụng AI
  • Mở rộng ứng dụng AI
  • Giám sát và duy trì hệ thống AI

Đạo đức và Tương lai của AI

  • Các cân nhắc về đạo đức trong AI
  • Chính sách và quy định về AI
  • Xu hướng tương lai trong AI và ML

Dự án Phòng thí nghiệm

  • Phát triển một ứng dụng thông minh quy mô nhỏ
  • Làm việc với bộ dữ liệu thực tế
  • Hợp tác trong một dự án nhóm để giải quyết một vấn đề liên quan đến ngành

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Sự hiểu biết về các khái niệm lập trình cơ bản
  • Kinh nghiệm với Python và các kỹ thuật khoa học dữ liệu cơ bản
  • Làm quen với các nguyên tắc cốt lõi của AI và ML

Đối tượng

  • Chuyên gia AI
  • Nhà phát triển phần mềm
  • Nhà phân tích dữ liệu
 28 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories