Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu
- Định nghĩa Predictive AI
- Bối cảnh lịch sử và sự phát triển của phân tích dự đoán
- Các nguyên tắc cơ bản của học máy và khai thác dữ liệu
Thu thập và Tiền xử lý Dữ liệu
- Thu thập dữ liệu liên quan
- Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích
- Hiểu các loại và nguồn dữ liệu
Khám phá Data Analysis (EDA)
- Trực quan hóa dữ liệu để tìm hiểu sâu sắc
- Thống kê mô tả và tóm tắt dữ liệu
- Xác định các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu
Mô hình Thống kê
- Các nguyên tắc cơ bản của suy luận thống kê
- Phân tích hồi quy
- Mô hình phân loại
Machine Learning Thuật toán Dự đoán
- Tổng quan về các thuật toán học có giám sát
- Cây quyết định và rừng ngẫu nhiên
- Mạng nơ-ron và các nguyên tắc cơ bản của học sâu
Đánh giá và Lựa chọn Mô hình
- Hiểu độ chính xác và các chỉ số hiệu suất của mô hình
- Kỹ thuật xác thực chéo
- Quá trình khớp quá mức và điều chỉnh mô hình
Ứng dụng Thực tế của Predictive AI
- Các nghiên cứu điển hình trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau
- Các cân nhắc về đạo đức trong mô hình dự đoán
- Hạn chế và thách thức của Predictive AI
Dự án Thực hành
- Làm việc với một tập dữ liệu để tạo một mô hình dự đoán
- Áp dụng mô hình để đưa ra dự đoán
- Đánh giá và diễn giải kết quả
Tóm tắt và Các Bước Tiếp Theo
Requirements
- Hiểu biết về thống kê cơ bản
- Có kinh nghiệm với bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào
- Làm quen với việc xử lý dữ liệu và bảng tính
- Không yêu cầu kinh nghiệm trước trong lĩnh vực AI hoặc khoa học dữ liệu
Đối tượng
- Chuyên gia IT
- Nhà phân tích dữ liệu
- Nhân viên kỹ thuật
21 Hours
