Ly Thai To

Level 5, 41A Ly Thai To Street, Hanoi, Vietnam

The business centre is conveniently located in Sentinel Place on the corner of Ly Thai To and Tran Nguyen Han Streets. It is located within five minutes walk to the Opera House, the Metropole and the Hilton Hanoi Opera and in close proximity to The Ministry of Finance, The Hanoi People's Committee, The State Bank of Vietnam and numerous other commercial properties and foreign banks. Ly Thai To Street is a prominent street which is well known in Hanoi and provides easy of access for any visitors. Key office developments in the vicinity include BIDV Tower, 63 Ly Thai To and the Opera Business Centre and there is high-end shopping malls in the immediate locality.

Toong IPH

3rd Floor, Indochina Plaza, 241 Xuan Thuy street, Cau Giay district, Ha Noi, Vietnam

Located on the 3rd floor of Indochina Plaza, Hanoi, Toong coworking space is one of the key tenants in the whole service complex. We help complete and elevate an ecosystem of living - working - socializing - trading - and relaxing hubs for local entrepreneurs and knowledge workers.

UPGEN KEANGNAM

Level 43, Keangnam Hanoi Landmark Tower, Pham Hung Street, Nam Tu Liem District, Ha Noi, Viet Nam

Inside the tallest building in Hanoi and second tallest in Vietnam, the 72-floor skyscraper Keangnam Hanoi Landmark Tower (Landmark72) is home to one of UPGen’s most impressive spaces. This Grade-A building boasts an incredible view of the city unlike anywhere else in Hanoi. UPGen Keangnam is conveniently located just five minutes’ walk from the metro line.

Subcategories (4)

Image for the Pattern Recognition

Pattern Recognition
Image for the ML Kit

ML Kit
Image for the RapidMiner

RapidMiner
Image for the AutoML

AutoML

Explore Our Courses

Creating Custom Chatbots with Google AutoML

 14 Hours
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia với nhiều trình độ chuyên môn khác nhau, những người muốn tận dụng nền tảng AutoML của Google để xây dựng chatbot tùy chỉnh cho nhiều ứng dụng. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Hiểu các nguyên tắc cơ bản của phát triển chatbot.
  • Điều hướng Nền tảng Đám mây Google và truy cập AutoML.
  • Chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện các mô hình chatbot.
  • Huấn luyện và đánh giá các mô hình chatbot tùy chỉnh bằng cách sử dụng AutoML.
  • Triển khai và tích hợp chatbot vào nhiều nền tảng và kênh khác nhau.
  • Giám sát và tối ưu hóa hiệu suất chatbot theo thời gian.
Read more...

Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing

 14 Hours
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn áp dụng các kỹ thuật bảo trì dự đoán dựa trên AI trong sản xuất chất bán dẫn để nâng cao hiệu quả sản xuất và giảm thiểu các sự cố thiết bị bất ngờ. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Triển khai các mô hình AI để dự đoán các sự cố thiết bị trong sản xuất chất bán dẫn.
  • Phân tích dữ liệu bảo trì để xác định các mẫu và xu hướng chỉ ra các vấn đề tiềm ẩn.
  • Tích hợp bảo trì dự đoán dựa trên AI vào quy trình sản xuất hiện có.
  • Giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì thông qua quản lý thiết bị chủ động.
Read more...

Introduction to AI in Semiconductor Manufacturing

 14 Hours
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu và ứng dụng các công nghệ AI trong ngành sản xuất chất bán dẫn. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI và cách chúng áp dụng vào sản xuất chất bán dẫn.
  • Xác định các lĩnh vực trong sản xuất chất bán dẫn mà AI có thể được triển khai hiệu quả.
  • Sử dụng các công cụ và kỹ thuật AI để nâng cao hiệu quả sản xuất và kiểm soát chất lượng.
  • Triển khai các mô hình AI cơ bản để tối ưu hóa quy trình sản xuất.
Read more...

Advanced Analytics with RapidMiner

 14 Hours
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, những người muốn học cách sử dụng RapidMiner để ước tính và dự báo giá trị, đồng thời sử dụng các công cụ phân tích cho dự báo chuỗi thời gian. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Học cách áp dụng phương pháp CRISP-DM, chọn các thuật toán học máy phù hợp và nâng cao việc xây dựng và hiệu suất mô hình.
  • Sử dụng RapidMiner để ước tính và dự báo giá trị, đồng thời sử dụng các công cụ phân tích cho dự báo chuỗi thời gian.
Read more...

AutoML with Auto-Keras

 14 Hours
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu cũng như những người không chuyên về kỹ thuật muốn sử dụng Auto-Keras để tự động hóa quy trình lựa chọn và tối ưu hóa mô hình học máy. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Tự động hóa quy trình đào tạo các mô hình học máy hiệu quả cao.
  • Tự động tìm kiếm các tham số tốt nhất cho các mô hình học sâu.
  • Xây dựng các mô hình học máy có độ chính xác cao.
  • Sử dụng sức mạnh của học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế.
Read more...

AutoML

 14 Hours
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người có nền tảng về học máy và mong muốn tối ưu hóa các mô hình học máy được sử dụng để phát hiện các mẫu phức tạp trong dữ liệu lớn. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Cài đặt và đánh giá các công cụ mã nguồn mở AutoML khác nhau (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA, v.v.).
  • Huấn luyện các mô hình học máy chất lượng cao.
  • Giải quyết hiệu quả các loại bài toán học máy có giám sát khác nhau.
  • Viết chính xác mã cần thiết để khởi tạo quá trình học máy tự động.
Read more...

Pattern Recognition

 21 Hours
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) cung cấp một giới thiệu về lĩnh vực nhận dạng mẫu và học máy. Khóa học đề cập đến các ứng dụng thực tế trong thống kê, khoa học máy tính, xử lý tín hiệu, thị giác máy tính, khai thác dữ liệu và tin sinh học. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Áp dụng các phương pháp thống kê cốt lõi vào nhận dạng mẫu.
  • Sử dụng các mô hình chính như mạng nơ-ron và phương pháp kernel để phân tích dữ liệu.
  • Triển khai các kỹ thuật nâng cao để giải quyết các vấn đề phức tạp.
  • Cải thiện độ chính xác dự đoán bằng cách kết hợp các mô hình khác nhau.
Read more...

DataRobot

 7 Hours
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích dữ liệu muốn tự động hóa, đánh giá và quản lý các mô hình dự đoán bằng khả năng học máy của DataRobot. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Tải các tập dữ liệu vào DataRobot để phân tích, đánh giá và kiểm tra chất lượng dữ liệu.
  • Xây dựng và huấn luyện mô hình để xác định các biến quan trọng và đáp ứng các mục tiêu dự đoán.
  • Giải thích mô hình để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị, hữu ích trong việc đưa ra quyết định kinh doanh.
  • Giám sát và quản lý mô hình để duy trì hiệu suất dự đoán tối ưu.
Read more...

Google Cloud AutoML

 7 Hours
Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển muốn khám phá các sản phẩm và tính năng AutoML để tạo và triển khai các mô hình đào tạo ML tùy chỉnh với nỗ lực tối thiểu. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Khám phá dòng sản phẩm AutoML để triển khai các dịch vụ khác nhau cho nhiều loại dữ liệu.
  • Chuẩn bị và gắn nhãn bộ dữ liệu để tạo các mô hình ML tùy chỉnh.
  • Đào tạo và quản lý mô hình để tạo ra các mô hình học máy chính xác và công bằng.
  • Make dự đoán bằng cách sử dụng các mô hình đã được đào tạo để đáp ứng các mục tiêu và nhu cầu kinh doanh.
Read more...

Machine Learning for Mobile Apps using Google’s ML Kit

 14 Hours
Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng Google’s ML Kit để xây dựng các mô hình học máy được tối ưu hóa để xử lý trên thiết bị di động. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để bắt đầu phát triển các tính năng học máy cho ứng dụng di động.
  • Tích hợp các công nghệ học máy mới vào ứng dụng Android và iOS bằng cách sử dụng các API của ML Kit.
  • Nâng cao và tối ưu hóa các ứng dụng hiện có bằng SDK ML Kit để xử lý và triển khai trên thiết bị.
Read more...

Pattern Matching

 14 Hours
Pattern Matching là một kỹ thuật được sử dụng để xác định các mẫu cụ thể trong một hình ảnh. Nó có thể được sử dụng để xác định sự tồn tại của các đặc điểm cụ thể trong một hình ảnh được chụp, ví dụ như nhãn dự kiến trên một sản phẩm bị lỗi trên dây chuyền sản xuất hoặc kích thước cụ thể của một thành phần. Nó khác với "Pattern Recognition" (nhận dạng các mẫu tổng quát dựa trên các tập hợp lớn hơn của các mẫu liên quan) ở chỗ nó đặc biệt chỉ định những gì chúng ta đang tìm kiếm, sau đó cho chúng ta biết liệu mẫu dự kiến có tồn tại hay không. Định dạng của Khóa học
Read more...

RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics

 14 Hours
RapidMiner là một nền tảng phần mềm khoa học dữ liệu mã nguồn mở để tạo mẫu và phát triển ứng dụng nhanh chóng. Nó bao gồm một môi trường tích hợp để chuẩn bị dữ liệu, học máy, học sâu, khai thác văn bản và phân tích dự đoán. Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng RapidMiner Studio để chuẩn bị dữ liệu, học máy và triển khai mô hình dự đoán. Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
  • Cài đặt và cấu hình RapidMiner
  • Chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu với RapidMiner
  • Xác thực các mô hình học máy
  • Kết hợp dữ liệu và tạo các mô hình dự đoán
  • Triển khai phân tích dự đoán trong quy trình kinh doanh
  • Khắc phục sự cố và tối ưu hóa RapidMiner
Đối tượng
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Kỹ sư
  • Nhà phát triển
Định dạng khóa học
  • Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu
Lưu ý
  • Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Read more...

Last Updated:

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Pattern Recognition

2025-05-27 09:30
21 hours
Toong IPH
359,608,316 VND (Online)
359,608,316 VND (Classroom)

Pattern Recognition

2025-06-10 09:30
21 hours
UPGEN KEANGNAM
359,608,316 VND (Online)
359,608,316 VND (Classroom)

Pattern Matching

2025-06-24 09:30
14 hours
Ly Thai To
239,738,877 VND (Online)
239,746,177 VND (Classroom)

RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics

2025-07-08 09:30
14 hours
Toong IPH
239,738,877 VND (Online)
239,738,877 VND (Classroom)

Advanced Analytics with RapidMiner

2025-07-22 09:30
14 hours
UPGEN KEANGNAM
203,240,236 VND (Online)
203,240,236 VND (Classroom)

Other regions in Việt Nam

Other Countries

These courses are also available in other countries

Consulting

Supervised Learning Consulting
Online Supervised Learning training in Hanoi Weekend Supervised Learning training in Hanoi Evening Supervised Learning courses in Hanoi Supervised Learning coaching in Hanoi Supervised Learning boot camp in Hanoi Supervised Learning instructor in Hanoi Supervised Learning trainer in Hanoi Supervised Learning instructor-led in Hanoi Supervised Learning classes in Hanoi Supervised Learning on-site in Hanoi Supervised Learning private courses in Hanoi Supervised Learning one on one training in Hanoi, Supervised Learning coaching in Hanoi, Supervised Learning one on one training in Hanoi, Supervised Learning on-site in Hanoi, Supervised Learning instructor in Hanoi, Evening Supervised Learning courses in Hanoi, Supervised Learning trainer in Hanoi, Weekend Supervised Learning training in Hanoi, Supervised Learning instructor-led in Hanoi, Supervised Learning boot camp in Hanoi, Online Supervised Learning training in Hanoi, Supervised Learning classes in Hanoi, Supervised Learning private courses in Hanoi