Xây dựng các Mô hình AI và Học máy Nền tảng

Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning) đang thay đổi mọi ngành công nghiệp, nhưng việc bắt đầu có thể cảm thấy quá sức. Khóa học này cung cấp một lộ trình rõ ràng, bằng văn bản để nắm vững các khái niệm nền tảng cần thiết để xây dựng các hệ thống thông minh. Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có thể tự tin triển khai các thuật toán học máy thiết yếu, chuẩn bị dữ liệu thực tế để huấn luyện và đánh giá hiệu suất của các mô hình dự đoán của riêng bạn. Bạn sẽ học được gì: * Hiểu cơ sở toán học và lý thuyết của các thuật toán học có giám sát và không giám sát cốt lõi. * Thực hành các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu thiết yếu, bao gồm làm sạch, chuẩn hóa và kỹ thuật đặc trưng hiệu quả. * Xây dựng, huấn luyện và kiểm tra các mô hình dự đoán cơ bản bằng các framework học máy cổ điển. * Áp dụng các nguyên tắc đánh giá và xác thực mô hình để đảm bảo kết quả mạnh mẽ và chính xác. * Tìm hiểu các kiến thức cơ bản về kỹ thuật prompt và các mẫu RAG (Retrieval-Augmented Generation) để tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn. Khóa học bắt đầu bằng việc định nghĩa các thuật ngữ chính và khám phá các khái niệm cơ bản về dữ liệu trước khi đi sâu vào triển khai thuật toán thực tế và vòng đời của mô hình. Chúng tôi nhấn mạnh vào khả năng đọc hiểu và các bài tập thực hành bằng văn bản để củng cố sự hiểu biết. Khóa học này được thiết kế đặc biệt cho những người mới bắt đầu hoàn toàn, không có kinh nghiệm trước đó về AI hoặc Học máy. Không yêu cầu kiến thức toán học nâng cao hoặc nền tảng lập trình. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới của các hệ thống thông minh ngay hôm nay.