Artificial Intelligence Course
Tổng Quan
Từ việc hiểu về các thuật toán học máy (machine learning) đến khai thác sức mạnh của mạng thần kinh nhân tạo (neural networks), khóa học này sẽ trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng thực tế cần thiết để trở nên vượt trội trong môi trường do AI điều khiển. Sau khi kết thúc các khóa học này, học viên sẽ có cơ hội làm việc trong lĩnh vực Kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) và Kỹ thuật học máy (ML).
ĐẦU RA:
- Học được các kỹ năng Python cần thiết để chuyển sang các ngành cụ thể - Học máy (ML), Khoa học dữ liệu (Data Science) và Trí tuệ nhân tạo (AI)
- Tìm hiểu các thư viện khoa học dữ liệu cơ bản bao gồm thư viện Numpy, Pandas và Matplotlib
- Xây dựng một project AI đơn giản bằng Python CLI
Mô-đun khóa học
1. LẬP TRÌNH CƠ BẢN
- Nhập môn lập trình
- Lưu đồ (Flowchart)
- Thuật toán (Algorithm)
2. PYTHON DÀNH CHO AI
- Lập trình Python
- Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) bằng Pandas và NumPy
- Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
3. QUẢN LÝ PHIÊN BẢN (GIT)
4. MAIN PROJECT 1 - SỬ DỤNG PYTHON CLI
5. ĐÁNH GIÁ
ĐẦU RA:
- Tiếp thu kiến thức và hiểu về các ứng dụng cũng như tương lai của AI
- Có khả năng xây dựng mô hình bằng cách xây dựng mô hình học máy và học sâu của riêng mình
- Sử dụng các mô hình, thuật toán đã học trong khóa học để có thể xây dựng một dự án AI tiên tiến hơn
Mô-đun khóa học
1. NHẬP MÔN AI
2. HỌC MÁY (MACHINE LEARNING)
3. HỌC SÂU (DEEP LEARNING)
4. XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN
5. THỊ GIÁC MÁY TÍNH
6. MAIN PROJECT 2
7. ĐÁNH GIÁ
ĐẦU RA:
- Tìm hiểu cách sử dụng framework Django để phát triển các dự án AI
- Xây dựng dự án AI với giao diện người dùng
Mô-đun khóa học
1. CÁC KIẾN THỨC FRONT END CƠ BẢN (HTML, CSS, JAVASCRIPT)
2. SQLITE, DJANGO
3. PROJECT DEMO
4. PROJECT CUỐI KHÓA
5. ĐÁNH GIÁ CUỐI KHÓA