Ebook Python Cho AI, Machine Learning & Deep Learning - Xây Dựng Các Ứng Dụng AI Thực Tế Với XGBoost, TensorFlow, PyTorch, Transformers & Fine-Tuning [Ấn Bản Lần 1, 10/2026] [PDF, EPUB] [8812E]
Học AI, machine learning và deep learning với Python từ con số không, sau đó xây dựng và tinh chỉnh các model với XGBoost, TensorFlow, PyTorch, CNN, RNN, Transformer và transfer learning thông qua các project Python thực tế.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Xây dựng nền tảng về Python, data science, toán học và thống kê cho machine learning.
- ✓ Huấn luyện, đánh giá và tinh chỉnh các regression, classification, ensemble, XGBoost, LightGBM và CatBoost model.
- ✓ Tạo các project CNN, RNN, Transformer và transfer learning với TensorFlow, Keras và PyTorch.
2. Mô tả sách:
Học AI hiện đại thường mang lại cảm giác rời rạc: Python ở một tài liệu, toán học ở một tài liệu khác, còn deep learning hoặc Transformer ở đâu đó khác nữa. Cuốn sách này gom các nền tảng đó thành một tiến trình thực tế duy nhất, giúp bạn kết nối các khái niệm đằng sau machine learning với code dùng để build các model.
Bạn sẽ bắt đầu với lập trình Python, NumPy, Pandas, data visualization, exploratory data analysis, linear algebra, calculus, probability và statistics. Từ đó, bạn sẽ phát triển các kỹ năng supervised learning bao gồm regression, classification, k-NN, feature engineering, model evaluation, cross-validation và hyperparameter tuning. Tiếp theo, bạn sẽ làm việc với các ensemble method như random forest, gradient boosting, XGBoost, LightGBM và CatBoost, đồng thời học cách xử lý imbalanced data và đưa ra lý do cho các quyết định modeling.
Phần cuối chuyển sang neural networks và deep learning với TensorFlow, Keras và PyTorch. Bạn sẽ xây dựng các CNN cho image classification, khám phá RNN, LSTM, GRU, word embedding & sequence-to-sequence model, đồng thời hiểu về attention & transformer architecture thông qua các ví dụ với BERT và GPT. Bạn sẽ kết thúc bằng cách áp dụng transfer learning và fine-tuning vào các tác vụ computer vision và NLP, được hỗ trợ bởi các project biến lý thuyết thành các kỹ năng AI và machine learning thực tế để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
3. Những gì bạn sẽ học:
- ✓ Sử dụng Python, NumPy, Pandas, Matplotlib và Seaborn để phân tích dữ liệu.
- ✓ Áp dụng đại số tuyến tính, giải tích, xác suất và thống kê vào ML.
- ✓ Xây dựng các regression, classification & k-NN model.
- ✓ Engineer feature & evaluate model với cross-validation & hyperparameter tuning.
- ✓ Train các ensemble với random forest, XGBoost, LightGBM & CatBoost.
- ✓ Build neural network & CNN với TensorFlow, Keras & PyTorch.
- ✓ Phát triển các RNN, LSTM, GRU, attention, BERT & GPT workflow cho NLP.
- ✓ Áp dụng transfer learning & fine-tuning vào computer vision & NLP.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này dành cho các data scientist, machine learning engineer, AI developer, sinh viên và những người muốn chuyển đổi nghề nghiệp đang tìm kiếm một lộ trình có cấu trúc từ nền tảng Python đến machine learning và deep learning. Sách phù hợp với độc giả đang tìm kiếm các kỹ năng thực tế về data analysis, predictive modeling, computer vision, NLP, transformers và transfer learning. Không yêu cầu kinh nghiệm trước về machine learning hay deep learning. Python được giới thiệu từ các nguyên lý cơ bản, mặc dù việc quen thuộc với lập trình cơ bản và toán học nền tảng sẽ là một lợi thế.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Lập trình Python nền tảng.
- ✓ Chương 02. Data Science thiết yếu cho AI.
- ✓ Chương 03. Toán học cho Machine Learning.
- ✓ Chương 04. Xác suất và Thống kê cho Machine Learning.
- ✓ Chương 05. Giới thiệu về Machine Learning.
- ✓ Chương 06. Feature Engineering & Model Evaluation.
- ✓ Chương 07. Các thuật toán Machine Learning nâng cao.
- ✓ Chương 08. Model Tuning & Optimization.
- ✓ Chương 09. Neural Networks & Deep Learning.
- ✓ Chương 10. Convolutional Neural Networks (CNN).
- ✓ Chương 11. Recurrent Neural Networks & Sequence Modeling.
- ✓ Chương 12. Transformer & Attention Mechanism.
- ✓ Chương 13. Transfer Learning & Fine-Tuning.