Chia Sẻ Khóa Học Machine Learning Project - Build & Deploy AI Thực Với Python [Khóa 5574 A]
Train text classifier trên 47.000 mẫu, phát hiện AI bias, tạo các Streamlit dashboard và deploy lên cloud - một cách có đạo đức.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Xây dựng các hệ thống machine learning classification hoàn chỉnh từ đầu bằng Python và scikit-learn.
- ✓ Train các text classification model trên hơn 47.692 mẫu dữ liệu thực tế, đạt độ chính xác trên 80% với NLP.
- ✓ Triển khai các kỹ thuật text preprocessing nâng cao: tokenization, stop word, anonymization và các tính năng TF-IDF.
- ✓ Evaluate các model với các metric tiêu chuẩn ngành (accuracy, precision, recall, F1, confusion matric).
- ✓ Tạo các web dashboard tương tác bằng Streamlit hiển thị dự đoán và trực quan hóa theo thời gian thực.
- ✓ Deploycác ứng dụng ML lên cloud MIỄN PHÍ bằng Streamlit Cloud với các public URL có thể chia sẻ.
- ✓ Sử dụng NumPy, Pandas, Matplotlib và Seaborn để phân tích dữ liệu và tạo các trực quan hóa chuyên nghiệp.
- ✓ Thiết kế các data pipeline tự động để làm sạch và chuẩn bị text data cho machine learning ở quy mô lớn.
- ✓ Phát hiện và giảm thiểu bias trong các hệ thống AI bằng cách sử dụng các chiến lược fairness-aware evaluation.
- ✓ Áp dụng các nguyên tắc ethical AI: human-in-the-loop design, transparency & accountability framework.
- ✓ Giải thích các ML prediction cho các non-technical stakeholder bằng cách sử dụng các mô hình và trực quan hóa dễ hiểu.
- ✓ Xác định khi nào nên và không nên sử dụng AI, hiểu rõ những tác động đạo đức của automation.
- ✓ Xây dựng một hệ thống phát hiện sẵn sàng để đưa vào portfolio, thể hiện khả năng giải quyết vấn đề thực tế.
- ✓ Deploy các ứng dụng ML sẵn sàng cho môi trường production với documentation, Git/GitHub version control và cloud hosting.
- ✓ Generate ra các báo cáo và trực quan hóa chuyên nghiệp, truyền đạt hiệu quả các kết quả kỹ thuật.
- ✓ Tạo các ML workflow reproducible với việc tổ chức code và dependency management hợp lý.
- ✓ Trình bày công việc một cách chuyên nghiệp thông qua GitHub repos.
- ✓ Hiểu được data science workflow hoàn chỉnh từ khâu xác định vấn đề đến triển khai.
- ✓ Áp dụng các kỹ thuật NLP vào các bài toán text classification khác nhau: spam, sentiment, content moderation.
- ✓ Demo các kỹ năng được yêu cầu cao nhất: ethical AI, bias detection, interpretability, deployment.
Bạn đã chán ngấy những hướng dẫn về machine learning chỉ dừng lại ở lý thuyết? Sẵn sàng xây dựng một sản phẩm thực tế mà bạn có thể tự mình giới thiệu cho nhà tuyển dụng?
Khóa học này sẽ đưa bạn vượt xa những kiến thức cơ bản. Bạn sẽ xây dựng một hệ thống text classification hoàn chỉnh, sẵn sàng cho production, từ đầu – loại project giúp bạn có được việc làm.
Điều làm nên sự khác biệt là: Bạn sẽ không làm việc với các bộ dữ liệu giả lập như Titanic hay Iris. Thay vào đó, bạn sẽ huấn luyện một mô hình machine learning trên 47.692 bài đăng thực tế trên mạng xã hội, đạt độ chính xác hơn 81% trong việc phát hiện cyberbullying. Đây chính là quy mô và độ phức tạp mà các nhà tuyển dụng mong đợi.
Nhưng chúng tôi không chỉ dừng lại ở training. Hầu hết các khóa học chỉ dạy bạn cách xây dựng mô hình trong Jupyter notebooks, rồi để bạn tự hỏi "giờ thì sao?". Khóa học này sẽ chỉ cho bạn toàn bộ workflow, từ dữ liệu thô đến một ứng dụng hoạt động, được triển khai mà bất kỳ ai cũng có thể truy cập trên internet.
Bạn sẽ nắm vững các kỹ năng thiết yếu mà các data scientist sử dụng hàng ngày: preprocessing messy text data, trích xuất các meaningful feature với TF-IDF, training các classification model với scikit-learn và đánh giá hiệu suất với các industry-standard metric. Bạn sẽ làm việc với các thư viện Python bao gồm NumPy, Pandas, Matplotlib và Seaborn để phân tích dữ liệu và tạo ra các trực quan hóa chuyên nghiệp.
Tiếp theo là phần quan trọng nhất, giúp bạn nổi bật so với các ứng viên khác: deployment. Bạn sẽ xây dựng một web dashboard tương tác bằng Streamlit, không cần HTML, CSS hay JavaScript, và deploy nó lên cloud hoàn toàn miễn phí. Ứng dụng của bạn sẽ có một URL thực mà bạn có thể chia sẻ trong các cuộc phỏng vấn xin việc và đưa vào portfolio của mình.
Điều thực sự làm nên sự khác biệt của khóa học này là sự tập trung của chúng tôi vào ethical AI. Năm 2025, các công ty không chỉ tìm kiếm những người có thể xây dựng AI mà còn cần những người có thể xây dựng nó một cách có trách nhiệm. Bạn sẽ học cách phát hiện và giảm thiểu bias trong các hệ thống machine learning, thiết kế các uman-in-the-loop workflow và đưa ra các quyết định về AI một cách minh bạch và có trách nhiệm. Đây là những kỹ năng sẽ làm cho bạn trở nên vô giá.
Đây không chỉ là một khóa học thông thường, mà là cầu nối giúp bạn từ Python developer trở thành AI/ML engineer. Cho dù bạn là một software developer muốn bổ sung ML vào bộ công cụ của mình, một data scientist đầy tham vọng muốn xây dựng portfolio, hay một người muốn chuyển đổi nghề nghiệp để chứng minh khả năng làm việc kỹ thuật, project này đều thể hiện năng lực toàn diện của bạn.
Cuối cùng, bạn sẽ có một sản phẩm cụ thể để trình bày: một ứng dụng đã được triển khai, phân tích hàng nghìn văn bản với độ chính xác cao, hoàn chỉnh với hình ảnh trực quan tương tác và các ethical safeguard. Bạn sẽ có thể nói trong các cuộc phỏng vấn: "Tôi đã xây dựng hệ thống production này. Đây là live demo. Đây là code trên GitHub."
Tất cả các công cụ đều miễn phí. Toàn bộ code được cung cấp. Tất cả các khái niệm được giải thích rõ ràng, không dùng thuật ngữ chuyên ngành khó hiểu.
Mục lục:
- ✓ 1. Giới thiệu.
- ✓ 2. Thiết lập môi trường phát triển của bạn.
- ✓ 3. Setup Google Colab.
- ✓ 4. Dataset Exploration.
- ✓ 5. Text Preprocessing & Data Preparation.
- ✓ 6. Model Training & Evaluation.
- ✓ 7. Generate Report & Visualization.
- ✓ 8. Xây dựng các Dashboard tương tác với Streamlit.
- ✓ 9. Deploy lên Cloud.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Python developer muốn chuyển sang các vị trí machine learning và AI engineering.
- ✓ Các data scientist cần các project mẫu để chứng minh kỹ năng của mình với nhà tuyển dụng.
- ✓ Những người chuyển nghề từ các lĩnh vực không có nền tảng công nghệ sang data science với kiến thức Python cơ bản.
- ✓ Sinh viên ngành khoa học máy tính muốn có kinh nghiệm thực tế về ML ngoài chương trình học lý thuyết.
- ✓ Các software engineer (3-10 năm kinh nghiệm trở lên) muốn bổ sung các kỹ năng AI/ML đang được săn đón vào bộ kỹ năng của mình.
- ✓ Các product manager, UX designer và business analyst làm việc với các team AI/ML cần có kiến thức chuyên môn về kỹ thuật.
- ✓ Các doanh nhân và startup founder muốn xây dựng các sản phẩm hoặc prototype được hỗ trợ bởi AI..
- ✓ Các technical manager đang giám sát các data science team cần hiểu các ML workflow.
- ✓ Bất cứ ai muốn xây dựng các ứng dụng AI thực tế, có thể triển khai được.
- ✓ Những người quan tâm đến việc xây dựng AI một cách có trách nhiệm và muốn hiểu rõ những tác động về mặt đạo đức.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU