Ebook Thực Hành AI Development Với Python - Build & Deploy Các Ứng Dụng AI, Machine Learning, Deep Learning & NLP [Ấn Bản Lần 1, 9/2026] [PDF, EPUB] [8860E]
Xây dựng các project AI thực tế với Python, pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn, NLP, neural network, sentiment analysis và web deployment khi bạn chuyển từ những dòng code đầu tiên đến các ứng dụng và kỹ năng AI sẵn sàng cho portfolioportfolio.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Xây dựng các project AI sẵn sàng cho portfolio với Python, data analysis, ML, NLP và deployment.
- ✓ Sử dụng pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn và neural network trên các tập dữ liệu thực tế.
- ✓ Chuyển từ zero lập trình sang các AI workflow thực tế thông qua các dự án thực hành có hướng dẫn.
2. Mô tả sách:
Nhiều người mới bắt đầu học cú pháp Python hoặc lý thuyết AI nhưng lại gặp khó khăn trong việc xây dựng các dự án mà họ có thể giải thích, chứng minh và thêm vào portfolio của mình. Cuốn sách này thu hẹp khoảng cách đó bằng cách biến các kiến thức nền tảng về AI thành các dự án Python thực tế, đi từ những dòng code đầu tiên đến quá trình triển khai AI hoạt động thực tế.
Bạn sẽ bắt đầu với việc setup Python và các nền tảng cần thiết cho AI development, bao gồm biến, kiểu dữ liệu, hàm, luồng điều khiển và các thư viện. Sau đó, bạn sẽ sử dụng NumPy và pandas để load, clean, transform và inspect các dataset, trước khi áp dụng EDA với Matplotlib và Seaborn để khám phá các pattern, relationship và missing value. Với những nền tảng vững chắc này, bạn sẽ xây dựng các machine learning model bằng scikit-learn. Bạn sẽ làm việc thông qua các prediction & classification workflow, chuẩn bị các feature, train model, đánh giá kết quả và hiểu cách các lựa chọn ảnh hưởng đến độ chính xác và tính hữu dụng. Cuốn sách giới thiệu các neural network theo cách thân thiện với người mới bắt đầu, cho thấy cách các layer, training và hiệu suất kết nối với nhau trong công việc ứng dụng AI.
Bạn sẽ tạo ra một project NLP sentiment analysis, chuyển đổi text thành các feature và phân loại opinion. Cuối cùng, bạn sẽ package một model đã được huấn luyện thành một web service được sử dụng vượt ra ngoài một môi trường notebook. Đến cuối cuốn sách, bạn sẽ có một AI portfolio thực tế và một nền tảng vững chắc cho machine learning, data science và áp dụng cho AI development.
3. Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Setup Python cho các dự án thực hành AI và machine learning.
- ✓ Sử dụng cú pháp, kiểu dữ liệu, luồng điều khiển, hàm và thư viện cốt lõi cho công việc AI.
- ✓ Làm sạch, chuyển đổi, phân tích và trực quan hóa dữ liệu với NumPy, pandas, Matplotlib và Seaborn.
- ✓ Áp dụng EDA để find các pattern, missing value, relationship và feature.
- ✓ Xây dựng các prediction & classification model bằng các scikit-learn workflow.
- ✓ Hiểu các kiến thức cơ bản về neural network và các khái niệm deep learning thực tế.
- ✓ Tạo một NLP sentiment analysis model từ text data.
- ✓ Deploy một AI model đã được huấn luyện dưới dạng một web service.
4. Cuốn sách này dành cho ai:
Cuốn sách này dành cho những người hoàn toàn mới bắt đầu, sinh viên, những người chuyển đổi nghề nghiệp, junior developer, analyst, những người đam mê dữ liệu và những người có sở thích muốn có một điểm khởi đầu thực tế về AI development. Nó rất hữu ích cho những độc giả đang xây dựng AI portfolio đầu tiên của họ, khám phá các vai trò machine learning hoặc data science, hoặc học cách các mô hình đã được huấn luyện trở thành các ứng dụng đơn giản. Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình hay AI trước đó.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 1. Python cho AI & Data Science Foundation.
- ✓ Chương 2. Machine Learning & Classification Model.
- ✓ Chương 3. Neural Network & Natural Language Processing.
- ✓ Chương 4. Deploy một AI Model dưới dạng một Web Service.
- ✓ Chương 5. Supervised Learning & Forecasting Project.
- ✓ Chương 6. Vision, Language, Recommendations & AI Project.