Chia Sẻ Khóa Học Code, Train, Deploy - Lộ Trình Thành Công Của Các AI Engineer [Khóa 6288 A]
Mọi thứ bạn cần biết về AI Engineering - Thực hành từ Thuật toán, Lập trình đến các Project thực tế.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Làm chủ Python cho AI: Viết code Python hiệu quả, cần thiết cho các tác vụ lập trình AI và ML.
- ✓ Kỹ năng Data Preprocessing: Prepare, clean và transform data để nâng cao hiệu suất của mô hình.
- ✓ Kiến thức thống kê: Áp dụng các thống kê cốt lõi để hiểu các data pattern và đưa ra quyết định.
- ✓ Xây dựng các Machine Learning Model: Phát triển và tinh chỉnh các mô hình ML cho classification, regression và clustering.
- ✓ Năng lực về Deep Learning: Design và train các neural network, bao gồm CNN và RNN, cho các tác vụ image và sequence.
- ✓ Sử dụng Transfer Learning: Điều chỉnh các pre-trained model cho phù hợp với các tác vụ mới, tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
- ✓ Deploy các ML Model với API: Tạo các API có khả năng mở rộng để phục vụ các mô hình ML trong các ứng dụng thực tế.
- ✓ Containerize với Docker: Package các model cho portable deployment trên nhiều môi trường.
- ✓ Monitor và Maintain Model: Track model performance, detect drift và triển khai các retraining pipeline.
- ✓ ML Lifecycle hoàn chỉnh: Làm chủ các kỹ năng AI project từ đầu đến cuối, từ dữ liệu đến triển khai và bảo trì liên tục.
Chào mừng bạn đến với khóa học AI Mastery, một chương trình toàn diện, thực hành được thiết kế để biến những người mới bắt đầu thành các kỹ sư AI lành nghề. Trong suốt 25 tuần, bạn sẽ học cách build, train và deploy các machine learning model, từng bước một, bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật mới nhất. Khóa học này tập trung vào các kỹ năng thực tế, trao quyền cho bạn áp dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết các vấn đề thực tế và tạo ra các giải pháp sáng tạo.
Khóa học bắt đầu với những kiến thức nền tảng, bao gồm các chủ đề thiết yếu như lập trình Python, data preprocessing và giới thiệu về machine learning. Khi bạn tiến bộ, bạn sẽ đi sâu hơn vào các khái niệm nâng cao như neural network, deep learning, và natural language processing. Bạn cũng sẽ khám phá các AI framework mạnh mẽ như TensorFlow, PyTorch và Hugging Face, những thứ thiết yếu cho AI development hiện đại.
Khóa học này lý tưởng cho bất kỳ ai đam mê trí tuệ nhân tạo, cho dù bạn đang bắt đầu từ con số 0 hay muốn đào sâu chuyên môn của mình. Bạn không cần bất kỳ kinh nghiệm nào trước đó với AI, chỉ cần sẵn sàng học hỏi và khám phá. Đến cuối chương trình, bạn sẽ có các kỹ năng và sự tự tin để xây dựng các giải pháp AI từ đầu, giúp bạn sẵn sàng đối mặt với các thách thức trong ngành hoặc theo đuổi AI research nâng cao.
Hãy tham gia cùng chúng tôi trong hành trình thú vị này và trở thành một phần của tương lai công nghệ!
Mục lục:
- ✓ 01 - Tuần 1: Lập trình Python cơ bản.
- ✓ 02 - Tuần 2: Data Science Essentials.
- ✓ 03 - Tuần 3: Toán học cho Machine Learning.
- ✓ 04 - Tuần 4: Probability & Statistics cho Machine Learning.
- ✓ 05 - Tuần 5: Giới thiệu về Machine Learning.
- ✓ 06 - Tuần 6: Feature Engineering & Model Evaluation.
- ✓ 07 - Tuần 7: Các thuật toán Machine Learning nâng cao.
- ✓ 08 - Tuần 8: Model Tuning & Optimization.
- ✓ 09 - Tuần 9: Neural Networks & Deep Learning Fundamentals.
- ✓ 10 - Tuần 10: Convolutional Neural Networks (CNN).
- ✓ 11 - Tuần 11: Recurrent Neural Networks (RNN) & Sequence Modeling.
- ✓ 12 - Tuần 12: Transformers & Attention Mechanisms.
- ✓ 13 - Tuần 13: Transfer Learning & Fine-Tuning.
- ✓ 14 - Tuần 14: Machine Learning Algorithms & Implementations.
- ✓ 15 - Tuần 15: Giới thiệu về Machine Learning & TensorFlow.
- ✓ 16 - Tuần 16: TensorFlow Cơ bản.
- ✓ 17 - Tuần 17: TensorFlow trung cấp.
- ✓ 18 - Tuần 18: TensorFlow nâng cao.
- ✓ 19 - Tuần 19: Các Ứng dụng và Project thực tế.
- ✓ 20 - Tuần 20: Further Learning & Resources trong TensorFlow.
- ✓ 21 - Tuần 21: Giới thiệu về Learning PyTorch ừ Cơ bản đến Nâng cao.
- ✓ 22 - Week 22: LangChain for Beginner.
- ✓ 23 - Week 23: AI Agents for Dummies.
- ✓ 24 - Week 24: AI Agents: Tổng quan toàn diện.
- ✓ 25 - Tuần 25: Các Project khác nhau về AI để Thực hành Hàng ngày.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các AI Engineer đầy tham vọng: Những người muốn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI và có được các kỹ năng thực hành, sẵn sàng cho sản xuất.
- ✓ Các Data Scientist & Analyst: Những chuyên gia muốn mở rộng chuyên môn của mình để bao gồm machine learning, deep learning và model deployment..
- ✓ Software Engineer: Các Developer quan tâm đến việc áp dụng các kỹ năng lập trình vào các dự án AI và học máy.
- ✓ Người thay đổi nghề nghiệp: Những cá nhân không có nền tảng về kỹ thuật nhưng có kiến thức nền tảng về Python, mong muốn chuyển sang AI.
- ✓ Sinh viên sau đại học: Sinh viên chuyên ngành khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan muốn có kinh nghiệm thực tế, sẵn sàng làm việc trong lĩnh vực AI engineering.
- ✓ Doanh nhân công nghệ: Founder và CTO quan tâm đến việc tìm hiểu AI để xây dựng các sản phẩm ứng dụng AI hoặc quản lý các AI team.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU