Chia Sẻ Khóa Học ChatGPT - Làm Chủ Machine Learning (AI) Sử Dụng ChatGPT [Khóa 7525 A]
%20-%20ChatGPT.png)
Tìm hiểu các kỹ thuật Data Science, Machine Learning và Deep Learning trong Python bằng cách sử dụng sức mạnh của ChatGPT prompt.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Nắm vững các khái niệm và công cụ nền tảng của khoa học dữ liệu, bao gồm lập trình Python, trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê.
- ✓ Có được kinh nghiệm thực hành với các thư viện data science phổ biến như NumPy, Pandas, Matplotlib và Seaborn.
- ✓ Hiểu và áp dụng các khái niệm về hồi quy tuyến tính và logistic, cây quyết định và rừng ngẫu nhiên cho các nhiệm vụ dự đoán và phân loại.
- ✓ Tìm hiểu các kỹ thuật unsupervised learning như clustering và dimensionality reduction.
- ✓ Tìm hiểu các method nâng cao trong NLP và deep learning.
- ✓ Hiểu các khái niệm và kỹ thuật time series analysis và forecasting.
- ✓ Xây dựng recommendation system và web scraping.
- ✓ Tìm hiểu Reinforcement Learning và Robotics.
- ✓ Áp dụng các kỹ năng mới học của bạn vào các dự án và use case trong thế giới thực.
- ✓ Được trang bị các kỹ năng để trở thành nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu.
- ✓ Có được nền tảng vững chắc để theo đuổi các chủ đề nâng cao về machine learning và trí tuệ nhân tạo.
- ✓ Tìm hiểu cách clean, explore, và visualize data để khám phá các pattern và insight.
Khóa học này được thiết kế để cung cấp cho bạn phần giới thiệu toàn diện về thế giới khoa học dữ liệu bằng ChatGPT. Bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm và công cụ nền tảng của khoa học dữ liệu, bao gồm lập trình Python, trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê. Trong suốt khóa học, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực hành với các thư viện data science phổ biến như NumPy, Pandas, Matplotlib và Seaborn.
Chúng tôi sẽ đề cập đến hồi quy tuyến tính và logistic, cây quyết định và rừng ngẫu nhiên cho các nhiệm vụ dự đoán và phân loại.
Ngoài ra, bạn sẽ học các kỹ thuật học tập không giám sát như phân cụm và giảm kích thước. Chúng tôi cũng sẽ đề cập đến các phương pháp nâng cao trong NLP và học sâu.
Bạn sẽ học các khái niệm và kỹ thuật về time series analysis and forecasting. Chúng tôi cũng sẽ đề cập đến việc xây dựng các recommendation system và web scraping.
Chúng tôi cũng sẽ đề cập đến Reinforcement Learning và Robotics.
Trong suốt khóa học, bạn sẽ áp dụng các kỹ năng mới học được của mình vào các dự án và trường hợp sử dụng trong thế giới thực. Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ được trang bị các kỹ năng để trở thành một nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu và có nền tảng vững chắc để theo đuổi các chủ đề nâng cao về học máy và trí tuệ nhân tạo.
Khóa học này dành cho nhiều đối tượng học viên, bao gồm các nhà phân tích và nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, các chuyên gia từ nhiều nền tảng khác nhau muốn học khoa học dữ liệu để phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, sinh viên học khoa học máy tính, toán học, thống kê hoặc các lĩnh vực liên quan những người muốn hiểu sâu hơn về khoa học dữ liệu, các doanh nhân và chủ doanh nghiệp nhỏ muốn hiểu rõ hơn về dữ liệu để cải thiện hoạt động kinh doanh của họ, các chuyên gia CNTT muốn bổ sung các kỹ năng khoa học dữ liệu vào bộ công cụ của họ, các nhà nghiên cứu và học giả muốn phân tích dữ liệu để hỗ trợ nghiên cứu của họ và bất kỳ ai muốn tìm hiểu kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo.
Mục lục:
- ✓ 01 - Giới thiệu khóa học.
- ✓ 02 - Giới thiệu về Data Science và Python.
- ✓ 03 - Linear Regression.
- ✓ 04 - Decision Trees và Random Forest.
- ✓ 05 - Unsupervised Learning.
- ✓ 06 - Gradient Boosting.
- ✓ 07 - Natural Language Processing (NLP).
- ✓ 08 - Deep Learning.
- ✓ 09 - Time series và Forecasting.
- ✓ 10 - Recommender Systems.
- ✓ 11 - Web Scraping và Big Data.
- ✓ 12 - Machine Learning Model Deployment.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Những sinh viên muốn tìm hiểu cách ask (prompts) ChatGPT để nắm vững khoa học dữ liệu.
- ✓ Khóa học này được thiết kế để người học thuộc mọi nền tảng và trình độ kinh nghiệm đều có thể tiếp cận được. Nó sẽ cung cấp nền tảng vững chắc về các khái niệm và công cụ khoa học dữ liệu, đồng thời sẽ có giá trị đối với những người học muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc sử dụng khoa học dữ liệu trong vai trò hiện tại của họ.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
