Khoá học Machine Learning cơ bản

Khoá học Machine Learning cơ bản

Công việc của lập trình viên là tạo ra những chỉ dẫn để máy tính xử lý những công việc cụ thể. Điều đó có nghĩa là máy tính chỉ xử lý những công việc đã được lập trình. Thực tế bạn cũng thấy những xử lý dựa theo tình huống giống như cách con người làm. Ví dụ xe sẽ dừng lại, đi thẳng hay rẻ tuỳ thuộc vào tình hình thực tế trên đường. Đây chính là xe tự lái, một ví dụ cho lĩnh vực AI (Artificial Intelligence) – Trí tuệ nhân tạo, lập trình để máy có thể xử lý một phần nào đó giống con người. Và đó chính là lĩnh vực Machine Learning.

 

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo tiếng Anh là AI – Artificial Intelligence, và cụ thể hơn là Machine Learning/Deep Learning (Máy Học/Học sâu). Chúng được nhiều người quan tâm và tìm hiểu. Nó được ứng dụng trong kinh tế, giáo dục, y khoa cho đến những công việc nhà, giải trí hay thậm chí là trong quân sự. Deep learning đang ngày càng cho thấy một tương lai đầy hứa hẹn.

Theo wikipedia, Deep learning được bắt nguồn từ thuật toán Neural network vốn xuất phát chỉ là một ngành nhỏ của machine learning. Deep Learning là một chi của ngành máy học dựa trên một tập hợp các thuật toán để cố gắng mô hình dữ liệu trừu tượng hóa ở mức cao bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp, hoặc bằng cách khác bao gồm nhiều biến đổi phi tuyến.

Deep Learning đã giúp máy tính thực thi những việc tưởng chừng như không thể vào 15 năm trước như phân loại cả ngàn vật thể khác nhau trong các bức ảnh, tự tạo chú thích cho ảnh, bắt chước giọng nói và chữ viết của con người, giao tiếp với con người, hay thậm chí cả sáng tác văn, phim, ảnh, âm nhạc. Sau đây là một số ví dụ cụ thể được tạo ra từ trí tuệ nhân tạo:

  1. Mô phỏng và nhận diện hình ảnh: Khi bạn tải một tấm ảnh có mặt của mình và bạn bè lên Facebook, nó có thể tự động gắn thẻ chính bạn và bạn bè của bạn. 
  2. Trợ lý ảo Siri/Alexa: Bạn có thể ra lệnh bằng giọng nói như tìm kiếm một bài hát, mở một ứng dụng mà bạn muốn.
  3. Xe tự lái: Đúng như tên gọi, xe sẽ tự lái thay cho con người. Điều đó có nghĩa là nó có thể nhận diện được những vật thể, con người, cung đường,…trên hành trình xe đi qua và có xử lý tương ứng giống như cách con người làm. 

Thông tin khoá học Machine Learning cơ bản

  1. Số giờ học: 24 giờ
  2. Hình thức học: Online trực tiếp qua Teams
  3. Ngôn ngữ lập trình: Python
  4. Nội dung học: Kết hợp lý thuyết và thực hành, áp dụng Deep Learning vào dự án xe tự lái. Bạn sẽ làm được một dự án như trong video dưới sự hướng dẫn của Trainer
Dự án hoàn thành sau khoá học - Dự án xe tự lái

Nội dung khoá học Machine Learning cơ bản

1. Lý thuyết về Artificial Intelligence (10 giờ)
  • Introduce AI, Machine learning, Deep learning

  • Introduce Computer Vision and its application

  • Deep Learning for Computer Vision

  • Digital Image

  • Artificial Neural Network

2. Thực hành về Artificial Intelligence (14 giờ) để tạo ra dự án xe tự lái
  • Practice: Perform digital image by Python programming

  • Practice: Implement DNNs neural network by Keras framework

  • Practice: Implement CNNs network model by Keras framework

  • Practice: To do 1 AI project about Numbers Classification use MNIST dataset

  • Practice: Apply Deep Learning to Self-driving car project

  • Practice: Apply Deep Learning to Self-driving car project (Continue)

Liên hệ tư vấn

Về chúng tôi

Những hợp tác giữa R2S và đối tác

Danh sách đối tác đồng hành tuyển dụng cùng R2S

Đăng ký tư vấn