AI Khái niệm

Lộ Trình Học AI

bởi NguyenIT vào 2024-11-07 22:04:38 | Cập nhật bởi NguyenIT vào 2024-12-05 07:09:47

Chia sẻ: Facebook | Twitter | Whatsapp | Linkedin Lượt truy cập: 34


Lộ Trình Học AI

NHỮNG KIẾN THỨC CẦN CÓ

  1. Lập trình cơ bản.
  2. Tích phân và đại số tuyến tính cơ bản.

THÁNG 1

  • Ôn tập toán cao cấp:
    • Đại số tuyến tính (NumPy)
    • Xác suất
    • Các bài tập vận dụng

THÁNG 2

  • Lập trình với ngôn ngữ Python:
    • Kiểu dữ liệu, biến
    • Cấu trúc dữ liệu
    • Rẽ nhánh
    • Lặp
    • Hàm
    • Xử lý file
    • Lớp đối tượng
  • Công cụ lập trình online: Google Colab + VietAI-NBGrader

THÁNG 3

  • Các thư viện hỗ trợ:
    • Tính toán ma trận: NumPy
    • Trực quan hoá dữ liệu: Matplotlib
    • Xử lý dữ liệu theo bảng: Pandas

THÁNG 4

  • Giới thiệu Học máy
  • Phương pháp Học có giám sát
  • Bài toán Hồi quy
  • Lựa chọn và xử lý thông tin
  • Luyện tập:
    • Thực hành với mô hình Hồi quy Tuyến tính
    • Ví dụ thực tiễn với Scikit-learn

THÁNG 5

  • Dữ liệu thực tế và bài toán phân loại nhị phân
  • Đánh giá mô hình Học máy
  • Vấn đề overfitting và hiệu chỉnh
  • Luyện tập:
    • Thực hành với mô hình Hồi quy Logistic
    • Ví dụ thực tiễn với Scikit-learn

THÁNG 6

  • Giới thiệu phân loại đa lớp
  • Mô hình Hồi quy Logistic OvR
  • Mô hình Softmax Regression
  • Độ đo đánh giá mô hình phân lớp
  • Luyện tập:
    • Thực hành với mô hình Softmax Regression
    • Ví dụ thực tiễn với Scikit-learn

THÁNG 7

  • Vấn đề các mô hình tuyến tính
  • Giới thiệu mạng nơ-ron sâu
  • Nhân tố phát triển và thành tựu mạng nơ-ron
  • Luyện tập:
    • Thực hành phân lớp ảnh với mô hình cơ bản và nâng cao
    • Ví dụ thực tiễn với Scikit-learn

Trần Thành Nguyện
lúc 2024-11-07 22:06:56
Cùng mình học AI nhé

Để lại Bình luận