Learn Machine Learning PRO

Ứng dụng này đã được chuẩn bị cho các chuyên gia muốn tìm hiểu bức tranh toàn cảnh về máy học và trí tuệ nhân tạo. Hướng dẫn này phục vụ nhu cầu học tập của cả người mới học và chuyên gia, để giúp họ hiểu các khái niệm và cách triển khai trí tuệ nhân tạo và máy học.

Khóa học máy học này dành cho ai:

Bất kỳ ai quan tâm đến Học máy. Học sinh có ít nhất kiến ​​thức trung học về toán và những người muốn bắt đầu học Máy học.

Bất kỳ trình độ trung cấp nào là những người biết kiến ​​thức cơ bản về học máy, bao gồm các thuật toán cổ điển như hồi quy tuyến tính hoặc hồi quy logistic, nhưng những người muốn tìm hiểu thêm về nó và khám phá tất cả các lĩnh vực khác nhau của Học máy.

Bất kỳ người nào không thích viết mã nhưng quan tâm đến Học máy và muốn áp dụng nó dễ dàng trên bộ dữ liệu.

- Bất kỳ sinh viên nào đang học đại học muốn bắt đầu sự nghiệp trong ngành Khoa học dữ liệu.

- Bất kỳ nhà phân tích dữ liệu nào muốn nâng cấp trong Học máy.

- Bất kỳ người nào không hài lòng với công việc của họ và những người muốn trở thành Nhà khoa học dữ liệu.

- Bất kỳ người nào muốn tạo ra giá trị gia tăng cho doanh nghiệp của họ bằng cách sử dụng các công cụ Máy học mạnh mẽ.

Trong ứng dụng này, bạn sẽ học

- Tại sao nên chọn Python cho Học máy

- Lộ trình học máy

- Học Python 3 cho Học máy

- Học trí tuệ nhân tạo

- Giới thiệu về Học máy

- Tìm hiểu TensorFlow để học máy

- Tìm hiểu hướng dẫn Pytorch

- Hướng dẫn đầy đủ về Trí tuệ nhân tạo

- Học Deep Learning

- Tìm hiểu Hướng dẫn đầy đủ về Học máy

- Các dự án và ví dụ về học máy

- Hướng dẫn Python 3

Chúng ta sẽ học trong máy học

- Các khái niệm

-Kiểu học

-Học được giám sát

- Học tập không giám sát

- Xử lý trước, phân tích và hiển thị dữ liệu

- Dữ liệu đào tạo và dữ liệu kiểm tra

- Các ứng dụng

- Hồi quy

- Các thuật toán

- thuật toán cây quyết định

- Hỗ trợ máy vectơ (SVM)

- Rừng ngẫu nhiên

- Thuật toán giảm kích thước

- tăng cường thuật toán

Trí tuệ nhân tạo

- Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo

- Hệ thống thông minh

- Tác nhân và môi trường

- Các thuật toán tìm kiếm phổ biến

- Hệ thống logic mờ

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

- Những hệ thống chuyên gia

- Người máy

- Mạng nơron

Ngoài ra, hãy tìm hiểu thêm về học sâu, chi tiết về Mạng thần kinh