[파이썬] 수학없이 머신러닝 쉽게 이해하고 구현하기

Khóa học này nói về việc nghiên cứu các mạng lưới thần kinh thông tin vật lý, một trong những công nghệ học sâu cải tiến thế hệ tiếp theo và trực tiếp triển khai chúng bằng Pytorch. Cùng tôi tìm hiểu thế hệ công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến tiếp theo!

Đây là bài giảng nơi bạn có thể học từ mô hình YOLO ban đầu, mô hình nhận dạng đối tượng theo thời gian thực, cho đến mô hình mới nhất. Ngoài ra, bạn sẽ tìm hiểu các công nghệ deep learning khác nhau cùng với nhận dạng đối tượng.

Đây là khóa học thực hiện nhiều mạng nơ-ron nhân tạo bằng cách sử dụng Pytorch, một khuôn khổ học sâu có độ hữu ích rất cao trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Bài giảng này cung cấp những kiến ​​thức cần thiết để hiểu cấu trúc và nguyên lý hoạt động của các mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau và tạo ra các mô hình tốt.

Khóa học này nói về việc nghiên cứu Vision Transformer, một trong những công nghệ học sâu mới nhất và thực hiện luận án bằng Pytorch. Hãy cùng tôi trải nghiệm tương lai mới của lĩnh vực tầm nhìn!

Bao gồm đại số tuyến tính cần thiết cho nghiên cứu học máy/học sâu.

Tìm đường đi qua biển dữ liệu và khám phá tương lai của trí tuệ nhân tạo. Bài giảng này khám phá hai xu hướng công nghệ khổng lồ là dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời xem xét cách chúng mang lại sự đổi mới cho cuộc sống và công việc của chúng ta.

Kỳ thi Kỹ sư phân tích Big Data là chứng chỉ quốc gia được tổ chức 2 lần một năm. Chúng tôi đã giảng dạy chi tiết từ những kiến thức cơ bản đến nội dung cốt lõi dành cho những bạn đang chuẩn bị cho kỳ thi. Độ khó của kỳ thi ngày càng tăng qua các lần thi. Vì điều này, chúng tôi cung cấp nhiều nội dung quan trọng từ cơ bản để có thể nâng cao tỷ lệ đậu.

Cốt lõi của khoa học dữ liệu là bắt chước con người với khả năng phân tích một cách có hệ thống lượng dữ liệu khổng lồ! Thông qua khóa học này, bạn sẽ được nhắc nhở kiến ​​thức toán học cơ bản để hiểu mô hình khoa học, vốn là nền tảng của khoa học dữ liệu.

Khóa học này cung cấp nhiều bài thực hành về cú pháp cơ bản của Python. Đây là bài giảng cung cấp các bài tập thực hành được sử dụng trong machine learning và deep learning cùng với ngữ pháp của Python.

Đây là bài giảng thứ ba trong loạt bài [Python cho trí tuệ nhân tạo]. Tìm hiểu cách gỡ lỗi mã Python.

Đây là một bài giảng toàn diện về học máy. Nó bao gồm các bài giảng video ngắn, dễ hiểu dựa trên kinh nghiệm thực tế.

Từ việc hiểu khung cốt lõi của học máy Spark, xử lý dữ liệu dựa trên SQL thông qua các vấn đề thực tế có độ khó cao, phân tích dữ liệu thông qua phân tích miền kinh doanh và khả năng triển khai các mô hình học máy được tối ưu hóa, bạn sẽ trở thành chuyên gia học máy dựa trên số lượng lớn data. Nếu bạn muốn được công nhận, hãy tham gia bài giảng này.

Chuỗi bài giảng theo thời gian để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu! Hãy trở thành một nhà phân tích giỏi về lý thuyết và thực hành!

Đây là bài giảng thứ hai trong loạt bài [Python cho trí tuệ nhân tạo]. Đây là bài giảng cung cấp các bài tập thực hành được sử dụng trong machine learning và deep learning cùng với ngữ pháp của Python.

Tuy là chứng chỉ bắt buộc nhưng lại không hề dễ để tự học Chứng chỉ Kỹ sư Phân tích Dữ liệu lớn. Hãy chinh phục hoàn toàn nó trong thời gian ngắn bằng cách sử dụng R, một công cụ phân tích dữ liệu dễ học!!

Hãy sử dụng Orange 3 để phân tích và trực quan hóa dữ liệu cũng như tìm hiểu các khái niệm máy học!

ICBM (IoT, Đám mây, Big Bằng cách tìm hiểu các công nghệ liên quan như Dữ liệu, ML), ô tô tự lái và siêu dữ liệu từ những điều cơ bản, chúng tôi phát triển khả năng chuẩn bị cho những thay đổi công nghệ trong tương lai.

AI là kỹ năng thiết kế lời nhắc quan trọng dành cho các nhà phát triển trong kỷ nguyên AI, hãy hoàn toàn làm chủ kỹ năng này

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo!

Thông qua bài giảng này, sinh viên sẽ không chỉ học các lý thuyết khác nhau về học tăng cường và trực tiếp triển khai chúng mà còn có thể tạo ra môi trường học tăng cường để kiểm tra thuật toán học tăng cường được triển khai bằng tác nhân học máy Unity.

Bạn vẫn đang quản lý các thí nghiệm ML thủ công ư? 🤔 Hãy tự động hóa từ việc theo dõi thí nghiệm đến triển khai mô hình với MLflow và tăng năng suất phát triển một cách vượt bậc! Một kỹ năng cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML 💡 Bắt đầu ngay thôi! 🚀

Biến kết quả phân tích dữ liệu AI và lập mô hình thành một chương trình web.

Biết các khái niệm máy học, nguyên tắc học tập trí tuệ nhân tạo và nguyên tắc toán học để triển khai mô hình nhằm sử dụng học sâu một cách nghiêm túc!

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Phân tích các nghề liên quan đến Khoa học dữ liệu (DS) và Trí tuệ nhân tạo (AI) Tìm hiểu lộ trình học tập và việc làm để xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực liên quan.