Xây dựng mô hình AI và Machine Learning cơ bản

Trí tuệ nhân tạo và học máy đang thay đổi mọi ngành công nghiệp, nhưng việc bắt đầu có thể cảm thấy quá sức. Vào cuối khóa học này, bạn sẽ có thể tự tin thực hiện các thuật toán học máy cơ bản, chuẩn bị dữ liệu thế giới thực cho việc đào tạo, và đánh giá hiệu suất của các mô hình dự đoán của riêng bạn. Bạn sẽ học được: * Hiểu được nền tảng toán học và lý thuyết của các thuật toán học tập được giám sát và không được gián tiếp. * Thực hành các kỹ thuật xử lý trước dữ liệu thiết yếu, bao gồm làm sạch, chuẩn hóa và kỹ sư hiệu quả. * Xây dựng, đào tạo và kiểm tra các mô hình dự đoán cơ bản sử dụng các khung học máy cổ điển. * Apply principles of model evaluation and validation to ensure robust and accurate results. * Học các kiến thức cơ bản về kỹ thuật nhanh và các mô hình tăng cường truy xuất (RAG) để tương tác với các mô mẫu ngôn ngữ lớn. Chương trình bắt đầu bằng cách định nghĩa thuật ngữ chính và khám phá các nền tảng dữ liệu trước khi nhảy vào thực hiện thuật toán thực tế và chu kỳ sống của mô hình. Chương trình này được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu mà không có kinh nghiệm trước đó trong AI hoặc Machine Learning. Không có kiến thức toán học hay lập trình cao cấp được giả định. Hãy bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới của các hệ thống thông minh hôm nay.