Tìm hiểu chi tiết về các loại thuật toán Machine Learning khác nhau và điều chỉnh chúng để tối ưu hóa hiệu suất của chúng cho bất kỳ ứng dụng nào. Mặc dù Thông tin cơ bản về AI bao gồm cách sử dụng các thuật toán khác nhau trong Hồi quy và Phân loại, ở đây chúng tôi mô tả cách chúng hoạt động bên trong và cách điều chỉnh chúng. Chúng tôi cũng giới thiệu một loại thuật toán mới quan trọng. Mạng nơ-ron (Deep Learning), được sử dụng để hiểu hình ảnh, âm thanh và video.
Chủ đề, Công cụ và Mô-đun:
• Tìm hiểu chi tiết về thuật toán ML, cụ thể
KNN
Cây quyết định
Hồi quy tuyến tính
Mạng lưới thần kinh
• Xây dựng và điều chỉnh các tham số siêu của các thuật toán ML này để xây dựng các hệ thống làm việc từ đầu đến cuối. Tìm hiểu siêu tham số là gì, bây giờ chúng kiểm soát hành vi của các thuật toán này và cách sửa đổi chúng. Tìm hiểu các khái niệm cốt lõi của chính quy và kỹ thuật tính năng.
• Tìm hiểu để hiểu loại vấn đề và thuật toán phù hợp trong các bộ dữ liệu có sẵn công khai như Kaggle.
• Huấn luyện AI để học và cạnh tranh trong trò chơi bắn súng mục tiêu. Dạy AI của bạn để chỉ chính xác vào mục tiêu. Bạn có thể sử dụng trò chơi tích cực hoặc toán học để tạo tập huấn luyện của mình.
• Mang dữ liệu của riêng bạn và xây dựng một ứng dụng điều khiển AI tùy chỉnh trong phòng thí nghiệm mã. Bạn có thể lập trình bằng bất kỳ ngôn ngữ nào bạn thích. Chúng tôi sẽ cung cấp các ví dụ bằng Python, Scratch, Java và Javascript.
Điều kiện tiên quyết
• Mang máy tính xách tay của bạn đến lớp
• Lớp cơ bản về AI (M1) hoặc học sinh lớp 8. Vui lòng liên hệ với info@pyxeda.ai nếu bạn không chắc chắn về việc đáp ứng yêu cầu này.
• Đại số tuyến tính cơ bản và nền xác suất sẽ hữu ích, nhưng không phải là một yêu cầu nghiêm ngặt.
Những gì học sinh mang đi
• Giấy chứng nhận hoàn thành từ AIClub.
• Tài khoản đám mây mà họ có thể sử dụng để xây dựng các ứng dụng ML và AI mới bằng máy tính xách tay, máy tính bảng hoặc các thiết bị khác.
• Thành viên AIClub nơi họ có thể truy cập các dự án mới, giới thiệu mã của họ và tham gia vào các cuộc thi. Hoàn thành khóa học nâng cao sẽ trang bị cho họ những kỹ năng cần thiết để phát triển và giới thiệu các dự án nâng cao hơn, và cạnh tranh trong các cuộc thi nâng cao.