Học trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML) bằng cách đào tạo các thuật toán ML, xây dựng các mô hình ML, xây dựng các ứng dụng AI bằng các mô hình này và tương tác với các ứng dụng này trong phòng thí nghiệm mã.
Chủ đề, Công cụ và Mô-đun:
• Xây dựng mô hình AI và ML cho các loại dữ liệu khác nhau
• Xây dựng các loại mô hình dự đoán khác nhau (Hồi quy và Phân loại)
• Tìm hiểu các thông số cơ bản ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình AI
Tác động của kích thước dữ liệu
Tác động của mất cân bằng lớp dự đoán
Tác động của tham nhũng dữ liệu
• Mang theo dữ liệu của riêng bạn để xây dựng AI tùy chỉnh có thể dự đoán những gì bạn chọn
• Phòng thí nghiệm mã nơi bạn kết nối AI tùy chỉnh của mình để xây dựng một ứng dụng thông minh (như chatbot) bằng Scratch, Python hoặc Java.
• Sử dụng cùng các công cụ đám mây công nghiệp mà các doanh nghiệp và chuyên gia thực hiện, Chúng tôi chỉ cho bạn cách sử dụng chúng một cách dễ dàng. Bạn có thể sử dụng các công cụ tương tự như bạn làm các lớp nâng cao hơn.
Điều kiện tiên quyết
• Mang máy tính xách tay của bạn đến lớp
• Bạn có thể làm phòng thí nghiệm mã bằng bất kỳ ngôn ngữ nào bạn muốn. Phần còn lại của lớp không cần bất kỳ kinh nghiệm mã hóa.
• Không cần kiến thức toán hoặc đại số trước đó.