Buzz
Nếu bạn quan tâm đến Trí tuệ Nhân tạo hoặc muốn phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực học máy, khóa học này là một bước khởi đầu tuyệt vời cho bạn. Chương trình trực tuyến này hướng dẫn bạn cách hiểu các nguyên lý của học máy cũng như cách áp dụng những phương pháp này để tạo ra các ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo thực tế. Nó cung cấp một sự giới thiệu toàn diện về học máy hiện đại bao gồm cả các phương pháp giám sát và không giám sát. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ đã thành thạo các ý tưởng cơ bản và có được những kỹ năng thực hành cần thiết để áp dụng học máy một cách nhanh chóng và hiệu quả vào các vấn đề thực tế khó khăn. Đây là một chương trình trực tuyến đáng tin cậy được thiết kế bởi một tầm nhìn Trí tuệ Nhân tạo đã dẫn dắt các nghiên cứu quan trọng tại Đại học Stanford và được đánh giá 4.9 trên 5 với hơn 4.8 triệu học viên từ năm 2012.
Những gì bạn sẽ học:
- Tạo các mô hình giám sát để dự đoán và phân loại nhị phân (hồi quy tuyến tính, logistic) sử dụng NumPy và scikit-learn.
- Tạo một mạng nơ-ron bằng TensorFlow và huấn luyện nó để thực hiện phân loại nhiều lớp
- Áp dụng các thực hành tiêu chuẩn cho phát triển học máy và tận dụng các phương pháp học không giám sát
- Tạo hệ thống gợi ý bằng một kỹ thuật học sâu dựa trên nội dung, lọc hợp tác và một mô hình học sâu học tăng cường.
Về khóa học:
- Nền tảng: Coursera
- Ngôn ngữ: Tiếng Anh
- Định dạng: 100% Trực tuyến
- Thời lượng: 3 tháng
- Giảng viên: Andrew Ng, Eddy Shyu, Aarti Bagul, Geoff Ladwig
Đăng ký khóa học tại đây
