Your cart is currently empty!
AI-Machine Learning : Cơ bản về trí tuệ nhân tạo
0 ₫
Những năm gần đây, AI – Artificial Intelligence (Trí Tuệ Nhân Tạo), và cụ thể hơn là Machine Learning (Học Máy hoặc Máy Học) nổi lên như một bằng chứng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (1 – động cơ hơi nước, 2 – năng lượng điện, 3 – công nghệ thông tin). Trí Tuệ Nhân Tạo đang len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống mà có thể chúng ta không nhận ra. Xe tự hành của Google và Tesla, hệ thống tự tag khuôn mặt trong ảnh của Facebook, trợ lý ảo Siri của…
Description
AI-Machine Learning đang ngày càng trở thành lĩnh vực có tiềm năng ứng dụng rộng lớn mà không ai trong giới công nghệ còn có thể làm ngơ. Tuy nhiên, không phải ai cũng có may mắn được theo học ML chính thống ở trường. Harper Maddox, CTO của startup EdgeTheory đã chia sẻ về kinh nghiệm cá nhân của anh trong việc tự học ML ngay cả khi vô cùng bận rộn với ba con nhỏ cùng công việc tại công ty.
1-Machine Learning là gì?
2-Chào mừng đến với machine learning
3-Định nghĩa machine learning
4-Học có giám sát
5-Học không giám sát
6-Hồi quy tuyến tính một biến – Biểu diễn mô hình
7-Hồi quy tuyến tính một biến – Hàm giá trị
8-Hồi quy tuyến tính một biến – Hàm giá trị 1
9-Hồi quy tuyến tính một biến – Gradient Descent
10-Gradient Descent 1
11-Gradient Descent cho hồi quy tuyến tính
12-Hồi quy tuyến tính nhiều biến
13-Gradient Descent cho hồi quy tuyến tính nhiều biến
14-Feature Scaling cho Gradient Descent
15-Chọn lựa Learning Rate cho Gradient Descent
16-Chọn lựa Feature và Hồi quy đa thức
17-Công thức chuẩn cho hồi quy tuyến tính
18-Công thức chuẩn và vấn đề không khả nghịch
19-Giới thiệu Hồi quy logistic
20-Biểu diễn giả thuyết Hồi quy logistic
21-Decision boundary cho Hồi quy logistic
22-Cost function cho Hồi quy logistic
23-Đơn giản hoá cost function và gradient descent cho Hồi quy logistic
24-Tối ưu nâng cao cho Hồi quy logistic
25-Phân lớp nhiều lớp và phương pháp one-vs-all (one-vs-rest)
26-Vấn đề overfitting
27-Regularization với cost function
28-Regularization cho hồi quy tuyến tính
29- Regularization cho hồi quy logistic
30-Neural networks – Các giả thuyết phi tuyến tính
31-Neuron và não bộ
32-Neural networks – Biểu diễn mô hình (phần 1)
33-Neural networks – Biểu diễn mô hình (phần 2)
34-Neural networks – Ví dụ biểu diễn mô hình (phần 1)
35-Neural networks – Ví dụ biểu diễn mô hình (phần 2)
36-Phân lớp nhiều lớp trong neural networks
Ngoài ra, các bạn có thể tìm hiểu thêm về học AI-Machine Learning tại
http://dvms.vn/tin-tuc/tin-nganh/571-tat-ca-ve-ai-tri-tue-nhan-tao-artificial-intelligence.htmlBạn có thể tìm khóa học lập trình unreal engine 4 thông qua
http://localhost/public_html/lop-hoc/hoc-lap-trinh-game-huong-dan-unreal-engine-4–
Reviews
There are no reviews yet.