Trí tuệ nhân tạo - Tự học Machine learning cơ bản

Trí tuệ nhân tạo – Tự học Machine learning cơ bản

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 Apple, hệ thống gợi ý sản phẩm của Amazon, hệ thống gợi ý phim của Netflix, máy chơi cờ vây AlphaGo của Google DeepMind, …, chỉ là một vài trong vô vàn những ứng dụng của AI/Machine Learning.

0.00
Qty :

Description

Trí tuệ nhân tạo : Machine learning (ML) 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-Cài đặt môi trường và công cụ trên windows

2-Cài đặt môi trường và công cụ trên linux ubuntu

3- Hello world với machine learning

4-Làm quen với numpy

5-Làm quen matplotlib

6-Dataset và kiểm tra độ chính xác dự đoán

7-pandas với csv dataset

8-Xử lý Missing values trong scikit learn

9-Hồi quy tuyến tính cơ bản Phần 1

10-hồi quy tuyến tính Linear Regression phần 2

11-Code chạy Linear Regression bằng python Phần 1

12-Code chạy Linear Regression bằng python Phần 2

13-Logistic Regression thuật toán hồi quy Logistic phần 1

14-Đạo hàm của hàm sigmoid

15-Code chay Logistic Regression phần 1

16-Code cost function trong Logistic Regression phần 2

17-code update weight

18-Code Hàm Training Logistic Regression

19-Phương sai và độ lệch chuẩn

20-Phương sai dùng để làm gì

21-Overfitting và Underfitting | Regularization và cross-validation

22-Mạng nơ-ron nhân tạo – Neural Networks

23-ma trận

24-Chain rule Đạo hàm

25-Activation functions trong Neural Network

26-Lan truyền tiến Forward propagation trong Neural Network

27-Lan truyền ngược backward propagation Neural Network

28-Tối ưu backward propagation Neural Network để code

29-Code Neural Network with python part 1 build layer

30-Code fully connected layer Neural Network with python part 2

31-Code Activation Layer Neural Network with python part 3

32-Code Network của Neural Network với python part 4

33-Code Cuối cùng Cấu hình Dự đoán kết quả của neural network part 5

34- Cài đặt thuật toán KNN bằng C++

Ngoài ra, các bạn có thể tìm hiểu thêm về học trí tuệ nhân tạo 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
https://edu.toidayhoc.com/lop-hoc/hoc-lap-trinh-game-huong-dan-unreal-engine-4

Reviews

There are no reviews yet.

Only logged in customers who have purchased this product may leave a review.

Related products