Machine Learning Foundations: A Practical Guide for Everyone (bằng tiếng Anh).

Học máy không còn chỉ dành cho các nhà khoa học máy tính; nó là một công nghệ cơ bản dẫn dắt các quyết định trong mọi ngành công nghiệp. Bằng cách hoàn thành khóa học này, bạn sẽ chuyển từ một người quan sát tò mò thành một người hiểu cách thức các thuật toán học từ dữ liệu, đánh giá hiệu suất, và dự đoán. Bạn sẽ có được kiến thức cần thiết để thảo luận về học máy một cách tự tin và xác định cơ hội để áp dụng các công nghệ này trong lĩnh vực của bạn. Bạn sẽ học được: - Hiểu lịch sử, thuật ngữ và sự khác biệt chính giữa học có giám sát, không giám thị và học củng cố. - Tìm hiểu các thuật toán cốt lõi cho phân loại và hồi quy, và học cách các mô hình được huấn luyện trên các tập dữ liệu thế giới thực. - Đánh giá hiệu suất mô hình học máy sử dụng các chỉ số tiêu chuẩn để đảm bảo chính xác và công bằng. - Phân tích chu kỳ sống học máy hiện đại, từ thu thập dữ liệu và chuẩn bị cho triển khai và các khái niệm MLOps cơ bản. - Tìm hiểu các mô hình AI hiện đại, bao gồm các mô mẫu sinh sản, các nguyên tắc kỹ thuật nhanh, và các mô thức tăng cường lấy lại (RAG). Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và ngữ cảnh lịch sử trước khi chuyển sang các quy trình mô hình thực tế, kỹ thuật đánh giá, và khám phá các hệ thống AI hiện đại. Chương trình này được thiết kế hoàn toàn cho người mới bắt đầu, không cần phải lập trình trước hoặc kinh nghiệm toán học cao cấp. Hãy bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới trí tuệ nhân tạo ngay hôm nay.