insert_pixel_code_here
0236.2240.741
msita.vietnam@gmail.com
4 Jul 2019

Học Python nâng cao – Machine Learning

Những giá trị mang lại sau khóa học

  • Chứng nhận Lập trình PYTHON chuyên nghiệp từ Học viện CNTT Microsoft.
  • Hỗ trợ, nâng cấp thi trực tiếp các chứng chỉ PYTHON quốc tế của Microsoft.
  • Hoàn thành tối thiểu 1 đồ án môn học / đồ án tốt nghiệp (sản phẩm hoàn chỉnh 01 website cụ thể).
  • Nắm vững công nghệ .PYTHON & thành thạo rất nhiều công cụ liên quan.
  • Tham gia tối thiểu 01 dự án thực tế được khai báo đầy đủ từ Cty phần mềm đối tác.
  • Đọc hiểu, nắm bắt nhanh chóng tài liệu chuyên ngành bằng tiếng Anh dự án.

Đối tượng phù hợp

  • Sinh viên ngành Công nghệ thông tin, Điện Tử Viễn Thông, hoặc liên quan
  • Học viên MSITA đã học các khóa cơ bản hoặc ngôn ngữ khác
  • Lập trình viên chuyên nghiệp muốn nắm vững công nghệ .PYTHON
  • Giảng viên và trợ giảng

    • Chương trình tập hợp đầy đủ Giảng viên, trong các doanh nghiệp lâu năm, các công ty phần mềm… những người trực tiếp quản trị, điều hành các dự án phần mềm lớn, hướng dẫn tận tình.
    • Vui lòng gửi email đến msita.danang@gmail.com để nhận Hồ sơ Giảng viên khoá này.

    Hình thức đăng kí

    (Học phí đã bao gồm: tài liệu, giáo trình (file mềm), tài nguyên, tea-break & lệ phí thi cuối khoá nhằm đạt được Chứng chỉ của MSITA).

    Liên hệ phụ trách khóa Ms MY VAN để được biết thêm chi tiết.

    Phone: 0935.029.202

    Msita.danang@gmail.com

  • Học phí : 3.000.000 Đ
  • Đăng ký nhóm giảm còn 2.500.000 Đ
  •  2. Python với Machine Learning (34 tiết) – 3.00.000Đ

       1) Giới thiệu về trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence) (2 tiết)

    • Các khái niệm và phạm vi ứng dụng
    • Lịch sử phát triển của AI
    • Ví dụ (Turing test, DeepMind, trợ lý ảo, AlphaGo,…)
    • Demo (Bot trả lời tự động: http://chat.dsp.vn, …)
    • Tại sao sử dụng Python để phát triển AI
    • Dữ liệu lớn và các khái niệm liên quan (NoSQL …)
    • Giới thiệu sơ lược môi trường và một số thư viện của Python sử dụng trong data analysis và trí tuệ nhân tạo

       2) Giới thiệu về Machine Learning (4 tiết)

    • Khái niệm
    • Lịch sử phát triển
    • Phân loại (Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning)
    • Lộ trình xây dựng hệ thống Machine Learning (Sơ đồ tổng quan)

     

    • Cài đặt thư viện và cấu hình Python dành cho Machine Learning cho xử lý/phân tích dữ liệu
    • Cài đặt cấu hình Database (MongoDB)
    • Giới thiệu tổng quan bài tập lớn sẽ làm xuyên suốt trong quá trình học Machine Learning:

    Xây dựng hệ thống cho phép máy tính có khả năng học tập từ dữ liệu huấn luyện để nhận diện câu hỏi và trả lời tự động (chatbot) [Dựa trên sản phẩm http://chat.dsp.vn làm mẫu].

    * Có thể chia nhóm, mỗi nhóm khoảng 3 học viên để tự lựa chọn kiến thức/lĩnh vực cho Bot của mình.

     

       3) Các thuật toán phân lớp cơ bản trong Machine Learning. (4 tiết)

    • Giới thiệu lịch sử phát triển các thuật toán phân lớp

     

       4) Sử dụng thư viện scikit-learn dùng trong Machine Learning (3 tiết)

    • Sơ lượt các module/thuật toán phổ biến và mạnh mẽ dùng trong phân lớp có trong scikit-learn như: Cây quyết định, Random forests, Logistic regression, SVM
    • Làm ví dụ sử dụng scikit-learn traning data và phân loại văn bản dùng SVM

     

        5) Mạng Neural (3 tiết)

    • Giới thiệu mạng Neural và lịch sử hình thành
    • Mạng Adaptive Linear Neuron (ADAPLINE)
    • Bài tập triển khai Adaline trên Python