Khóa học Machine Learning nâng cao với Python
Tổng khai giảng khóa học Lập trình và CSDL
Khóa học lập trình viên Python
Khóa học lập trình web
Lập trình Ruby

Machine Learning nâng cao với Python

  • Khóa học cung cấp cho học viên các kiến thức nâng cao và cần thiết về Machine Learning, một nhánh rất “hot” của Trí tuệ nhân tạo (AI).
  • Trang bị kiến thức và kỹ năng vận dụng các thuật toán quan trọng thuộc nhóm Supervised Learning (Classification, Regression), Unsupervised Learning (Clustering, Association Analysis, Dimensionality Reduction) thông qua việc sử dụng các bộ thư viện, công cụ mạnh mẽ, mã nguồn mở như Python, Jupyter Notebooks, Numpy, Pandas, Matplotlib, sklearn…
  • Thực hiện các project cụ thể trong bối cảnh giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu hấp dẫn
  • Xây dựng nền tảng vững chắc về Machine Learning với Python, tạo tiền đề cho việc tìm hiểu kiến thức về Deep Learning. 
 
  • HV đã tham gia khóa “Machine Learning Cơ bản với Python” hoặc có kiến thức tương đương
  • Sinh viên các trường Đại học, Cao đẳng
  • HV có định hướng sẽ làm việc trong lĩnh vực Machine Learning với Python
 
Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ đạt được các kỹ năng:
  • Áp dụng và triển khai các thuật toán trong nhóm Supervised Learning như Naïve Bayes, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Boosting và AdaBoost với Python
  • Áp dụng và triển khai các thuật toán trong nhóm Unsupervised Learning như Apriori, Equivalence Class Clustering and bottom up Lattice Traversal (ECLAT), Expectation–maximization (EM), Gaussian Mixture Models (GMM), Dimensionality Reduction với Principal Component Analysis (PCA), Locally Linear Embedding (LLE) với Python
  • Hiểu và vận dụng các thuật toán Machine Learning trong việc giải quyết các vấn đề thực tế, cụ thể
 
  • Tổng số giờ: 48 giờ
  • Học phí: 3.500.000đ (có chế độ miễn giảm của mỗi khóa, xem chi tiết trong Thời Khóa Biểu)
  • Ôn tập Machine Learning cơ bản
    • Tổng quan, phân loại, các ứng dụng
    • Thách thức của Machine Learning: không đủ số lượng dữ liệu, dữ liệu đào tạo không đại diện, dữ liệu có chất lượng kém, thuộc tính không liên quan, Overfitting, Underfitting, cân bằng giữa Bias-Variance…
    • Làm việc với dự án Machine Leaning
  • Naïve Bayes
    • Phân loại Naïve Bayes: GaussianNB, BernoulliNB và MultinomialNB
    • Thuật toán: Định lý Bayes
    • Xây dựng Naïve Bayes với sklearn.naive_bayes
  • Logistic Regression
    • Binary Classifier
    • Thuật toán: Logistic Regression, phương trình toán học (Sigmoid)
    • Xây dựng Logistic Regression với sklearn.linear_model. LogisticRegression
  • Random Forest
    • Thuật toán: Random Forest
    • Xây dựng Random Forest với sklearn.ensemble. RandomForestClassifier
  • Support Vector Machine (SVM)
    • Kenel trick
    • Thuật toán: Linear SVM, Hard-margin, Soft-margin,  Nonelinear SVM, SVM Kenel, SVM Regression
    • Xây dựng SVM với sklearn.svm.SVM
  • Boosting, AdaBoost
    • Boosting: Giới thiệu, Boosting Algorithms, phân loại
    • AdaBoost (Adaptive Boosting)
    • Thuật toán: AdaBoost
    • Xây dựng AdaBoost với sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
  • Một số kỹ thuật bổ sung
    • Xác thực chéo (Cross Validation)
    • Điều chỉnh tham số (Tunning Parameter)
    • Grid Search (GridSearchCV)
    • Random Search
  • Apriori
    • Association Rule Mining
    • Apriori
    • Thuật toán: Apriori (Support, Confidence, Lift)
    • Xây dựng Apriori với mlxtend.frequent_patterns.apriori
  • ECLAT (Equivalence Class Clustering and bottom up Lattice Traversal)
    • Thuật toán: ECLAT
    • Xây dựng ECLAT
  • Gaussian Mixture Model (GMM) và Expectation–maximization (EM)
    • Gaussian Distribution
    • GMM
    • EM
    • Xây dựng GMM với sklearn.mixture.GaussianMixture
  • Dimensionality Reduction, Principal Component Analysis (PCA)
    • Dimensionality Reduction: Curse of Dimensionality, phân loại
    • PCA: giới thiệu, mục tiêu
    • Thuật toán: PCA, Singular Value Decomposition (SVD)
    • Xây dựng PCA với sklearn.decomposition.PCA
  • Locally Linear Embedding (LLE)
    • Thuật toán: LLE
    • Xây dựng LLE với sklearn.manifold.LocallyLinearEmbedding

Học viên thi đạt kết quả cuối môn học sẽ được cấp chứng chỉ "Machine Learning nâng cao với Python" do Trung Tâm Tin Học - Trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên cấp.

LỊCH KHAI GIẢNG Xem thêm
Machine Learning nâng cao với Python - 48 giờ (5 tuần)
Học phí : 3.500.000 đ

Điều kiện đăng kí học: HV đã tham gia khóa “Machine Learning Cơ bản với Python” hoặc có kiến thức tương đương

LớpThời gianNgày khai giảngĐịa điểm học 
LML2_244C7NThứ 7 (13.00 - 17.45) + Chủ Nhật (13.00 - 17.45)20/10/2018137E Nguyễn Chí Thanh,Q5Đăng ký
CÁC MÔN HỌC LIÊN QUAN
CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO