Đang tải...
Dành cho developer muốn vào AI: Python, toán đủ dùng, machine learning và PyTorch qua dữ liệu đơn hàng, đến tự xây mô hình dự đoán có đánh giá và kiểm thử.
—0 đánh giáChưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Chưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Chưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Chưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Chưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Chưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Chưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Chưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Chưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Chưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Chưa có bài học được xuất bản trong chương này.
Một developer được giao làm tính năng "dự kiến giờ giao" cho công ty giao hàng. Gọi một thư viện, huấn luyện vài dòng là có con số, nhưng khi trưởng nhóm hỏi "sai trung bình bao nhiêu phút, vào giờ cao điểm thì sao, vì sao chọn ngưỡng cảnh báo này" thì không trả lời được. Khóa học này lấp khoảng trống đó. Khóa là phần đầu của chương trình AI Engineering của GDev. Chương trình AI Engineering: From Zero to Production gồm sáu khóa nối tiếp: AI Foundations, LLM Engineering, RAG Engineering, AI Agent Engineering, Production AI và Capstone. Bạn học Python từ góc nhìn người đã biết Java hoặc JavaScript, rồi phần toán đủ dùng (vector, xác suất, đạo hàm) qua code thay vì chứng minh, rồi toàn bộ vòng đời mô hình học máy: làm sạch dữ liệu, tạo đặc trưng, tránh rò rỉ dữ liệu, huấn luyện, đánh giá theo chi phí kinh doanh, phân tích lỗi. Cuối khóa bạn tự viết mạng nơ-ron bằng NumPy, chuyển sang PyTorch và đóng gói mô hình thành dịch vụ. Mọi bài dùng chung bộ dữ liệu đơn hàng mô phỏng của Giao Hàng Anh Tí, sinh bằng script có quy luật được công bố, nên bạn kiểm chứng được mô hình học đúng hay sai. Mỗi bài có mô phỏng tương tác, code chạy được kèm kết quả thật, câu tự kiểm tra có đáp án, bài tập trắc nghiệm có giải thích và lab có bộ test.
Biên soạn chương trình AI Engineering
Đội ngũ GDev biên soạn chương trình AI Engineering bằng tiếng Việt, giữ thuật ngữ và code bằng tiếng Anh. Mỗi bài đi từ một tình huống trong hệ thống của công ty giao hàng giả định Giao Hàng Anh Tí, giải thích cơ chế bằng sơ đồ và mô phỏng, rồi cho bạn chạy code thật và tự kiểm tra. Code trong bài được chạy trước khi xuất bản; kết quả phụ thuộc model được ghi rõ model và phiên bản.
Chưa có đánh giá nào được duyệt cho khóa học này.
Được. Chương 2 dạy Python cho người đã lập trình ngôn ngữ khác, tập trung vào những gì cần cho xử lý dữ liệu và machine learning. Nếu chưa từng lập trình, nên học một ngôn ngữ trước.
Khóa chỉ dạy phần toán cần để hiểu mô hình: vector, ma trận, xác suất, đạo hàm và gradient. Mỗi khái niệm được giải thích bằng ví dụ số và code NumPy, không yêu cầu chứng minh.
Không. Bộ dữ liệu và mô hình trong khóa được chọn để chạy trên CPU của máy cá nhân. Bài về GPU giải thích cách dùng khi có, không bắt buộc.
Không. Mỗi lab có starter code và bộ test pytest để bạn chạy trên máy mình; bạn nộp liên kết repo hoặc dán code vào ô bài làm, sau khi nộp sẽ thấy đáp án tham khảo và giải thích. Việc chấm điểm bài nộp do giảng viên thực hiện khi có hỗ trợ.
Nền tảng cấp chứng nhận hoàn thành cho từng khóa khi bạn hoàn thành mọi bài đã xuất bản. Đây là chứng nhận hoàn thành khóa học, không phải chứng chỉ nghề nghiệp; chưa có chứng nhận chung cho cả chương trình sáu khóa.