Machine Learning and Modern AI: From Foundations to AI Agents (bằng tiếng Anh).

Cảnh quan của trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, chuyển từ mô hình dự đoán truyền thống sang hệ thống sinh sản và các tác nhân tự động. Để duy trì tính cạnh tranh, bạn cần hiểu rõ về cả học máy cơ bản và công nghệ AI tiên tiến. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ các nguyên tắc cơ bản của mô hình dữ liệu đến kiến trúc tiên tiến, mang đến cho bạn sự rõ ràng về khái niệm và kỹ năng mã hóa thực tế cần thiết để thiết kế, đánh giá và triển khai hệ thống thông minh. Bạn sẽ học được: - Hiểu được các nguyên tắc cốt lõi của các thuật toán học máy có giám sát và không giám định - Xây dựng mạng nơron và mô hình học sâu cho các mẫu dữ liệu phức tạp - Thực hiện các đường ống Retrieval-Augmented Generation (RAG) sử dụng cơ sở dữ liệu vector - Thiết kế các nhân viên AI tự trị có khả năng lên kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ đa bước - Apply Explainable AI (XAI) kỹ thuật để giải thích và xác nhận các dự đoán mô hình - Sử dụng các nền tảng học máy tự động (AutoML) để tối ưu hóa chu kỳ phát triển Chuyến đi bắt đầu với thuật ngữ cơ bản, khái niệm toán học và chuẩn bị dữ liệu cơ bản. Sau đó bạn sẽ tiến triển một cách có hệ thống qua hồi quy, phân loại, mạng nơron sâu, và cuối cùng khám phá các quy trình AI tạo ra hiện đại. Lớp học này được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu, không yêu cầu nền tảng trước đó trong khoa học dữ liệu hoặc trí tuệ nhân tạo. Tất cả các khái niệm phức tạp được giải thích rõ ràng thông qua văn bản viết và hướng dẫn mã từng bước. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các kỹ năng cơ bản cần thiết cho tương lai của AI.