Machine Learning Engineering Fundamentals: Python and Core Libraries (bằng tiếng Anh).

Bạn đã sẵn sàng để chuyển sang lĩnh vực yêu cầu cao của Kỹ thuật học máy nhưng cần một con đường có cấu trúc để có được các kỹ năng kỹ thuật cốt lõi? Chương trình này cung cấp kiến thức nền tảng cần thiết để hiểu chu kỳ sống ML từ việc chuẩn bị dữ liệu đến triển khai mô hình. Khi kết thúc chương trình này, bạn sẽ có một sự nắm vững các nguyên tắc toán học và kỹ thuật lập trình cần thiết để thực hiện các thuật toán ML khác nhau. Bạn sẽ có thể chọn các mô hình thích hợp, đánh giá hiệu suất của chúng một cách chính xác, và xây dựng các dự án của bạn một cách chuyên nghiệp cho một danh mục đầu tư nghề nghiệp. Bạn sẽ học được: * Hiểu các khái niệm toán học cơ bản (đại số tuyến tính, giải tích, thống kê) làm nền tảng cho các thuật toán học máy. * Lập trình Python chuyên nghiệp cho thao tác và phân tích dữ liệu sử dụng thư viện như Pandas và NumPy. * Apply classical machine learning techniques using Scikit-learn for classification and regression tasks. * Xây dựng và đào tạo mạng nơron sử dụng các khung học sâu hiện đại như TensorFlow và PyTorch. * Thực hành đánh giá mô hình có hệ thống, điều chỉnh siêu tham số và theo dõi thí nghiệm. * Cấu hình các đường ống MLOps cơ bản bằng cách thực hiện mô hình phiên bản và chiến lược triển khai đơn giản. Nội dung bắt đầu với lập trình cốt lõi và các điều kiện tiên quyết toán học trước khi chuyển sang thực hiện thực tế các mô hình học sâu và cổ điển. Các phần cuối hướng dẫn bạn qua việc cấu trúc các dự án ML phức tạp và chuẩn bị công việc của bạn để xem xét. Chương trình này được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu mà không có kinh nghiệm trước đó trong học máy hoặc khoa học dữ liệu đang tìm kiếm để trở thành kỹ sư ML sẵn sàng làm việc. Không cần điều kiện tiên quyết cao cấp. Bắt đầu xây dựng chuyên môn của bạn và khởi động sự nghiệp của bạn trong học máy hôm nay.