Lập Trình Python cho AI và Khoa Học Dữ Liệu
Mục tiêu - Sứ mệnh
  • Lập Trình Python cho AI và Khoa Học Dữ Liệu

    Nội dung khóa học trang bị cho học viên những kỹ năng cần thiết để bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực AI và Data Science, gồm các chủ đề từ cơ bản đến nâng cao, từ xử lý dữ liệu, visualize dữ liệu, đến áp dụng các thuật toán machine learning và deep learning. Học viên sẽ được thực hành thông qua các bài tập, dự án nhỏ và case study thực tế.


    Một số điểm nổi bật của chương trình:

    • Bắt đầu với phần ôn tập Python để đảm bảo mọi người đều có nền tảng vững chắc.
    • Tập trung vào các thư viện quan trọng như NumPy, Pandas, Matplotlib, và Scikit-learn.
    • Có phần dành riêng cho xử lý dữ liệu nâng cao và feature engineering, rất quan trọng trong thực tế.
    • Giới thiệu cả machine learning cổ điển và deep learning.
    • Bao gồm phần NLP cơ bản để giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

    Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể:

    1. Nắm vững các kỹ thuật lập trình Python cho AI và Data Science.
    2. Thành thạo việc sử dụng các thư viện quan trọng như NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.
    3. Hiểu và áp dụng được các thuật toán Machine Learning cơ bản.
    4. Có khả năng xây dựng và huấn luyện các mô hình Deep Learning đơn giản.
    5. Biết cách xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
    6. Có nền tảng để tiếp tục tự học và phát triển trong lĩnh vực AI và Data Science.

     

Chi tiết khóa học

Hình thức đào tạo

  • Tham gia học trực tiếp tại OpenLab
  • Hoặc theo yêu cầu doanh nghiệp (In house Training)
  • Cấp chứng nhận hoàn thành sau khóa học

Sơ lược chương trình

Phần 1: Ôn tập Python và Giới thiệu về Data Science

  • Ôn tập cú pháp Python cơ bản
  • Cấu trúc dữ liệu trong Python (list, tuple, dictionary, set)
  • Hàm và module trong Python
  • Giới thiệu về Data Science và AI

Phần 2: Thư viện NumPy và Xử lý dữ liệu số

  • Giới thiệu về NumPy
  • Mảng NumPy và các thao tác cơ bản
  • Indexing, slicing, và reshaping mảng
  • Các phép toán trên mảng và broadcasting
  • Hàm ufunc và vectorization

Phần 3: Pandas và Xử lý dữ liệu có cấu trúc

  • Giới thiệu về Pandas
  • Series và DataFrame
  • Đọc và ghi dữ liệu (CSV, Excel, SQL)
  • Xử lý dữ liệu thiếu và dữ liệu trùng lặp
  • Lọc, sắp xếp và nhóm dữ liệu
  • Pivot tables và cross-tabulation
  • Xử lý dữ liệu thời gian

Phần 4: Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn

  • Cơ bản về Matplotlib
  • Các loại biểu đồ cơ bản (line, bar, scatter, histogram)
  • Tùy chỉnh và định dạng biểu đồ

Phần 5: Xử lý dữ liệu nâng cao và Feature Engineering

  • Kỹ thuật xử lý dữ liệu text
  • One-hot encoding và label encoding
  • Scaling và normalization
  • Tạo và chọn features

Phần 6: Machine Learning với Scikit-learn (8 giờ)

  • Giới thiệu về Machine Learning và Scikit-learn
  • Chia tập dữ liệu và cross-validation
  • Thuật toán học có giám sát:
    • Linear Regression
    • Logistic Regression
    • Decision Trees và Random Forests
    • Support Vector Machines
  • Thuật toán học không giám sát:
    • K-means clustering
    • Principal Component Analysis (PCA)
  • Đánh giá mô hình và tinh chỉnh siêu tham số

Phần 7: Deep Learning với TensorFlow và Keras

  • Giới thiệu về Neural Networks và Deep Learning
  • Cơ bản về TensorFlow và Keras
  • Xây dựng mô hình Neural Network đơn giản
  • Convolutional Neural Networks (CNN) cho xử lý ảnh
  • Recurrent Neural Networks (RNN) cho xử lý chuỗi thời gian

Phần 8: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cơ bản

  • Giới thiệu về NLP và các ứng dụng
  • Tiền xử lý văn bản (tokenization, stemming, lemmatization)
  • Biểu diễn văn bản (Bag of Words, TF-IDF)
  • Sentiment Analysis với Scikit-learn

 

/* Nội dung chương trình có thể thay đổi theo yêu cầu đào tạo của Doanh nghiệp */

------------------------------------

Điện thoại liên hệ khóa học tại aipro.vn

090.999.4327 | Mr. David Dang

Email liên hệ khóa học tại aipro.vn

admin@aipro.vn

 

Đăng ký khóa học