Dưới đây mình sẽ tổng hợp và chia sẻ top các Khóa học Machine Learning Cơ bản và Nâng cao đến từ nhiều nền tảng đào tạo trực tuyến khác nhau, đa số từ Udemy.
Các khoá học chỉ miễn phí trong một thời gian ngắn, do đó, các bạn tranh thủ đăng ký nếu cần nhé. Và sau khi đăng ký sẽ sử dụng vĩnh viễn (bao gồm tất cả các cập nhật nội dung nếu có trong tương lai).
Khóa học Machine Learning là gì?
Khóa học Machine Learning là một chương trình đào tạo giúp học viên nắm vững các kiến thức và kỹ năng về học máy, một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI). Học máy là một lĩnh vực máy tính cho phép máy tính học hỏi và cải thiện hiệu suất của chúng mà không cần được lập trình rõ ràng.
Khóa học Machine Learning thường bao gồm các nội dung sau:
- Cơ sở của học máy: Các khái niệm cơ bản về học máy, như phân loại, hồi quy, kmeans, PCA,…
- Các thuật toán học máy: Các thuật toán học máy phổ biến, như logistic regression, decision tree, support vector machine,…
- Các kỹ thuật học máy nâng cao: Các kỹ thuật học máy tiên tiến, như deep learning, reinforcement learning,…
- Ứng dụng của học máy: Các ứng dụng thực tế của học máy trong các lĩnh vực khác nhau, như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,…
Khóa học Machine Learning có thể được chia thành hai loại chính: khóa học cơ bản và khóa học nâng cao. Khóa học cơ bản dành cho những người mới bắt đầu, cung cấp các kiến thức và kỹ năng nền tảng về học máy. Khóa học nâng cao dành cho những người đã có kiến thức và kỹ năng cơ bản về học máy, cung cấp các kiến thức và kỹ năng chuyên sâu về các thuật toán và kỹ thuật học máy tiên tiến.
Khóa học Machine Learning có thể được học tập theo nhiều hình thức khác nhau, như tự học, học online, học tại trung tâm đào tạo.
Tự học là hình thức học tập phổ biến nhất. Học viên có thể tìm hiểu các tài liệu học tập online, như sách, bài viết, video,…
Học online là hình thức học tập thuận tiện, tiết kiệm thời gian và chi phí. Học viên có thể tham gia các khóa học online miễn phí hoặc trả phí.
Học tại trung tâm đào tạo là hình thức học tập giúp học viên được học tập trực tiếp với giảng viên, nhận được sự hướng dẫn và hỗ trợ trong quá trình học tập.
Khóa học Machine Learning là một khóa học quan trọng và hữu ích cho những ai muốn học tập và phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Khóa học giúp học viên trang bị các kiến thức và kỹ năng cần thiết để xây dựng và triển khai các mô hình học máy trong thực tế.
Dưới đây là một số lợi ích của việc học khóa học Machine Learning:
- Nắm vững các kiến thức và kỹ năng về học máy
- Có thể xây dựng và triển khai các mô hình học máy
- Có thể ứng dụng học máy trong các lĩnh vực khác nhau
- Có thể làm việc trong các lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo
Nếu bạn quan tâm đến học máy, hãy cân nhắc tham gia một khóa học Machine Learning để nâng cao kiến thức và kỹ năng của mình.
Khóa học Machine Learning miễn phí
Link đăng ký chia sẻ trong bài viết là link đăng ký sử dụng miễn phí vĩnh viễn, dành cho 120 đăng ký đầu tiên. Cập nhật chia sẻ miễn phí mới nhất mời bạn theo dõi Facebook Page hoặc đăng ký nhận bản tin chia sẻ premium ở cuối mỗi bài viết nhé.
Hướng dẫn đăng ký khóa học Udemy miễn phí vĩnh viễn: xem tại đây.
Machine Learning with Python
Python Programming Machine Learning. Python Programming Machine Learning Python Beginner- Advance. Learn Complete Python programming Data Science Data Analysis Deep Learning Machine learning Python & python django core. Source: udemy.com
- “Learn python from begining to adavance
- Use Python for Data Science and Machine Learning
- You’ll go from being a complete novice to a competent Python coder in no time.
- Make ten real-world Python applications (no toy programs) Throughout the course, you may improve your abilities by participating in extra practice exercises.
- Create a completely Python-based personal website.
- Data analysis and Data visualization
- Learn basic machine learning
- Learn about OOP (Object-Oriented Programming)
- Understand graphical user interfaces (GUIs) (Graphical-User Interfaces)
- Learn to use Pandas for Data Analysis” source: udemy.com
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (120 enrolls today): https://www.udemy.com/course/complete-python-mastery-course/?couponCode=5A36904F783C7C67AC55
Khóa học Machine Learning thực chiến
5 Real-Time Use Cases using Machine Learning. Learn Machine Learning and Deep Learning with 5 Real World projects. Source: udemy.com
Bạn đã sẵn sàng bắt đầu hành trình trở thành Nhà khoa học dữ liệu hoặc Kỹ sư Machine Learning chưa?Khóa học toàn diện này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu, tạo ra hình ảnh trực quan đẹp mắt và áp dụng các thuật toán học máy mạnh mẽ!
Nghề Nhà khoa học dữ liệu được xếp hạng là công việc số một trên Glassdoor và mức lương trung bình của một nhà khoa học dữ liệu là hơn 120.000 USD tại Hoa Kỳ theo Indeed! Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực hấp dẫn, giúp bạn giải quyết những vấn đề thú vị nhất trên thế giới! Khóa học này được thiết kế để phù hợp cả với người mới bắt đầu có ít kinh nghiệm lập trình và những nhà phát triển có kinh nghiệm muốn chuyển sang lĩnh vực Khoa học dữ liệu!
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (120 enrolls today), 01/3/2023: https://www.udemy.com/course/5-real-time-use-cases-using-machine-learning/?couponCode=4812FF039D0E7D0F4B2B
Machine Learning From Basic to Advanced
Learn to create Machine Learning Algorithms in Python Data Science enthusiasts. Code templates included.
Source: udemy.com
Những gì bạn sẽ học
- Học máy thành thạo trên Python
- Đưa ra dự đoán chính xác
- Tạo các mô hình Học máy mạnh mẽ
- Sử dụng Học máy cho mục đích cá nhân
- Có trực giác tuyệt vời về nhiều mô hình Học máy
- Biết mô hình Học máy nào để chọn cho từng loại vấn đề
- Sử dụng SciKit-Learn cho các nhiệm vụ học máy
- Đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính, hồi quy đa thức và hồi quy bội
- Phân loại dữ liệu bằng cách sử dụng phân cụm K-Means, Máy vectơ hỗ trợ (SVM), KNN, Cây quyết định, Naive Bayes, v.v.
Yêu cầu
- Một số kinh nghiệm lập trình python cơ bản.
- Hiểu biết cơ bản về các thư viện python như numpy, pasdas và matplotlib.
- Một số môn toán trung học phổ thông.
Bạn đã sẵn sàng để bắt đầu con đường trở thành Kỹ sư học máy chưa!
Khóa học toàn diện này sẽ là hướng dẫn bạn học cách sử dụng sức mạnh của Python để phân tích dữ liệu, tạo hình ảnh trực quan đẹp mắt và sử dụng các thuật toán học máy mạnh mẽ!
Nhà khoa học dữ liệu đã được xếp hạng là công việc số một trên Glassdoor và mức lương trung bình của một nhà khoa học dữ liệu là hơn 120.000 đô la ở Hoa Kỳ theo Indeed! Khoa học dữ liệu là một nghề nghiệp bổ ích cho phép bạn giải quyết một số vấn đề thú vị nhất trên thế giới!
Khóa học này được thiết kế cho cả người mới bắt đầu có một số kinh nghiệm lập trình hoặc các nhà phát triển có kinh nghiệm muốn chuyển sang Học máy cũng như Nhà khoa học dữ liệu!
Bạn quan tâm đến lĩnh vực Máy học? Sau đó, khóa học này là dành cho bạn!
Khóa học này do Code Warriors the ML E say mê thiết kế để chúng tôi có thể chia sẻ kiến thức của mình và giúp bạn tìm hiểu các lý thuyết, thuật toán và thư viện mã hóa phức tạp một cách đơn giản.
Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước vào Thế giới Máy học. Với mỗi hướng dẫn, bạn sẽ phát triển các kỹ năng mới và nâng cao hiểu biết của mình về lĩnh vực Khoa học Dữ liệu đầy thách thức nhưng sinh lợi này.
Khóa học này rất vui và thú vị, nhưng đồng thời, chúng tôi cũng đi sâu vào Học máy. Nó được cấu trúc theo cách sau:
- Phần 1 – Tiền xử lý dữ liệu
- Phần 2 – Hồi quy: Hồi quy tuyến tính đơn giản, Hồi quy nhiều tuyến tính, Hồi quy đa thức, SVR, Hồi quy cây quyết định, Hồi quy rừng ngẫu nhiên.
- Phần 3 – Phân loại: Hồi quy logistic, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Phân loại cây quyết định, Phân loại rừng ngẫu nhiên
- Phần 4 – Phân cụm: K-Means, Phân cụm theo thứ bậc.
Và như một phần thưởng, khóa học này bao gồm các mẫu mã Python mà bạn có thể tải xuống và sử dụng cho các dự án của riêng mình.
Khóa học này dành cho ai:
- Bất kỳ ai quan tâm đến Học máy.
- Học sinh có ít nhất kiến thức trung học về toán và những người muốn bắt đầu học Máy học.
- Bất kỳ trình độ trung cấp nào là những người biết kiến thức cơ bản về học máy, bao gồm các thuật toán cổ điển như hồi quy tuyến tính hoặc hồi quy logistic, nhưng những người muốn tìm hiểu thêm về nó và khám phá tất cả các lĩnh vực khác nhau của Học máy.
- Bất kỳ người nào không thích viết mã nhưng quan tâm đến Học máy và muốn áp dụng nó dễ dàng trên tập dữ liệu.
- Bất kỳ sinh viên đại học nào muốn bắt đầu sự nghiệp trong Khoa học Dữ liệu.
- Bất kỳ người nào muốn tạo ra giá trị gia tăng cho doanh nghiệp của họ bằng cách sử dụng các công cụ Học máy mạnh mẽ.
Source: udemy.com
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (cập nhật 03.8.2022, áp dụng cho 1000 đăng ký đầu tiên)
https://www.udemy.com/course/machine-learning-course/?couponCode=F6EBDE2EB0149BF2138F
Learn Machine Learning in 21 Days
Learn to create Machine Learning Algorithms in Python Data Science enthusiasts. Code templates included.
Source: udemy.com
Những gì bạn sẽ học
- Học máy thành thạo trên Python
- Đưa ra dự đoán chính xác
- Tạo các mô hình Học máy mạnh mẽ
- Sử dụng Học máy cho mục đích cá nhân
- Có trực giác tuyệt vời về nhiều mô hình Học máy
- Biết mô hình Học máy nào để chọn cho từng loại vấn đề
- Sử dụng SciKit-Learn cho các nhiệm vụ học máy
- Đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng hồi quy tuyến tính, hồi quy đa thức và hồi quy bội
- Phân loại dữ liệu bằng cách sử dụng phân cụm K-Means, Máy vectơ hỗ trợ (SVM), KNN, Cây quyết định, Naive Bayes, v.v.
Yêu cầu
- Một số kinh nghiệm lập trình python cơ bản.
- Hiểu biết cơ bản về các thư viện python như numpy, pasdas và matplotlib. (Tùy chọn)
- Một số môn toán trung học phổ thông.
Bạn quan tâm đến lĩnh vực Học máy? Sau đó, khóa học này là dành cho bạn!
Khóa học này do Code Warriors the ML E say mê thiết kế để chúng tôi có thể chia sẻ kiến thức của mình và giúp bạn tìm hiểu các lý thuyết, thuật toán và thư viện mã hóa phức tạp một cách đơn giản.
Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn từng bước vào Thế giới Máy học. Với mỗi hướng dẫn, bạn sẽ phát triển các kỹ năng mới và nâng cao hiểu biết của mình về lĩnh vực Khoa học Dữ liệu đầy thách thức nhưng sinh lợi này.
Khóa học này rất vui và thú vị, nhưng đồng thời, chúng tôi cũng đi sâu vào Học máy. Nó được cấu trúc theo cách sau:
Bạn có thể làm được nhiều điều trong 21 ngày. Trên thực tế, đó là số ngày hoàn hảo cần thiết để áp dụng một thói quen mới!
Những gì bạn sẽ học: –
- Tổng quan về Máy móc Học tập
- Thuật toán hồi quy trên tập dữ liệu thời gian thực
- Dự án nhỏ tái phạm
- Giải thuật phân loại trên tập dữ liệu thời gian thực
- Phân loại Miniproject
- tinh chỉnh mẫu
- Triển khai mô hình ML
Khóa học này dành cho ai:
- Bất kỳ ai quan tâm đến Học máy.
- Học sinh có ít nhất kiến thức trung học về toán và những người muốn bắt đầu học Máy học.
- Bất kỳ trình độ trung cấp nào là những người biết kiến thức cơ bản về học máy, bao gồm các thuật toán cổ điển như hồi quy tuyến tính hoặc hồi quy logistic, nhưng những người muốn tìm hiểu thêm về nó và khám phá tất cả các lĩnh vực khác nhau của Học máy.
- Bất kỳ người nào không cảm thấy thoải mái với việc viết mã nhưng quan tâm đến Học máy và muốn áp dụng nó dễ dàng trên tập dữ liệu.
- Bất kỳ sinh viên đại học nào muốn bắt đầu sự nghiệp trong Khoa học Dữ liệu.
- Bất kỳ người nào muốn tạo ra giá trị gia tăng cho doanh nghiệp của họ bằng cách sử dụng các công cụ Học máy mạnh mẽ.
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (cập nhật 03.8.2022, áp dụng cho 1000 đăng ký đầu tiên)
https://www.udemy.com/course/learn-machine-learning-in-21-days/?couponCode=7DE517EBA48B00B40153
Python for Machine Learning with Numpy, Pandas & Matplotlib
Learn to Code in Python and How to use NumPy, Pandas, Matplotlib and Seaborn by real time Machine Learning project.
Source: udemy.com
Những gì bạn sẽ học
- Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của Python để sử dụng Khoa học dữ liệu một cách hiệu quả
- Sử dụng Python cho Khoa học Dữ liệu và Học máy
- Làm mới kiến thức cơ bản về Python với khóa học về sự cố
- Sử dụng Numpy và Pandas để triển khai các thuật toán số
- Thao tác dữ liệu
- Tìm hiểu cách sử dụng NumPy cho dữ liệu số
- Thư viện thao tác mảng và ma trận NumPy
- Học cách sử dụng Numpy để thao tác dữ liệu
- Chức năng khó hiểu
- Hiểu và viết mã bằng cách sử dụng ngăn xếp Numpy
- Tìm hiểu cách sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu
- Ba cấu trúc dữ liệu quan trọng của gấu trúc: Chuỗi, Khung dữ liệu, Bảng điều khiển
- Trực quan hóa dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn
Yêu cầu
- Một số kinh nghiệm lập trình
- Thoải mái với việc viết mã bằng Python
- Máy Windows / Linux / MAC
- Mong muốn tìm hiểu khoa học dữ liệu
- Không có gì khác! Đó chỉ là bạn, máy tính của bạn và tham vọng của bạn để bắt đầu ngay hôm nay
Bạn đã sẵn sàng để bắt đầu con đường trở thành Nhà khoa học dữ liệu hoặc Kỹ sư ML chưa?
Khóa học toàn diện này sẽ là hướng dẫn bạn học cách sử dụng sức mạnh của Python để phân tích dữ liệu, tạo hình ảnh trực quan đẹp mắt và sử dụng các thuật toán học máy mạnh mẽ!
Nhà khoa học dữ liệu đã được xếp hạng là công việc số một trên Glassdoor và mức lương trung bình của một nhà khoa học dữ liệu là hơn 120.000 đô la ở Hoa Kỳ theo Indeed! Khoa học dữ liệu là một nghề nghiệp bổ ích cho phép bạn giải quyết một số vấn đề thú vị nhất trên thế giới!
Khóa học này được thiết kế cho cả những người mới bắt đầu có một số kinh nghiệm lập trình hoặc các nhà phát triển có kinh nghiệm đang muốn chuyển sang Khoa học dữ liệu!
Khóa học toàn diện này có thể so sánh với các chương trình đào tạo về Khoa học Dữ liệu khác thường có giá hàng nghìn đô la, nhưng giờ đây bạn có thể tìm hiểu tất cả thông tin đó với chi phí rất nhỏ! Với hơn 100 bài giảng video HD và sổ ghi chép mã chi tiết cho mỗi bài giảng, đây là một trong những khóa học toàn diện nhất về khoa học dữ liệu và máy học trên Udemy!
Chúng tôi sẽ dạy bạn cách lập trình với Python, cách tạo trực quan hóa dữ liệu tuyệt vời và cách sử dụng Học máy với Python! Đây chỉ là một số chủ đề chúng ta sẽ học:
- Lập trình với Python
- NumPy với Python
- Sử dụng Khung dữ liệu gấu trúc để giải quyết các nhiệm vụ phức tạp
- Sử dụng gấu trúc để xử lý các tệp Excel
- Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn
Khóa học này dành cho ai:
- Nhà phát triển Python mới bắt đầu tò mò về Khoa học dữ liệu, không dành cho Nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm
- Bất kỳ ai muốn phát triển sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu, Phân tích dữ liệu
- Khóa học này dành cho những người có ít nhất một số kinh nghiệm lập trình
- Bất kỳ ai có kế hoạch làm nhà khoa học dữ liệu,
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (cập nhật 03.8.2022, áp dụng cho 1000 đăng ký đầu tiên)
→ Xem thêm: Khóa học Power BI miễn phí – Phân tích và trực quan hóa dữ liệu
Google Professional Machine Learning
Google Professional Machine Learning Engineer Practice Exams
Attend this GCP Machine Learning Engineer Professional Practice Tests & you’ll get above 90% Score on Main Exam. Source: udemy.com
→ Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (áp dụng cho 1000 đăng ký đầu tiên) mời bạn xem ở link sau, (nếu bạn cần hãy nhanh tay đăng ký trước ưu đãi miễn phí này hết hạn nhé):
Machine Learning Practice Tests
Machine Learning Practice Tests and Interview Questions
Test & Improve your Machine Learning skills | All topics included | Practice Tests | Common Interview Questions. Source: udemy.com
→ Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (áp dụng cho 1000 đăng ký đầu tiên) mời bạn xem ở link sau, (nếu bạn cần hãy nhanh tay đăng ký trước ưu đãi miễn phí này hết hạn nhé):
Python for Data Science and Machine Learning
Learn how to use NumPy, Pandas, Seaborn , Matplotlib , Scikit-Learn , Machine Learning, Tensorflow , and more. Source: udemy.com
Bạn đã sẵn sàng bắt đầu con đường trở thành Nhà khoa học dữ liệu chưa!
Khóa học này sẽ là hướng dẫn bạn học cách sử dụng sức mạnh của Python để phân tích dữ liệu, tạo hình ảnh trực quan đẹp mắt và sử dụng các thuật toán học máy mạnh mẽ!
Data Scientist đã được xếp hạng là công việc số một trên Glassdoor và mức lương trung bình là hơn 120.000 đô la ở Hoa Kỳ theo Indeed! Khoa học dữ liệu là một nghề nghiệp cho phép bạn giải quyết một số vấn đề thú vị nhất trên thế giới!
Khóa học toàn diện này có thể so sánh với các chương trình đào tạo về Khoa học Dữ liệu khác thường có giá hàng nghìn đô la, nhưng giờ đây bạn có thể tìm hiểu tất cả thông tin đó với chi phí rất nhỏ.
“Python for Data Science and Machine Learning” sẽ dạy bạn cách lập trình với Python, trực quan hóa dữ liệu tuyệt vời và cách sử dụng Học máy với Python! Cụ thể là:
- Lập trình với Python
- Sử dụng NumPy trong Python
- Sử dụng Data Frames để giải quyết các tác vụ phức tạp
- Sử dụng pandas để xử lý các tệp Excel
- Tìm kiếm trên web bằng python
- Kết nối Python với SQL
- Sử dụng matplotlib và seaborn để trực quan hóa dữ liệu
- Học máy với SciKit Learn, bao gồm:
- Hồi quy tuyến tính
- Decision Trees
- Random Forests
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Vector Machines…
→ Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (áp dụng cho 1000 đăng ký đầu tiên) mời bạn xem ở link sau, (nếu bạn cần hãy nhanh tay đăng ký trước ưu đãi miễn phí này hết hạn nhé). https://www.udemy.com/course/python-science/?couponCode=FEE702F299E5E254FA00
Python for Machine Learning
Python for Machine Learning: The Complete Beginner’s Course
Learn to create machine learning algorithms in Python for students and professionals. source: udemy.com
What you’ll learn
Learn Python programming and Scikit learn applied to machine learning regression
Understand the underlying theory behind simple and multiple linear regression techniques
Learn to solve regression problems (linear regression and logistic regression)
Learn the theory and the practical implementation of logistic regression using sklearn
Learn the mathematics behind decision trees
Learn about the different algorithms for clustering. source: udemy.com
“Tìm hiểu cách các tổ chức như Google, Amazon và thậm chí Udemy sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo (AI) để rút ra ý nghĩa và hiểu biết sâu sắc từ các tập dữ liệu khổng lồ, khóa học máy học này sẽ cung cấp cho bạn kiến thức cần thiết. Theo Glassdoor và Indeed, thu nhập trung bình của nhà khoa học dữ liệu là 120.000 USD, và đó chỉ là mức tiêu chuẩn!
Trong lĩnh vực này, những người làm khoa học dữ liệu là được đánh giá cao. Trong thị trường việc làm cạnh tranh, giữ chân họ sau khi tuyển dụng là một thách thức. Việc tìm kiếm những người kết hợp đào tạo khoa học, chuyên môn về máy tính và khả năng phân tích là khó khăn.
Như các chuyên gia tài chính (quant) tại Phố Wall những năm 1980 và 1990, những nhà khoa học dữ liệu hiện đại được kỳ vọng có bộ kỹ năng tương tự. Họ thu hút với nền tảng vững về vật lý và toán học, giống như những người đổ xô vào ngân hàng đầu tư và quỹ đầu tư vào thời đó vì khả năng nghĩ ra các thuật toán và phương pháp dữ liệu mới.
Do đó, khoa học dữ liệu đang trở thành một trong những nghề phù hợp nhất để thành công trong thế kỷ XXI. Nó được xem xét thông qua lăng kính của máy tính, lập trình và phân tích. Vì vậy, không có điều gì ngạc nhiên khi nhu cầu về những người làm nhà khoa học dữ liệu ngày càng tăng trên thị trường việc làm trong vài năm qua.
Tuy nhiên, nguồn cung lại khá hạn chế. Việc có được kiến thức và kỹ năng cần thiết để được tuyển dụng làm nhà khoa học dữ liệu là một thách thức.
Trong khóa học này, chúng tôi giảm thiểu ký hiệu toán học và ngôn ngữ chuyên ngành, mô tả mỗi chủ đề bằng tiếng Anh đơn giản để bạn dễ hiểu hơn. Khi bạn đã nắm vững mã code, bạn có thể thực hành và phát triển từ đó. Trọng tâm của khóa học là hiểu và ứng dụng các thuật toán trong thực tế, không chỉ trong ngữ cảnh lý thuyết hoặc học thuật.
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn, 150 enrolls today, cập nhật 15/12/2022:
https://www.udemy.com/course/python-for-machine-learning-beginners/?couponCode=17AFF316F641AEEF9F83
Machine Learning Interview Questions
Machine Learning Practice Tests and Interview Questions
Test & Improve your Machine Learning skills | All topics included | Practice Tests | Common Interview Questions. Source: udemy.com
“Machine learning (ML) is defined as a discipline of artificial intelligence (AI) that provides machines the ability to automatically learn from data and past experiences to identify patterns and make predictions with minimal human intervention.
Answering whether the animal in a photo is a cat or a dog, spotting obstacles in front of a self-driving car, spam mail detection, and speech recognition of a YouTube video to generate captions are just a few examples out of a plethora of predictive Machine Learning models.
Machine Learning has paved its way into various business industries across the world. It is all because of the incredible ability of Machine Learning to drive organizational growth, automate manual and mundane jobs, enrich the customer experience, and meet business goals.
According to BCC Research, the global market for Machine Learning is expected to grow from $17.1 billion in 2021 to $90.1 billion by 2026 with a compound annual growth rate (CAGR) of 39.4% for the period of 2021-2026.
Moreover, Machine Learning Engineer is the fourth-fastest growing job as per LinkedIn. Both Artificial Intelligence and Machine Learning are going to be imperative to the forthcoming society. Hence, this is the right time to learn and practice Machine Learning.” (source: udemy.com)
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn: https://www.udemy.com/course/machine-learning-practice-tests-and-interview-questions/?couponCode=JANUARY2023
Machine Learning and Deep Learning Projects
Advanced Machine Learning and Deep Learning Projects. Text Embedding, Clustering, Classification | Image Clustering, Classification, Text to Image Search. Source: Udemy.com
Khóa học máy học và học sâu nâng cao này sẽ bao gồm các chủ đề sau:
SBERT và BERT: Đây là những mô hình được đào tạo trước được sử dụng cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên như phân loại câu, nhận dạng thực thể được đặt tên và trả lời câu hỏi.
Các biện pháp nhúng câu và độ tương tự: Các kỹ thuật biểu diễn câu dưới dạng vectơ số và phương pháp so sánh độ giống nhau giữa các câu.
- Phân cụm: Các thuật toán để nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau, chẳng hạn như phân cụm k-means và phân cấp.
- Tóm tắt văn bản: Kỹ thuật tự động tạo bản tóm tắt ngắn gọn cho một văn bản dài hơn.
- Trả lời câu hỏi: Kỹ thuật trả lời tự động các câu hỏi dựa trên một văn bản nhất định.
- Phân cụm hình ảnh: Thuật toán để nhóm các hình ảnh tương tự lại với nhau.
- Tìm kiếm hình ảnh: Kỹ thuật tìm kiếm hình ảnh dựa trên nội dung của chúng.
Trong suốt khóa học, sinh viên sẽ thực hiện các dự án thực hành giúp họ áp dụng các khái niệm đã học vào các vấn đề trong thế giới thực. Họ cũng sẽ có cơ hội triển khai các kỹ thuật hiện đại mới nhất trong lĩnh vực này để giải quyết các vấn đề về NLP và CV khác nhau.
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 29/10/2023: https://www.udemy.com/course/advanced-natural-language-and-image-processing-projects/?couponCode=6216FAE4E05CB2CFF792
Machine Learning for Beginners (Google & Apple)
Automated Machine Learning for Beginners (Google & Apple). Learn AI: Computer Vision, NLP, Tabular Data – build powerful models with Google AutoML & Apple CreateML. Source: Udemy.com
- Master Automated Machine Learning with Google Cloud AutoML & Apple Create ML
- Train meaningful Machine Learning Models without a single line of code
- Tackle problems in Computer Vision, Natural Language Processing and Regression
- Identify & Solve Real-Life Machine Learning Problems
- Build a Simple AI-Powered App for Android, iOS or both
- Ideate your own Product as part of your Course Project
Source: Udemy.com
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 4/12/2023: https://www.udemy.com/course/automl-for-ai-powered-professionals/?couponCode=GOODIDEA
Machine Learning in Python
Machine Learning and Deep Learning Projects in Python. 20 practical projects of Machine Learning and Deep Learning and their implementation in Python along with all the codes. Source: Udemy.com
Khóa học sẽ giới thiệu cấu trúc của Học máy và Học sâu cũng như ứng dụng của chúng trong các vấn đề thực tế. Khóa học cũng sẽ giới thiệu các thuật toán Học máy và Học sâu và hướng dẫn bạn cách triển khai chúng trong các dự án. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn cách thực hiện các thuật toán Học máy và Học sâu bằng ngôn ngữ Python và giúp bạn làm quen với cú pháp Python để sử dụng chúng.
Khóa học sẽ giúp bạn làm quen với Mô hình Dự đoán và hướng dẫn bạn qua quá trình chuẩn bị dữ liệu và trực quan hóa để sử dụng trong các thuật toán Học máy và Học sâu. Khóa học sẽ thực hiện việc sử dụng các trường hợp nghiên cứu trong các dự án và hướng dẫn bạn cách sử dụng API để thu thập dữ liệu cập nhật từ các bộ dữ liệu khác nhau.
Khóa học sẽ giới thiệu và hướng dẫn bạn cách sử dụng các thư viện Học máy và Học sâu khác nhau trong ngôn ngữ Python. Bạn sẽ hiểu biết về các loại Mạng nơ-ron khác nhau và học cách sử dụng chúng trong các dự án thực tế. Khóa học sẽ giới thiệu xử lý ảnh bằng Mạng nơ-ron Nhân tạo (ANN) trong Python và hướng dẫn bạn qua quá trình phân loại bằng Mạng nơ-ron sử dụng Python.
Khóa học sẽ giới thiệu Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và cách sử dụng nó trong các dự án. Bạn sẽ học cách dự đoán lượng bán hàng, giá sản phẩm, giá bán, v.v. Ngoài ra, Khóa học sẽ giới thiệu và giải thích các chỉ số đánh giá thuật toán như Ma trận nhầm lẫn, Độ chính xác, Độ chính xác chính, Độ thu hồi, Điểm F1, v.v.
Hơn nữa, bạn sẽ nhận được hơn 40 tờ rơi hướng dẫn bao gồm Khoa học Dữ liệu, Học máy, Học sâu và Python.
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today),
Python and Machine Learning in Financial Analysis
Complete Python and Machine Learning in Financial Analysis. Using Python, Machine Learning, and Deep Learning in Financial Analysis with step-by-step coding (with all codes) source: udemy.com
- 20.5 hours on-demand video
- 19 articles
- 18 downloadable resources
- Access on mobile and TV
- Full lifetime access
- Certificate of completion
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 27.12.2023:
Khóa học Machine Learning with Python
Complete Python and Machine Learning in Financial Analysis
Using Python, Machine Learning, and Deep Learning in Financial Analysis with step-by-step coding (with all codes). source: udemy.com
- 20.5 hours on-demand video
- 19 articles
- 18 downloadable resources
- Access on mobile and TV
- Full lifetime access
- Certificate of completion
“What you’ll learn
- You will be able to use the functions provided to download financial data from a number of sources and preprocess it for further analysis
- You will be able to draw some insights into patterns emerging from a selection of the most commonly used metrics (such as MACD and RSI)
- Introduces the basics of time series modeling. Then, we look at exponential smoothing methods and ARIMA class models.
- shows you how to estimate various factor models in Python. one ,three-, four-, and five-factor models.
- Introduces you to the concept of volatility forecasting using (G)ARCH class models, how to choose the best-fitting model, and how to interpret your results.
- Introduces concept of Monte Carlo simulations and use them for simulating stock prices, the valuation of European/American options and calculating the VaR.
- Introduces the Modern Portfolio Theory and shows you how to obtain the Efficient Frontier in Python. how to evaluate the performance of such portfolios.
- Presents a case of using machine learning for predicting credit default. You will get to know tune the hyperparameters of the models and handle imbalances
- Introduces you to a selection of advanced classifiers (including stacking multiple models)and how to deal with class imbalance, use Bayesian optimization.
- Demonstrates how to use deep learning techniques for working with time series and tabular data. The networks will be trained using PyTorch.”
source: udemy.com
Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 18/3/2024: https://www.udemy.com/course/python-and-machine-learning-in-financial-analysis/?couponCode=C77DBDD044572F4E18DE
Xem thêm:
- Vì sao khóa học Udemy hết hạn miễn phí nhanh?
- 500+ khóa học lập trình Python miễn phí mới nhất
- Đăng ký tài khoản DataCamp premium giá rẻ
- [Free] Khóa Học Affiliate Marketing – Kiếm Tiền Với Tiếp Thị Liên Kết
Google Developers Machine Learning Bootcamp
<SSA Google Developers Machine Learning Bootcamp> là một chương trình dành cho những người muốn trở thành nhà phát triển máy học.
Mục tiêu của chương trình này là để những người tham gia nghiên cứu lý thuyết học máy có thể giải quyết các vấn đề kỹ thuật trong các tình huống công việc thực tế (nghĩa là từ lý thuyết chuyển sang thực tế – ChiasePremium). Google cam kết sẽ cung cấp một môi trường đào tạo để mọi người tham gia đều có thể tự học và cùng nhiều cơ hội khác nhau để thúc đẩy động lực nghiên cứu, tìm hiểu.
Những người đủ điều kiện tham gia chương trình này sẽ phải hoàn thành khóa đào tạo về deep learning, được cấp chứng chỉ ML – ML certification, hoàn thành một dự án thực hành trong thời gian 4 tháng. Những người hoàn thành tất cả các nhiệm vụ học tập trên sẽ có cơ hội (đủ năng lực kiến thức) để ứng tuyển vào một công việc toàn thời gian hoặc một vị trí thực tập trong các công ty cung cấp dịch vụ liên quan đến học máy.
Google Developers Machine Learning Bootcamp có các tùy chọn dự án thực tế để học viên lựa chọn. Hoàn thành và lấy chứng chỉ của chương trình này sẽ làm hồ sơ việc làm của bạn có giá trịhơn và có cơ hội phát triển nghề nghiệp bằng cách hợp tác với nhiều doanh nghiệp.
Nội dung của Google Developers Machine Learning Bootcamp
Chương trình đào tạo lần lượt trải qua các khoá học sau:
ML Training: Complete educational training in Machine Learning Theory
Link: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
- (Khi bạn tham gia chương trình thì bạn sẽ được cấp quyền truy cập miễn phí đầy đủ nội dung khoá học này trên Coursera.org – ChiasePremium.com)
Một chương trình đào tạo chuyên biệt về học sâu được tạo bởi Andrew Ng, một trong những thành viên sáng lập của Google Brain và là người đồng sáng lập của Coursera, cùng các đồng nghiệp của ông. Nó bao gồm năm khóa học với các bài giảng truyền đạt kiến thức chuyên môn cũng như hiểu biết sâu sắc và lời khuyên từ kinh nghiệm của các nhà lãnh đạo trong ngành.
- Phần đào tạo này bằng tiếng Anh và là một yêu cầu bắt buộc của chương trình.
- Bạn phải tự học để hoàn thành khóa đào tạo này, Google sẽ có các hội cố vấn trực tuyến để giúp đỡ học viên trong quá trình này.
- Google sẽ tài trợ chi phí liên quan đến khóa đào tạo này.
- Những người tham gia hoàn thành khóa đào tạo này sẽ nhận được một phần quà.
ML Certificates: Complete a machine learning certification
Bao gồm 3 chương trình đạo tạo sau mà người học cần phải đạt được:
- Chứng chỉ TensorFlow : Chứng chỉ này có thể chứng minh kỹ năng giải quyết vấn đề học sâu và học máy (ML) của bạn.
- Chứng chỉ Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp GCP: Kỳ thi chứng chỉ này đánh giá khả năng của người học trong việc thiết kế hệ thống xử lý dữ liệu, xử lý dữ liệu kiến trúc sư, xây dựng hệ thống và vận hành các mô hình học máy cũng như đảm bảo chất lượng giải pháp.
- Chứng chỉ Kỹ sư ML Chuyên nghiệp GCP: Kỳ thi chứng chỉ này đánh giá khả năng của bạn trong việc lập khung các vấn đề ML, giải pháp kiến trúc, thiết kế hệ thống xử lý và chuẩn bị dữ liệu, phát triển mô hình, tự động hóa và điều phối đường ống cũng như giám sát, tối ưu hóa và duy trì các giải pháp ML.
Bạn phải hoàn thành ít nhất một trong các chứng chỉ trên.
- Các bài kiểm tra bằng tiếng Anh.
- Học trực tuyến.
- Google sẽ tài trợ chi phí cấp chứng chỉ TensorFlow .
ML Practice: Participate in Kaggle Competition
Kaggle là một nền tảng dành cho các cuộc thi nơi các nhà khoa học dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới đến với nhau để thể hiện kỹ năng của họ và giành được giải thưởng và danh tiếng. Trải nghiệm các trường hợp thực tế hoặc gần thực tế bằng cách tham gia một cuộc thi Kaggle sẽ mang đến cơ hội xem bạn đã học được bao nhiêu từ Chuyên ngành học sâu và chứng chỉ ML.
- Mọi thông tin liên lạc trên Kaggle sẽ bằng tiếng Anh.
- Người học phải chủ động tìm thành viên và quyết định dữ liệu và chủ đề nào cho dự án của mình, nhưng Google sẽ cung cấp một số cố vấn với hướng dẫn chung.
- Những người tham gia hoàn thành khóa đào tạo này sẽ nhận được một phần quà.
ML Network: Make connections with ML companies and apply for employment
Gebeya, thị trường tài năng hàng đầu ở Liên Phi, sẽ tạo điều kiện cho các buổi Tech Talk, Career Talk và Gặp gỡ ảo với các công ty công nghệ đang tìm kiếm các nhà phát triển học máy, nơi bạn có thể thu thập thông tin chi tiết từ các ví dụ thực tế khi bạn chuẩn bị sự nghiệp với tư cách là một nhà phát triển ML.
- Tech Talk: Các công ty tham gia sẽ giới thiệu công nghệ của mình và chia sẻ cảm giác làm việc với tư cách là nhà phát triển học máy. Bạn sẽ được nghe từ các học viên hiện tại về nơi làm việc của họ và tìm hiểu thêm về các công ty bạn sẽ ứng tuyển.
- Sơ yếu lý lịch / Trò chuyện nghề nghiệp: Một trong những thách thức phổ biến khi tìm kiếm một công việc mới là tạo ra một danh mục dự án đã hoàn thành một cách ấn tượng. Các chuyên gia trong lĩnh vực này sẽ giải thích và đưa ra lời khuyên về cách xây dựng sự nghiệp lâu dài của bạn và cách thể hiện điều đó trong hồ sơ việc làm của bạn thay vì chỉ liệt kê các bằng cấp có được trong một thời gian ngắn.
- Gặp gỡ: Bạn sẽ được gặp gỡ và giao tiếp với các chuyên gia từ, các nhà phát triển ML chuyên biệt và những người tham gia khác của chương trình, tìm kiếm câu trả lời và cảm hứng về lĩnh vực này.
Đăng ký Google Developers Machine Learning Bootcamp
- Đọc kỹ tất cả các thông tin chi tiết về chương trình này và gửi đơn đăng ký trước ngày 16 tháng 7 năm 2022
Lịch trình
- Nhận đơn đăng ký từ ngày 4 tháng 7 – 16 tháng 7 năm 2022
- Thông báo kết quả: ngày 27 tháng 7 năm 2022
- Chương trình bắt đầu: ngày 1 tháng 8 năm 2022
- Chương trình kết thúc: ngày 25 tháng 11 năm 2022
Yêu cầu
- Bạn phải có kinh nghiệm lập trình cơ bản với Python.
- Với mục đích của chương trình này, mục tiêu cá nhân của bạn phải là tìm việc làm tại một công ty CNTT hoặc một công ty khởi nghiệp với tư cách là nhân viên toàn thời gian hoặc thực tập sinh. Nếu bạn chỉ quan tâm đến các khoá học về máy học, chương trình này không dành cho bạn.
- Bạn chưa hoàn thành bất kỳ chương trình đào tạo nào được cung cấp trong chương trình này.
- Kỹ năng hiểu tiếng Anh của bạn phải đủ tốt.
- Toàn bộ chương trình sẽ kéo dài khoảng 4 tháng. Bạn phải sẵn sàng làm việc chăm chỉ và học hỏi trong thời gian này.
Những điều cần cân nhắc
- Kết quả sẽ được công bố vào ngày 27 tháng 7 năm 2022.
- Mọi thông tin liên lạc sẽ được gửi đến địa chỉ email bạn cung cấp.
- Trước khi bạn đăng ký, hãy kiểm tra và đảm bảo rằng các nội dung đào tạo được cung cấp trong chương trình này phù hợp với trình độ của bạn.
- Google Developers Machine Learning Bootcamp sẽ có một bài kiểm tra để đánh giá xem ứng viên có thể xử lý độ khó của chương trình tốt như thế nào. Vì thế hãy đảm bảo bạn có đủ thời gian trước khi bắt đầu nộp đơn.
- Sẽ không có xác nhận riêng về đơn đăng ký của bạn ngoài email xác nhận đơn đăng ký của bạn sau khi bạn hoàn thành đơn đăng ký của mình.
Google Developers Machine Learning Bootcamp FAQs
- Có bao nhiêu người tham gia sẽ được chọn? : Không có giới hạn cứng về số lượng người tham gia. Chúng tôi sẽ chọn tất cả các ứng viên đáp ứng được các yêu cầu và phù hợp với tiêu chí lựa chọn của chúng tôi.
- Có bất kỳ hạn chế nào đối với những người có thể nộp đơn không ?: Không quan trọng nếu bạn vẫn đang đi học, đang tìm việc, đã có việc làm, hay là một freelancer. Mọi người đều có thể nộp đơn.
- Toàn bộ chương trình có trực tuyến không ? Việc hoàn thành nội dung đào tạo, chứng chỉ và các phần khác đều được thực hiện trực tuyến. Bạn có thể tham gia chương trình từ bất kỳ đâu ở trong vùng Châu Phi cận Sahara. Tuy nhiên, bạn phải đủ điều kiện để làm việc tại các công ty đối tác mà bạn sẽ kết nối sau khi hoàn thành chương trình.
- Phí tham gia là bao nhiêu ?: Miễn phí, và chúng tôi sẽ trả học phí cho khóa đào tạo và phí cấp chứng nhận TensorFlow cho bạn. Tuy nhiên, bạn phải chịu trách nhiệm về các chi phí phụ có thể phát sinh do phát sinh thêm, chẳng hạn, đăng ký vào khóa học ngoài thời gian biểu của chương trình hoặc đăng ký lại một kỳ thi lấy chứng chỉ sau khi thi trượt.
- Quy trình tuyển dụng là gì ? Chỉ những người tham gia hoàn thành các nội dung đào tạo được chỉ định mới có cơ hội kết nối với các đối tác của chúng tôi để đăng ký tuyển dụng. Các công ty đối tác sẽ đưa ra quyết định tuyển dụng và Google sẽ không tham gia theo bất kỳ cách nào khác ngoài việc kết nối những người tham gia với các nhà tuyển dụng tiềm năng.
(Source: https://rsvp.withgoogle.com/events/google-machine-learning-bootcamp_c2f384)
