Học Máy (Machine Learning) Căn Bản – Xây Nền Tảng AI Vững Chắc

📝 Giới thiệu khóa học
Khóa học giúp bạn nắm vững kiến thức nền tảng về học máy (ML).
Phù hợp với người mới bắt đầu, sinh viên CNTT, hoặc người muốn bước vào lĩnh vực AI.
Hiểu rõ sự khác biệt giữa học có giám sát, không giám sát và tăng cường.
Học cách thu thập, xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình ML bằng Python.
Thực hành các thuật toán cơ bản: Linear Regression, Decision Trees, KNN…
Sẵn sàng cho các ứng dụng thực tế và học nâng cao về AI, Deep Learning.

🎯 Bạn sẽ học được gì

1. Hiểu rõ học máy là gì và ứng dụng trong thực tế

2. Phân biệt các loại ML: supervised, unsupervised, reinforcement

3. Làm sạch, chuẩn hóa và trực quan hóa dữ liệu

4. Sử dụng thư viện Python: Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn

5. Triển khai thuật toán hồi quy tuyến tính & logistic

6. Thực hành KNN, Decision Tree, Naive Bayes cơ bản

7. Chia tập dữ liệu: train/test, cross-validation

8. Đánh giá mô hình qua các chỉ số: accuracy, precision, recall

9. Tránh overfitting, underfitting, chọn tham số phù hợp

10. Triển khai mini project từ dữ liệu thực tế

11. Làm quen với quy trình xây dựng hệ thống AI cơ bản

12. Xây nền tảng vững chắc để học chuyên sâu về Deep Learning