
Tổng quan
???? Giới thiệu khóa học
Khoá học hướng dẫn bạn cách triển khai một dự án xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) từ đầu đến cuối: thu thập dữ liệu, tiền xử lý, xây dựng mô hình, đánh giá và ứng dụng thực tế.
Phù hợp với người học NLP cơ bản, kỹ sư dữ liệu, sinh viên công nghệ thông tin, AI developer và nhà phân tích muốn ứng dụng NLP trong công việc.
Thực hành toàn bộ pipeline NLP bằng Python với scikit-learn, NLTK, spaCy, HuggingFace.
Áp dụng vào các bài toán: phân loại văn bản, phân tích cảm xúc, chatbot đơn giản hoặc trích xuất thông tin.
???? Bạn sẽ học được gì
Quy trình triển khai một dự án NLP từ A-Z
Thu thập và tiền xử lý văn bản tiếng Việt / tiếng Anh
Làm sạch, tách từ, chuẩn hóa, chuyển đổi sang vector
Áp dụng các kỹ thuật phân loại văn bản (spam, tin tức, cảm xúc…)
Gán nhãn và huấn luyện mô hình classification với Naive Bayes, SVM
Đánh giá mô hình bằng accuracy, precision, recall, F1
Hiểu kiến trúc NLP cơ bản: tokenizer, vectorizer, model
Trực quan hóa dữ liệu & kết quả bằng biểu đồ
Ứng dụng pipeline NLP bằng scikit-learn, spaCy hoặc HuggingFace
Triển khai mô hình đơn giản qua giao diện Streamlit hoặc Flask
Cấu trúc thư mục, quản lý mã & dữ liệu chuẩn trong dự án NLP
Định hướng nâng cao: LLMs, RAG, fine-tuning mô hình ngôn ngữ
Tính năng của khóa học
- Bài giảng 15
- Bài kiểm tra 0
- Thời gian 10 weeks
- Trình độ kỹ năng All levels
- Ngôn ngữ Tiếng anh
- Học sinh 57
- Giấy chứng nhận Không có
- Đánh giá Đúng
Chương trình giáo dục
- 5 Sections
- 15 Lessons
- 10 Weeks
- PHẦN 1: TỔNG QUAN VÀ ĐỊNH HÌNH DỰ ÁN3
- PHẦN 2: THU THẬP & TIỀN XỬ LÝ DỮ LIỆU3
- PHẦN 3: XÂY DỰNG & ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH3
- PHẦN 4: TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG NLP3
- PHẦN 5: MINI PROJECT & ĐỊNH HƯỚNG TIẾP THEO3







