Khóa học
Tìm hiểu Machine Learning
Cơ bảnTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 06, 2026
TheoryMachine Learning2 gio12 video36 Bài tập2,350 XP290K+Giấy chứng nhận Thành tích
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích
Đào tạo một đội ngũ?
Dùng thử cho Doanh nghiệpMô tả khóa học
Học về các khái niệm cơ bản của Học máy
Điều gì ẩn sau sự phổ biến của học máy? Trong khóa học không chuyên sâu này, quý vị sẽ được tìm hiểu mọi khía cạnh về học máy mà trước đây quý vị có thể đã e ngại không dám hỏi. Không cần phải lập trình.Quý vị sẽ tìm hiểu các khái niệm cơ bản nhưng thiết yếu để bắt đầu hành trình học máy, thông qua các bài tập thực hành để củng cố kiến thức của mình. Điều này bao gồm việc phát triển sự hiểu biết vượt ra ngoài thuật ngữ chuyên ngành và tìm hiểu cách công nghệ tiên tiến này hỗ trợ mọi thứ, từ xe tự lái đến các đề xuất mua sắm cá nhân trên Amazon của bạn.
Khám phá các khái niệm cơ bản về Học máy
Cách thức hoạt động của học máy là gì, khi nào có thể áp dụng nó, và sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy là gì? Khóa học này bao gồm tất cả các chủ đề này.Quý vị sẽ bắt đầu bằng việc tìm hiểu về học máy, khám phá định nghĩa cơ bản của nó và mối quan hệ của nó với khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Sau đó, quý vị sẽ làm quen với từ vựng của nó và kết thúc với quy trình học máy để xây dựng mô hình.
Chúng tôi kết thúc khóa học bằng cách đi sâu hơn vào học sâu. Quý vị sẽ tìm hiểu hai trường hợp sử dụng phổ biến của học sâu: thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đồng thời nhận thức được những giới hạn và rủi ro của học máy.
Điều kiện tiên quyết
Không có điều kiện tiên quyết cho khóa học này1
Machine Learning là gì?
Trong chương này, chúng ta sẽ định nghĩa Machine Learning và mối liên hệ của nó với khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Sau đó, chúng ta sẽ giải mã các thuật ngữ quan trọng trong Machine Learning và kết thúc với quy trình làm việc để xây dựng mô hình.
2
Các mô hình Machine Learning
Giờ bạn đã nắm các kiến thức cơ bản về Machine Learning, hãy đào sâu hơn một chút. Kết thúc chương này, bạn sẽ biết các loại hình Machine Learning khác nhau, cũng như cách đánh giá và cải thiện mô hình của mình.
3
Deep Learning
Trong chương này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Deep Learning bắt đầu từ mạng nơ-ron. Tiếp theo, chúng ta sẽ xem kỹ hai trường hợp sử dụng phổ biến của Deep Learning: thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng ta sẽ khép lại khóa học bằng việc thảo luận về các giới hạn và rủi ro của Machine Learning.
Tìm hiểu Machine Learning
Hoàn Thành
Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành
Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của banChia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay
Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Tìm hiểu Machine Learning ngay hôm nay!
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.