Thư viện Kỹ thuật lập trình
-
Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 8: Neural Networks, trình bày kiến thức nền tảng về mạng nơ-ron nhân tạo, cấu trúc mạng nhiều lớp (MLP), quá trình lan truyền tiến và lan truyền ngược (backpropagation), cùng các hàm kích hoạt phổ biến. Bài học giúp người học hiểu rõ cách mạng nơ-ron học và dự đoán, làm nền tảng cho deep learning và các ứng dụng AI hiện đại.
16p
phongtrongkim0906
16-05-2025
1
1
Download
-
Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 7 - Logistic Regression, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Giới thiệu; Logistic Regression Model; Hàm giả thuyết; Bài toán phân lớp; Hàm mất mát; Tối ưu hàm mất mát; Demo. Mời các bạn cùng tham khảo!
23p
phongtrongkim0906
16-05-2025
0
0
Download
-
Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 6: Perceptron, giới thiệu mô hình mạng nơ-ron đơn giản đầu tiên dùng trong học máy. Nội dung bài học giúp hiểu cách hoạt động của Perceptron, thuật toán huấn luyện, và khả năng phân loại tuyến tính. Đây là nền tảng để tiếp cận mạng nơ-ron và deep learning.
20p
phongtrongkim0906
16-05-2025
1
1
Download
-
Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 5 - Hồi quy tuyến tính, cung cấp kiến thức cơ bản và chuyên sâu về mô hình hồi quy tuyến tính – một thuật toán học máy nền tảng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI). Nội dung bao gồm cách xây dựng mô hình hồi quy, hàm mất mát, phương pháp tối ưu hóa gradient descent, cũng như đánh giá và kiểm định mô hình bằng các chỉ số thống kê.
29p
phongtrongkim0906
16-05-2025
1
1
Download
-
Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 4 - Tìm kiếm có đối thủ, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Trò chơi; Trò chơi đối kháng và tìm kiếm; Chiến lược Minimax; Phương pháp cắt tỉa Alpha-Beta. Mời các bạn cùng tham khảo!
36p
phongtrongkim0906
16-05-2025
0
0
Download
-
Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 3 - Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Giới thiệu; Tìm kiếm tham lam tốt nhất; Tìm kiếm leo đồi; Tìm kiếm A*. Mời các bạn cùng tham khảo!
23p
phongtrongkim0906
16-05-2025
1
1
Download
-
Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 2 - Không gian trạng thái và tìm kiếm mù, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Giải quyết vấn đề; Không gian trạng thái; Tìm kiếm trên không gian trạng thái; Tìm kiếm theo chiều rộng; Tìm kiếm đều giá; Tìm kiếm theo chiều sâu; Tìm kiếm chiều sâu có giới hạn. Mời các bạn cùng tham khảo!
50p
phongtrongkim0906
16-05-2025
1
1
Download
-
Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 1 - Giới thiệu, được biên soạn gồm các nội dung chính sau: Khái niệm về trí tuệ nhân tạo(AI); Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo; Nền tảng của trí tuệ nhân tạo; Lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo. Mời các bạn cùng tham khảo!
32p
phongtrongkim0906
16-05-2025
1
1
Download
-
Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 11 - Xây dựng mô hình máy học (tt)" tập trung vào các kỹ thuật quan trọng trong việc xây dựng và tối ưu hóa mô hình máy học. Nội dung bao gồm: Model Selection và Evaluation; Handle Imbalanced Data Method; Error Analysis Model. Mời các bạn cùng tham khảo!
60p
bachlapkim01
09-05-2025
1
1
Download
-
Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 10 - Xây dựng mô hình máy học" tập trung vào quy trình xây dựng mô hình máy học từ đầu đến cuối, bao gồm các bước huấn luyện, đánh giá và tối ưu hóa mô hình. Nội dung bao gồm cách chọn mô hình phù hợp, huấn luyện mô hình với dữ liệu, đánh giá hiệu suất mô hình qua các chỉ số như accuracy, precision, recall, F1-score, và sử dụng các kỹ thuật như cross-validation để đảm bảo mô hình không bị quá khớp.
39p
bachlapkim01
09-05-2025
1
1
Download