Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Khóa học Thị giác máy tính (Computer Vision) cung cấp kiến thức và kỹ năng toàn diện về lĩnh vực thị giác máy tính, giúp học viên sử dụng các công cụ mạnh mẽ như OpenCV, TensorFlow, và PyTorch để xử lý hình ảnh và video. Khóa học sẽ tập trung vào các mô hình học sâu hiện đại như ResNet, ViT, và OpenAI CLIP, cũng như các kỹ thuật tiên tiến như nhận diện đối tượng với YOLO và xử lý video để nhận diện khuôn mặt và hoạt động.
Thời lượng: 72h
Bạn đạt được gì sau khi hoàn thành khóa học
XỬ LÝ VÀ LÀM SẠCH DỮ LIỆU VĂN BẢN
Hiểu và áp dụng các kỹ thuật làm sạch và xử lý văn bản, bao gồm tách từ, loại bỏ stop words, và chuẩn hóa văn bản.
XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN LOẠI VĂN BẢN
Xây dựng và triển khai các mô hình phân loại văn bản để phân loại và dự đoán thông tin từ dữ liệu văn bản.
PHÂN TÍCH VĂN BẢN VỚI BERT VÀ GPT
Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models) như BERT và GPT để trích xuất thông tin và phân tích văn bản.
PHÁT TRIỂN CHATBOT VÀ HỆ THỐNG HỎI ĐÁP THÔNG MINH
Phát triển và triển khai chatbot và các hệ thống hỏi đáp thông minh, có khả năng hiểu và phản hồi tự nhiên từ văn bản.
ỨNG DỤNG NLP VÀO PHÂN TÍCH VÀ DỊCH TỰ ĐỘNG
Áp dụng NLP vào các lĩnh vực thực tiễn như phân tích cảm xúc, tóm tắt văn bản, và dịch tự động
ĐÁNH GIÁ VÀ TỐI ƯU HÓA MÔ HÌNH HỌC MÁY
Kỹ năng đánh giá và tối ưu hóa mô hình bằng cách sử dụng các phương pháp như cross-validation, điều chỉnh hyperparameter.
Đối tượng tham gia
Sinh viên và người mới ra trường ngành CNTT, Khoa học Máy tính, hoặc các ngành liên quan.
Kỹ sư phần mềm, chuyên viên dữ liệu, hoặc nhà nghiên cứu muốn ứng dụng NLP.
Người đã có kiến thức học máy và học sâu, cần nâng cao kỹ năng về NLP.
Người muốn phát triển chatbot, hệ thống hỏi đáp, hoặc ứng dụng xử lý văn bản thực tế.
Yêu cầu tiên quyết
Có kiến thức cơ bản về lập trình Python. Đã học các khóa học về Học máy (Machine Learning) và Học sâu (Deep Learning) hoặc có kiến thức tương đương.
Hiểu biết cơ bản về thống kê và xác suất, cũng như các khái niệm liên quan đến học máy.
Nội dung khóa học
1. Giới thiệu về hệ điều hành Ubuntu và thao tác cơ bản trên terminal
- Cài đặt và làm quen với môi trường Ubuntu.
- Cấu trúc hệ thống file, quản lý thư mục và tệp tin.
- Sử dụng các lệnh cơ bản trong terminal.
2. Cài đặt và sử dụng các công cụ phát triển
- Hướng dẫn cài đặt PyCharm, Jupyter, và Google Colab
- Sử dụng các công cụ này để viết và thực thi mã Python.
3. Lập trình Python cơ bản
- Cấu trúc dữ liệu Python: biến, kiểu dữ liệu (string, integer, list, tuple, dictionary).
- Vòng lặp và cấu trúc điều kiện (if-else, for, while).
- Hàm và cách sử dụng hàm trong Python.
- Tạo và sử dụng module trong Python.
4. Xử lý dữ liệu với Numpy
- Giới thiệu thư viện Numpy.
- Tạo và thao tác với mảng (array) trong Numpy.
- Các phép toán cơ bản với Numpy.
5. Xử lý dữ liệu với Pandas
- Giới thiệu về Pandas và DataFrame.
- Cách tạo và thao tác với DataFrame.
- Xử lý và phân tích dữ liệu thực tế bằng Pandas.
6. Giới thiệu lập trình hướng đối tượng trong Python
- Tìm hiểu khái niệm lập trình hướng đối tượng (OOP).
- Tạo và thao tác với class và object.
- Các tính chất của lập trình hướng đối tượng: đóng gói, kế thừa, đa hình.
7. Dự án thực hành cuối khóa
- Thực hiện dự án nhỏ liên quan đến tự động hóa các tác vụ trên Linux bằng Python.
- Áp dụng các kiến thức đã học vào một bài tập thực tế
Bài viết liên quan
