Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

AI Mastery Bootcamp 2026: Complete Guide with 1000 Projects

AI Mastery Bootcamp 2026: Hướng dẫn Toàn diện với 1000 Dự án

AI Mastery Bootcamp 2026: Hướng dẫn Toàn diện với 1000 Dự án

Thuật toán AI, Mô hình AI, AI Agent, Python đến 1000 Dự án AI Thực tế, AI Agent, MCP, Google A2A, và hơn thế nữa

4.5
(970 đánh giá)
44,084 học viên
Giảng viên
School of AI
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
99.000đ 349.000đ -72%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
83.0 giờ video
799 bài giảng
1 bài quiz
1 bài coding
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026
#Artificial Intelligence #Machine Learning #Python #Tensorflow

Bạn sẽ học được gì

Thành thạo Python cho Trí tuệ Nhân tạo: Viết mã Python hiệu quả, kỹ năng thiết yếu cho các tác vụ lập trình AI và ML.
Kỹ năng Tiền xử lý Dữ liệu cho AI: Chuẩn bị, làm sạch và biến đổi dữ liệu để nâng cao hiệu suất mô hình.
Kiến thức Thống kê cho AI: Áp dụng thống kê cốt lõi để hiểu mẫu dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định.
Xây dựng Mô hình Học máy cho AI: Phát triển và tinh chỉnh các mô hình ML cho bài toán phân loại, hồi quy và phân cụm.
Thành thạo Học sâu: Thiết kế và huấn luyện mạng nơ-ron, bao gồm CNN và RNN, cho các tác vụ xử lý ảnh và chuỗi.
Sử dụng Học chuyển giao: Điều chỉnh các mô hình đã được huấn luyện trước cho tác vụ mới, tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
Triển khai Mô hình ML với API: Tạo các API có khả năng mở rộng để phục vụ mô hình ML trong ứng dụng thực tế.
Đóng gói với Docker: Đóng gói mô hình để triển khai di động trên nhiều môi trường khác nhau.
Giám sát và Bảo trì Mô hình: Theo dõi hiệu suất, phát hiện "trôi" dữ liệu và triển khai pipeline huấn luyện lại.
Vòng đời ML Hoàn chỉnh: Thành thạo kỹ năng dự án AI từ đầu đến cuối, từ dữ liệu đến triển khai và bảo trì liên tục.

Yêu cầu

Kỹ năng Toán học Nền tảng: Hiểu biết về đại số và các khái niệm giải tích cơ bản (đạo hàm, hàm số) cho ML.
Hứng thú với AI và ML: Đam mê học hỏi về trí tuệ nhân tạo, học máy và các công nghệ dựa trên dữ liệu.
Máy tính xách tay/Máy tính để bàn: Thiết bị có khả năng chạy các thư viện xử lý dữ liệu và ML như TensorFlow, PyTorch và Docker.
Sự tò mò và Kiên trì: Sẵn sàng giải quyết vấn đề, thử nghiệm với dữ liệu và vượt qua thách thức.

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư AI Đầy khát vọng: Những người muốn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI và có được kỹ năng thực hành, sẵn sàng cho sản xuất.
Nhà Khoa học Dữ liệu và Chuyên viên Phân tích: Chuyên gia muốn mở rộng chuyên môn sang học máy, học sâu và triển khai mô hình.
Kỹ sư Phần mềm: Lập trình viên quan tâm đến việc áp dụng kỹ năng lập trình vào các dự án AI và học máy.
Người Chuyển đổi Nghề nghiệp: Cá nhân từ nền tảng phi kỹ thuật có kiến thức Python cơ bản, mong muốn chuyển sang lĩnh vực AI.
Sinh viên Sau đại học: Sinh viên ngành khoa học dữ liệu, khoa học máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan muốn có trải nghiệm thực tế, sẵn sàng cho công việc trong kỹ thuật AI.
Doanh nhân Công nghệ: Nhà sáng lập và CTO quan tâm đến việc tìm hiểu AI để xây dựng sản phẩm dẫn dắt bởi AI hoặc quản lý đội ngũ AI.

Nội dung khóa học

44 phần • 799 bài giảng
1 Chứng chỉ Hoàn thành
2 Giới thiệu Khóa học AI Mastery
3 Câu hỏi Nhanh có Đáp án
1 Giới thiệu Tuần 1 - Lập trình Python Cơ bản
2 Ngày 1: Giới thiệu Python và Thiết lập Môi trường Phát triển
3 Ngày 2: Luồng Điều khiển trong Python
4 Ngày 3: Hàm và Module
5 Ngày 4: Cấu trúc Dữ liệu (List, Tuple, Dictionary, Set)
6 Ngày 5: Làm việc với Chuỗi
7 Ngày 6: Xử lý Tập tin
8 Ngày 7: Code "Pythonic" và Làm Dự án
9 Slide và Code cho AI BootCamp
1 Giới thiệu Tuần 2 - Kiến thức Cốt lõi Khoa học Dữ liệu
2 Ngày 1: Giới thiệu NumPy cho Tính toán Số học
3 Ngày 2: Thao tác NumPy Nâng cao
4 Ngày 3: Giới thiệu Pandas cho Thao tác Dữ liệu
5 Ngày 4: Làm sạch và Chuẩn bị Dữ liệu với Pandas
6 Ngày 5: Tổng hợp và Nhóm Dữ liệu trong Pandas
7 Ngày 6: Trực quan hóa Dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
8 Ngày 7: Dự án Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA)
1 Giới thiệu Tuần 3 - Toán học cho Học máy
2 Ngày 1: Kiến thức Cơ bản Đại số Tuyến tính
3 Ngày 2: Khái niệm Đại số Tuyến tính Nâng cao
4 Ngày 3: Giải tích cho Học máy (Đạo hàm)
5 Ngày 4: Giải tích cho Học máy (Tích phân và Tối ưu hóa)
6 Ngày 5: Lý thuyết Xác suất và Phân phối
7 Ngày 6: Kiến thức Cơ bản Thống kê
8 Ngày 7: Dự án nhỏ Toán học – Xây dựng Hồi quy Tuyến tính từ Đầu
1 Giới thiệu Tuần 4 - Xác suất và Thống kê cho Học máy
2 Ngày 1: Lý thuyết Xác suất và Biến Ngẫu nhiên
3 Ngày 2: Phân phối Xác suất trong Học máy
4 Ngày 3: Suy luận Thống kê - Ước lượng và Khoảng Tin cậy
5 Ngày 4: Kiểm định Giả thuyết và Giá trị P
6 Ngày 5: Các Loại Kiểm định Giả thuyết
7 Ngày 6: Phân tích Tương quan và Hồi quy
8 Ngày 7: Dự án Phân tích Thống kê – Phân tích Dữ liệu Thực tế
1 Giới thiệu Tuần 5 - Giới thiệu Học máy
2 Ngày 1: Kiến thức Cơ bản và Thuật ngữ Học máy
3 Ngày 2: Giới thiệu Học có Giám sát và Mô hình Hồi quy
4 Ngày 3: Mô hình Hồi quy Nâng cao – Hồi quy Đa thức và Chính quy hóa
5 Ngày 4: Giới thiệu Phân loại và Hồi quy Logistic
6 Ngày 5: Đánh giá Mô hình và Kiểm tra Chéo
7 Ngày 6: Thuật toán K-Nearest Neighbors (k-NN)
8 Ngày 7: Dự án nhỏ Học có Giám sát
1 Giới thiệu Tuần 6 - Kỹ thuật Đặc trưng và Đánh giá Mô hình
2 Ngày 1: Giới thiệu Kỹ thuật Đặc trưng
3 Ngày 2: Chuẩn hóa và Biến đổi Tỷ lệ Dữ liệu
4 Ngày 3: Mã hóa Biến Phân loại
5 Ngày 4: Kỹ thuật Lựa chọn Đặc trưng
6 Ngày 5: Tạo và Biến đổi Đặc trưng
7 Ngày 6: Kỹ thuật Đánh giá Mô hình
8 Ngày 7: Kiểm tra Chéo và Điều chỉnh Siêu tham số
1 Giới thiệu Tuần 7 - Thuật toán Học máy Nâng cao
2 Ngày 1: Giới thiệu Học Tập thể
3 Ngày 2: Bagging và Rừng Ngẫu nhiên
4 Ngày 3: Boosting và Gradient Boosting
5 Ngày 4: Giới thiệu XGBoost
6 Ngày 5: LightGBM và CatBoost
7 Ngày 6: Xử lý Dữ liệu Mất cân bằng
8 Ngày 7: Dự án Học Tập thể – So sánh Mô hình trên Tập dữ liệu Thực
1 Giới thiệu Tuần 8 - Điều chỉnh và Tối ưu hóa Mô hình
2 Ngày 1: Giới thiệu Điều chỉnh Siêu tham số
3 Ngày 2: Tìm kiếm Lưới và Tìm kiếm Ngẫu nhiên
4 Ngày 3: Điều chỉnh Siêu tham số Nâng cao với Tối ưu hóa Bayes
5 Ngày 4: Kỹ thuật Chính quy hóa để Tối ưu Mô hình
6 Ngày 5: Kỹ thuật Kiểm tra Chéo và Đánh giá Mô hình
7 Ngày 6: Điều chỉnh Siêu tham số Tự động với GridSearchCV và RandomizedSearchCV
8 Ngày 7: Dự án Tối ưu hóa – Xây dựng và Điều chỉnh Mô hình Cuối cùng
1 Giới thiệu Tuần 9 - Mạng Nơ-ron và Kiến thức Cơ bản về Học sâu
2 Ngày 1: Giới thiệu Học sâu và Mạng Nơ-ron
3 Ngày 2: Lan truyền Xuôi và Hàm Kích hoạt
4 Ngày 3: Hàm Mất mát và Lan truyền Ngược
5 Ngày 4: Gradient Descent và Kỹ thuật Tối ưu hóa
6 Ngày 5: Xây dựng Mạng Nơ-ron với TensorFlow và Keras
7 Ngày 6: Xây dựng Mạng Nơ-ron với PyTorch
8 Ngày 7: Dự án Mạng Nơ-ron – Phân loại Ảnh trên CIFAR-10
1 Giới thiệu Tuần 10 - Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN)
2 Ngày 1: Giới thiệu Mạng Nơ-ron Tích chập
3 Ngày 2: Lớp Tích chập và Bộ lọc
4 Ngày 3: Lớp Gộp và Giảm chiều Dữ liệu
5 Ngày 4: Xây dựng Kiến trúc CNN với Keras và TensorFlow
6 Ngày 5: Xây dựng Kiến trúc CNN với PyTorch
7 Ngày 6: Chính quy hóa và Tăng cường Dữ liệu cho CNN
8 Ngày 7: Dự án CNN – Phân loại Ảnh trên Fashion MNIST hoặc CIFAR-10
1 Giới thiệu Tuần 11 - Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN) và Mô hình hóa Chuỗi
2 Ngày 1: Giới thiệu Mô hình hóa Chuỗi và RNN
3 Ngày 2: Hiểu Kiến trúc RNN và Lan truyền Ngược Qua Thời gian (BPTT)
4 Ngày 3: Mạng Bộ nhớ Ngắn hạn Dài hạn (LSTM)
5 Ngày 4: Đơn vị Hồi quy Cổng (GRU)
6 Ngày 5: Tiền xử lý Văn bản và Nhúng Từ cho RNN
7 Ngày 6: Mô hình Chuỗi-đến-Chuỗi và Ứng dụng
8 Ngày 7: Dự án RNN – Tạo Văn bản hoặc Phân tích Cảm xúc
1 Giới thiệu Tuần 12 - Kiến trúc Transformer và Cơ chế Tập trung
2 Ngày 1: Giới thiệu Cơ chế Tập trung
3 Ngày 2: Giới thiệu Kiến trúc Transformer
4 Ngày 3: Tự Tập trung và Tập trung Đa đầu trong Transformer
5 Ngày 4: Mã hóa Vị trí và Mạng Truyền Xuôi
6 Ngày 5: Thực hành với Transformer Đã Huấn luyện – BERT và GPT
7 Ngày 6: Transformer Nâng cao – Các biến thể BERT và GPT-3
8 Ngày 7: Dự án Transformer – Tóm tắt hoặc Dịch Văn bản
1 Giới thiệu Tuần 13 - Học chuyển giao và Tinh chỉnh
2 Ngày 1: Giới thiệu Học chuyển giao
3 Ngày 2: Học chuyển giao trong Thị giác Máy tính
4 Ngày 3: Kỹ thuật Tinh chỉnh trong Thị giác Máy tính
5 Ngày 4: Học chuyển giao trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP)
6 Ngày 5: Kỹ thuật Tinh chỉnh trong NLP
7 Ngày 6: Thích ứng Miền và Thách thức trong Học chuyển giao
8 Ngày 7: Dự án Học chuyển giao – Tinh chỉnh cho Tác vụ
1 Clawdbot and the Shift to Agent-First Computing
1 Introduction to Machine Learning Algorithms
2 Linear Regression Implementation in Python
3 Ridge and Lasso Regression Implementation in Python
4 Polynomial Regression Implementation in Python
5 Logistic Regression Implementation in Python
6 K-Nearest Neighbors (KNN) Implementation in Python
7 Support Vector Machines (SVM) Implementation in Python
8 Decision Trees Implementation in Python
9 Random Forests Implementation in Python
10 Gradient Boosting Implementation in Python
11 Naive Bayes Implementation in Python
12 K-Means Clustering Implementation in Python
13 Hierarchical Clustering Implementation in Python
14 DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications w Noise) Implementation
15 Gaussian Mixture Models(GMM) Implementation in Python
16 Principal Component Analysis (PCA) Implementation in Python
17 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) Implementation in Python
18 Autoencoders Implementation in Python
19 Self-Training Implementation in Python
20 Q-Learning Implementation in Python
21 Deep Q-Networks (DQN) Implementation in Python
22 Policy Gradient Methods Implementation in Python
23 One-Class SVM Implementation in Python
24 Isolation Forest Implementation in Python
25 Convolutional Neural Networks (CNNs) Implementation in Python
26 Recurrent Neural Networks (RNNs) Implementation in Python
27 Long Short-Term Memory (LSTM) Implementation in Python
28 Transformers Implementation in Python
1 What is Machine Learning?
2 Introduction to TensorFlow
3 TensorFlow vs. Other Machine Learning frameworks
4 Installing TensorFlow
5 Setting up your Development Environment
6 Verifying the Installation
1 Introduction to Tensors
2 Tensor Operations
3 Constants, Variables, and Placeholders
4 TensorFlow Computational Graph
5 Creating and Running a TensorFlow Session
6 Managing Graphs and Sessions
7 Building a Simple Feedforward Neural Network
8 Activation Functions
9 Loss Functions and Optimizers
1 Introduction to Keras API
2 Building Complex Models with Keras
3 Training and Evaluating Models
4 Introduction to CNNs
5 Building and Training CNNs with TensorFlow
6 Transfer Learning with Pre-trained CNNs
7 Introduction to RNNs
8 Xây dựng và Huấn luyện Mạng RNN với TensorFlow
9 Ứng dụng của RNN: Mô hình Ngôn ngữ, Dự đoán Chuỗi Thời gian
1 Lưu và Tải Mô hình
2 TensorFlow Serving để Triển khai Mô hình
3 TensorFlow Lite cho Thiết bị Di động và Nhúng
4 Giới thiệu Tính toán Phân tán với TensorFlow
5 Khung Thực thi Phân tán của TensorFlow
6 Mở rộng TensorFlow với TensorFlow Serving và Kubernetes
7 Giới thiệu TFX
8 Xây dựng Pipeline Học máy End-to-End với TFX
9 Xác thực, Biến đổi và Phục vụ Mô hình với TFX
1 Phân loại Ảnh
2 Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên
3 Hệ thống Đề xuất
4 Phát hiện Đối tượng
5 Xây dựng Mô hình Phân tích Tình cảm
6 Tạo Hệ thống Nhận diện Ảnh
7 Phát triển Mô hình Dự đoán Chuỗi Thời gian
8 Triển khai Chatbot
1 Mạng Đối kháng Tạo sinh (GANs)
2 Học Tăng cường với TensorFlow
3 Học máy Lượng tử với TensorFlow Quantum
4 Tài liệu và Hướng dẫn TensorFlow
5 Khóa học Trực tuyến và Sách
6 Cộng đồng và Diễn đàn TensorFlow
7 Tóm tắt Các Khái niệm Chính
8 Bước Tiếp theo trong Hành trình TensorFlow của Bạn
1 1. Giới thiệu PyTorch
2 2. Bắt đầu với PyTorch
3 3. Làm việc với Tensor
4 4. Autograd và Đồ thị Tính toán Động
5 5. Xây dựng Mạng Nơ-ron Đơn giản
6 6. Tải và Tiền xử lý Dữ liệu
7 7. Đánh giá và Xác thực Mô hình
8 8. Kiến trúc Mạng Nơ-ron Nâng cao
9 9. Học Chuyển giao và Tinh chỉnh
10 10. Xử lý Dữ liệu Phức tạp
11 11. Triển khai và Đưa Mô hình vào Sản xuất
12 12. Gỡ lỗi và Xử lý Sự cố
13 13. Huấn luyện Phân tán và Tối ưu Hiệu suất
14 14. Lớp và Hàm Mất mát Tùy chỉnh
1 1. Giới thiệu LangChain và Mô hình Ngôn ngữ
2 2. Dự án 1: Bot Hỏi-Đáp Văn bản Đơn giản
3 3. Dự án 2: Phân tích Tình cảm với LangChain
4 4. Dự án 3: Công cụ Tóm tắt Tài liệu
5 5. Dự án 4: Trích xuất Từ khóa từ Văn bản
6 6. Dự án 5: Chatbot Chạy bằng LangChain
1 1. Thực hành AutoGen | IBM Bee | LangGraph | CrewAI | AutoGPT
2 2. Thực hành AutoGen
3 3. Thực hành Khung IBM Bee
4 4. Thực hành LangGraph
5 5. Thực hành CrewAI
6 6. Thực hành AutoGPT
1 Tạo và Xuất bản GPT lên ChatGPT Store Phần 1
2 Tạo và Xuất bản GPT lên ChatGPT Store Phần 2
3 Tạo và Xuất bản GPT lên ChatGPT Store Phần 3
1 Dự án 1: Công cụ Tóm tắt Văn bản AI với DeepSeek AI
2 Dự án 2: Tạo Văn bản dựa trên AI với DeepSeek AI
3 Dự án 3: Công cụ Kiểm tra Ngữ pháp và Chính tả với DeepSeek AI
4 Dự án 4: Công cụ Nhận dạng Thực thể có tên (NER) với DeepSeek AI
5 Dự án 5: Phân tích Tình cảm AI với DeepSeek AI
6 Dự án 6: Chatbot Hỗ trợ Khách hàng với DeepSeek AI
7 Dự án 7: Trợ lý AI Cá nhân với DeepSeek AI
8 Dự án 8: Trợ lý Pháp lý AI với DeepSeek AI
9 Dự án 9: Công cụ Kiểm tra Triệu chứng Y tế với DeepSeek AI
10 Dự án 10: Bot Đề xuất Sản phẩm Thương mại Điện tử với DeepSeek AI
11 Dự án 11: Công cụ Phản hồi Email Tự động với DeepSeek AI
12 Dự án 12: Công cụ Tạo CV AI với DeepSeek AI
13 Dự án 13: Công cụ Tạo Biên bản Cuộc họp AI với DeepSeek AI
14 Dự án 14: Công cụ Trích xuất Văn bản PDF Tự động với DeepSeek AI
15 Dự án 15: AI Viết Nội dung với DeepSeek AI
16 Dự án 16: Công cụ Hỗ trợ & Tự động Hoàn thành Code với DeepSeek AI
17 Dự án 17: Công cụ Tạo Truy vấn SQL với DeepSeek AI
18 Dự án 18: AI Gỡ lỗi Code với DeepSeek AI
19 Dự án 19: Công cụ Tạo Tài liệu AI với DeepSeek AI
20 Dự án 20: Công cụ Kiểm thử API AI với DeepSeek AI
21 Dự án 21: Công cụ Phân tích Phản hồi Khách hàng AI với DeepSeek AI
22 Dự án 22: Công cụ Tóm tắt Tin tức Thời gian Thực AI với DeepSeek AI
23 Dự án 23: Công cụ Phân tích Báo cáo Tài chính AI với DeepSeek AI
24 Dự án 24: Công cụ Sàng lọc Đơn xin Việc AI với DeepSeek AI
25 Dự án 25: Công cụ Tóm tắt Bài báo Nghiên cứu AI với DeepSeek AI
1 Qwen 2.5 là gì?
2 Qwen 2.5 so với Các Mô hình khác - Llama3, GPT-4, Mistral
3 Ollama là gì?
4 Tại sao Nên dùng Ollama?
5 Qwen 2.5 & Ollama Hoạt động cùng nhau như thế nào?
6 Tóm tắt Tìm hiểu Sâu về Qwen 2.5
7 Xây dựng Chatbot AI với Qwen 2.5 và Ollama - Những gì Bạn sẽ Học
8 Thiết lập Môi trường
9 Xây dựng Backend Chatbot (FastAPI)
1 Giới thiệu Các buổi MLOps
2 Tổng quan về MLOps và Tầm quan trọng
3 Sự Phát triển của Vận hành Học máy
4 Khái niệm Chính trong MLOps: Phiên bản, Tự động hóa và Giám sát
5 MLOps vs. DevOps: Điểm tương đồng và Khác biệt
6 Thực hành: Thiết lập Cấu trúc Dự án MLOps Cơ bản (Git, Docker, Pipeline Mô hình)
7 Giới thiệu Phần Pipeline từ Khoa học Dữ liệu đến Sản xuất
8 Tổng quan Quy trình Làm việc ML: Từ Chuẩn bị Dữ liệu đến Triển khai
9 Thử nghiệm so với Sản xuất
10 Thách thức trong Triển khai Mô hình ML
11 Thực hành: Xây dựng Pipeline End-to-end cho một Mô hình ML
12 Giới thiệu Phần Cơ sở Hạ tầng cho MLOps
13 Giới thiệu Nền tảng Đám mây (AWS, GCP, Azure)
14 Đóng gói với Docker
15 Kubernetes để Điều phối Khối lượng công việc ML
16 Thiết lập Môi trường MLOps Cục bộ
17 Thực hành: Đóng gói một Mô hình ML đơn giản và Triển khai Cục bộ bằng Kubernetes
1 Ngày 1: Máy tính Cơ bản dùng Python
2 Ngày 2: Bộ phân loại Ảnh dùng Keras và TensorFlow
3 Ngày 3: Chatbot Đơn giản dùng Phản hồi Định sẵn
4 Ngày 4: Công cụ Phát hiện Email Rác dùng Scikit-learn
5 Ngày 5: Nhận diện Chữ viết Tay với Bộ dữ liệu MNIST
6 Ngày 6: Phân tích Tình cảm trên Dữ liệu Văn bản dùng NLTK
7 Ngày 7: Hệ thống Đề xuất Phim dùng Độ tương đồng Cosine
8 Ngày 8: Dự đoán Giá Nhà với Hồi quy Tuyến tính
9 Ngày 9: Dự báo Thời tiết dùng Dữ liệu Lịch sử
10 Ngày 10: Mạng Nơ-ron Cơ bản Tự xây dựng
11 Ngày 11: Dự đoán Giá Cổ phiếu dùng Dữ liệu Lịch sử với Hồi quy Tuyến tính Đơn giản
12 Ngày 12: Dự đoán Bệnh Tiểu đường dùng Hồi quy Logistic
13 Ngày 13: Bộ phân loại Chó vs. Mèo với CNN
14 Ngày 14: AI Cờ Caro dùng Thuật toán Minimax
15 Ngày 15: Phát hiện Gian lận Thẻ tín dụng dùng Scikit-learn
16 Ngày 16: Phân loại Hoa Iris dùng Cây quyết định
17 Ngày 17: Trợ lý Cá nhân Đơn giản dùng Thư viện Giọng nói Python
18 Ngày 18: Công cụ Tóm tắt Văn bản dùng Gensim
19 Ngày 19: Phát hiện Đánh giá Sản phẩm Giả dùng Kỹ thuật NLP
20 Ngày 20: Phát hiện Cảm xúc trong Văn bản dùng Natural Language Toolkit (NLTK)
21 Ngày 21: Hệ thống Đề xuất Sách dùng Lọc Cộng tác
22 Ngày 22: Dự đoán Giá Xe hơi dùng Rừng Ngẫu nhiên
23 Ngày 23: Nhận diện Tin giả dùng Naive Bayes
24 Ngày 24: Tạo Công cụ Quét CV dùng Trích xuất Từ khóa
25 Ngày 25: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ dùng Thuật toán Phân loại
26 Ngày 26: Nhận dạng Thực thể có tên (NER) dùng spaCy
27 Ngày 27: Dự đoán Nhân viên Nghỉ việc dùng XGBoost
28 Ngày 28: Dự đoán Bệnh (VD: Bệnh Tim) dùng Thuật toán ML
29 Ngày 29: Dự đoán Đánh giá Phim dùng Lọc Cộng tác
30 Ngày 30: Chấm điểm Bài luận Tự động dùng BERT
1 Dự án 1. Mô hình Hồi quy Tuyến tính dự đoán Giá nhà
2 Dự án 2. Hồi quy Logistic cho Phân loại Nhị phân
3 Dự án 3. Phân cụm K-means cho Phân khúc Khách hàng
4 Dự án 4. Bộ phân loại Cây quyết định cho Bộ dữ liệu Iris
5 Dự án 5. Mạng Nơ-ron Đơn giản Tự xây dựng
6 Dự án 6. Bộ phân loại Naive Bayes phát hiện Thư rác
7 Dự án 7. Triển khai Thuật toán KNN
8 Dự án 8. Máy vector Hỗ trợ cho Phân loại
9 Dự án 9. Bộ phân loại Rừng Ngẫu nhiên
10 Dự án 10. Triển khai Thuật toán Gradient Boosting
11 Dự án 11. Phát hiện Bất thường dùng Thống kê
12 Dự án 12. Hệ thống Đề xuất Đơn giản
13 Dự án 13. Triển khai Phân tích Thành phần Chính
14 Dự án 14. Kỹ thuật Lựa chọn Đặc trưng
15 Dự án 15. Triển khai Kiểm tra Chéo
16 Dự án 16. Tìm kiếm Lưới để Tinh chỉnh Siêu tham số
17 Dự án 17. Tối ưu hóa Bayes cho Siêu tham số
18 Dự án 18. Công cụ Phân tích Tương quan
19 Dự án 19. Trực quan hóa Ma trận Nhầm lẫn
20 Dự án 20. Công cụ Tạo đường cong ROC
21 Dự án 21. Công cụ Vẽ đường cong Precision-Recall
22 Dự án 22. Trực quan hóa Đường cong Học tập
23 Dự án 23. Kỹ thuật Chuẩn hóa Dữ liệu
24 Dự án 24. Bộ công cụ Kỹ thuật Đặc trưng
25 Dự án 25. Dự báo Chuỗi Thời gian với ARIMA
26 Dự án 26. Thuật toán Di truyền Đơn giản
27 Dự án 27. Triển khai Phân cụm Phân cấp
28 Dự án 28. Triển khai Phân cụm DBSCAN
29 Dự án 29. Triển khai Phương pháp Ensemble
30 Dự án 30. Triển khai Bootstrap Aggregating (Bagging)
31 Dự án 31. Triển khai Thuật toán AdaBoost
32 Dự án 32. Agent Học Tăng cường Đơn giản
33 Dự án 33. Khung Kiểm thử A/B
34 Dự án 34. Triển khai Multi-armed Bandit
35 Dự án 35. Khai thác Luật Kết hợp
36 D
37 Project 37. Dimensionality reduction techniques
38 Project 38. t-SNE visualization tool
39 Project 39. Simple autoencoder
1 Project 41. Image classifier using scikit-learn
2 Project 42. Sentiment analysis for movie reviews
3 Project 43. Customer churn prediction model
4 Project 44. Stock price predictor
5 Project 45. Credit scoring model
6 Project 46. Fraud detection system
7 Project 47. Product recommendation engine
8 Project 48. Customer lifetime value predictor
9 Project 49. Market basket analysis tool
10 Project 50. Document clustering system
11 Project 51. Image segmentation using clustering
12 Dự án 52. Mô hình dự đoán thu nhập
13 Dự án 53. Bộ phân loại chẩn đoán y tế
14 Dự án 54. Phát hiện bất thường trong chuỗi thời gian
15 Dự án 55. Mô hình dự báo thời tiết
16 Dự án 56. Hệ thống dự đoán giao thông
17 Dự án 57. Mô hình chấm điểm khách hàng tiềm năng
18 Dự án 58. Công cụ tối ưu hóa giá
19 Dự án 59. Hệ thống dự báo nhu cầu
20 Dự án 60. Công cụ phân tích A/B testing
21 Dự án 61. Công cụ phân khúc khách hàng
22 Dự án 62. Hệ thống phân loại sản phẩm
23 Dự án 63. Phân loại văn bản cho bài báo
24 Dự án 64. Phân tích cảm xúc trên mạng xã hội
25 Dự án 65. Dự báo chuỗi thời gian cho doanh số
26 Dự án 66. Mô hình dự đoán tiêu thụ năng lượng
27 Dự án 67. Công cụ tìm kiếm ảnh tương đồng
28 Dự án 68. Tự động phân loại email
29 Dự án 69. Hệ thống sàng lọc hồ sơ
30 Dự án 70. Công cụ đề xuất nội dung
31 Dự án 71. Triển khai thuật toán học trực tuyến
32 Dự án 72. Hệ thống phân loại đa lớp
33 Dự án 73. Triển khai XGBoost cho dữ liệu dạng bảng
34 Dự án 74. Mô hình LightGBM cho tập dữ liệu lớn
35 Dự án 75. Triển khai thuật toán CatBoost
36 Dự án 76. LSTM cho dự báo chuỗi thời gian
37 Dự án 77. Triển khai mạng GRU
38 Dự án 78. Bản đồ tự tổ chức
39 Dự án 79. Bộ tự mã hóa biến phân
40 Dự án 80. Triển khai Word2Vec
1 Dự án 81. Mạng nơ-ron nhận diện chữ số MNIST
2 Dự án 82. CNN phân loại ảnh
3 Dự án 83. RNN dự đoán chuỗi
4 Dự án 84. LSTM dự báo chuỗi thời gian
5 Dự án 85. Bộ tự mã hóa giảm chiều dữ liệu
6 Dự án 86. GAN tạo ảnh đơn giản
7 Dự án 87. Học chuyển giao với mô hình đã huấn luyện
8 Dự án 88. Nhận diện cảm xúc từ văn bản
9 Dự án 89. Phân tích cảm xúc bằng học sâu
10 Dự án 90. Chuyển đổi phong cách ảnh
11 Dự án 91. Tạo văn bản với RNN
12 Dự án 92. Phân loại thể loại nhạc
13 Dự án 93. Hệ thống nhận diện người nói
14 Dự án 94. Chatbot đơn giản với RNN
15 Dự án 95. Hệ thống nhận diện chữ viết tay
16 Dự án 96. Phát hiện vật thể trong ảnh
17 Dự án 97. Hệ thống nhận diện khuôn mặt
18 Dự án 98. Mô hình tạo chú thích ảnh
19 Dự án 99. Công cụ chuyển giọng nói thành văn bản
20 Dự án 100. Hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói
21 Dự án 101. Mô hình nhận diện ngôn ngữ
22 Dự án 102. Dịch máy nơ-ron cơ bản
23 Dự án 103. Hệ thống hỏi đáp
24 Dự án 104. Mô hình tóm tắt văn bản
25 Dự án 105. Hệ thống nhận diện thực thể có tên
26 Dự án 106. Gán nhãn từ loại
27 Dự án 107. Triển khai phân tích cú pháp phụ thuộc
28 Dự án 108. Gán nhãn vai trò ngữ nghĩa
29 Dự án 109. Tô màu ảnh
30 Dự án 110. Mô hình siêu phân giải
31 Dự án 111. Bộ tự mã hóa khử nhiễu ảnh
32 Dự án 112. Chuyển đổi phong cách nơ-ron
33 Dự án 113. Phát hiện tuổi từ ảnh
34 Dự án 114. Phân loại giới tính từ ảnh
35 Dự án 115. Nhận diện cảm xúc từ ảnh
36 Dự án 116. Nhận diện hoạt động từ dữ liệu cảm biến
37 Dự án 117. Giải phương trình viết tay
38 Dự án 118. Phân tích bố cục tài liệu
39 Dự án 119. Nhận dạng ký tự quang học
40 Dự án 120. Trích xuất văn bản từ ảnh
1 Dự án 121. Tinh chỉnh BERT phân loại văn bản
2 Dự án 122. GPT-2 tạo văn bản
3 Dự án 123. StyleGAN tạo khuôn mặt
4 Dự án 124. CycleGAN chuyển đổi ảnh sang ảnh
5 Dự án 125. Triển khai YOLO phát hiện vật thể
6 Dự án 126. Transformer dịch máy
7 Dự án 127. Seq2Seq tóm tắt văn bản
8 Dự án 128. Triển khai cơ chế chú ý
9 Dự án 129. Triển khai tự chú ý
10 Dự án 130. LSTM hai chiều cho NLP
11 Dự án 131. U-Net phân đoạn ảnh
12 Dự án 132. Triển khai ResNet
13 Dự án 133. DCGAN tạo ảnh
14 Dự án 134. SimCLR học tương phản
15 Dự án 135. CLIP ghép nối ảnh-văn bản
16 Dự án 136. Triển khai PixelCNN
17 Dự án 137. WaveNet tạo âm thanh
18 Dự án 138. Triển khai DeepDream
19 Dự án 139. Lọc cộng tác nơ-ron
20 Dự án 140. Học tăng cường sâu cho game
21 Dự án 141. Tìm kiếm kiến trúc nơ-ron
22 Dự án 142. Mạng nơ-ron đồ thị
23 Dự án 143. Phân loại đám mây điểm
24 Dự án 144. Nhận diện vật thể 3D
25 Dự án 145. Phân loại video với 3D CNN
26 Dự án 146. Nhận diện hành động trong video
27 Dự án 147. Hệ thống ước tính tư thế
28 Dự án 148. Ước tính độ sâu từ ảnh
29 Dự án 149. Hệ thống hỏi đáp hình ảnh
30 Dự án 150. Triển khai học ít mẫu
31 Dự án 151. Triển khai siêu học
32 Dự án 152. Hệ thống học đa nhiệm
33 Dự án 153. Triển khai chưng cất tri thức
34 Dự án 154. Kỹ thuật nén mô hình
35 Dự án 155. Huấn luyện có nhận thức lượng tử hóa
36 Dự án 156. Triển khai tỉa mô hình
37 Dự án 157. Mô phỏng học liên hợp
38 Dự án 158. Công cụ tạo tấn công đối kháng
39 Dự án 159. Cơ chế phòng thủ đối kháng
40 Dự án 160. Kỹ thuật AI giải thích được
1 Dự án 161. Phân tích cảm xúc đánh giá sản phẩm
2 Dự án 162. Phân loại văn bản cho danh mục tin tức
3 Dự án 163. Nhận diện thực thể có tên cho bài báo
4 Dự án 164. Triển khai gán nhãn từ loại
5 Dự án 165. Biểu diễn từ vựng từ đầu
6 Dự án 166. Tóm tắt văn bản bằng phương pháp trích xuất
7 Dự án 167. Mô hình chủ đề với LDA
8 Dự án 168. Công cụ tính độ tương đồng tài liệu
9 Dự án 169. Công cụ phát hiện ngôn ngữ
10 Dự án 170. Chatbot dùng phương pháp dựa trên luật
11 Dự án 171. Triển khai kiểm tra chính tả
12 Dự án 172. Triển khai kiểm tra ngữ pháp
13 Dự án 173. Tạo văn bản với chuỗi Markov
14 Dự án 174. Hệ thống dịch văn bản
15 Dự án 175. Hệ thống hỏi đáp
16 Dự án 176. Triển khai phân cụm văn bản
17 Dự án 177. Giải nghĩa từ đa nghĩa
18 Dự án 178. Hệ thống giải quyết đồng tham chiếu
19 Dự án 179. Trích xuất quan hệ từ văn bản
20 Dự án 180. Nhận diện ý định cho chatbot
21 Dự án 181. Điền thông tin chi tiết cho AI đàm thoại
22 Dự án 182. Theo dõi trạng thái hội thoại
23 Dự án 183. Bộ công cụ chuẩn hóa văn bản
24 Dự án 184. Phân tích cảm xúc mạng xã hội
25 Dự án 185. Phát hiện cảm xúc trong văn bản
26 Dự án 186. Phát hiện mỉa mai trong văn bản
27 Dự án 187. Phát hiện tin giả
28 Dự án 188. Hệ thống xác định tác giả
29 Dự án 189. Phát hiện đạo văn
30 Dự án 190. Công cụ chấm điểm khả năng đọc
31 Dự án 191. Công cụ phân tích độ phức tạp văn bản
32 Dự án 192. Công cụ trích xuất từ khóa
33 Dự án 193. Tự động tóm tắt văn bản
34 Dự án 194. Hệ thống phân loại tài liệu
35 Dự án 195. Công cụ tính độ tương đồng ngữ nghĩa
36 Dự án 196. Đề xuất nội dung dựa trên văn bản
37 Dự án 197. Công cụ kiểm tra chính tả nhận thức ngữ cảnh
38 Dự án 198. Chấm điểm bài luận tự động
39 Dự án 199. Kỹ thuật tăng cường dữ liệu văn bản
40 Dự án 200. Triển khai chuyển đổi phong cách văn bản
1 Dự án 201. Phân loại ảnh vật thể thông thường
2 Dự án 202. Phát hiện vật thể cảnh đường phố
3 Dự án 203. Triển khai phát hiện khuôn mặt
4 Dự án 204. Phát hiện điểm mốc khuôn mặt
5 Dự án 205. Nhận diện cảm xúc từ biểu cảm mặt
6 Dự án 206. Dự đoán giới tính và tuổi từ khuôn mặt
7 Dự án 207. Phân đoạn ảnh hiểu cảnh quan
8 Dự án 208. Triển khai phân đoạn thực thể
9 Dự án 209. Triển khai phân đoạn ngữ nghĩa
10 Dự án 210. Triển khai phân đoạn toàn cảnh
11 Dự án 211. Mô hình tạo chú thích ảnh
12 Dự án 212. Hỏi đáp hình ảnh
13 Dự án 213. Nhận dạng ký tự quang học
14 Dự án 214. Phân tích bố cục tài liệu
15 Dự án 215. Nhận diện chữ viết tay
16 Dự án 216. Hệ thống xác thực chữ ký
17 Dự án 217. Nhận diện biển số xe
18 Dự án 218. Nhận diện biển báo giao thông
19 Dự án 219. Phân loại loại phương tiện
20 Dự án 220. Phát hiện người đi bộ
21 Dự án 221. Ước tính tư thế người
22 Dự án 222. Nhận diện hành động trong video
23 Dự án 223. Theo dõi vật thể trong video
24 Dự án 224. Tóm tắt video
25 Dự án 225. Tạo ảnh với GAN
26 Dự án 226. Chuyển đổi ảnh sang ảnh
27 Dự án 227. Chuyển đổi phong cách ảnh
28 Dự án 228. Siêu phân giải ảnh
29 Dự án 229. Hệ thống phục hồi ảnh
30 Dự án 230. Tô màu ảnh
31 Dự án 231. Khử nhiễu ảnh
32 Dự án 232. Kỹ thuật nâng cao chất lượng ảnh
33 Dự án 233. Ước tính độ sâu từ ảnh đơn
34 Dự án 234. Tái tạo 3D từ ảnh
35 Dự án 235. Nhận diện khuôn mặt với học sâu
36 Dự án 236. Hệ thống xác thực khuôn mặt
37 Dự án 237. Triển khai hoán đổi khuôn mặt
38 Dự án 238. Hệ thống nhận diện cử chỉ
39 Dự án 239. Triển khai theo
40 Project 240. Gaze estimation system
1 Project 241. Multi-armed bandit implementation
2 Project 242. Q-learning for grid world
3 Project 243. Deep Q-network for Atari games
4 Project 244. Policy gradient methods
5 Project 245. Actor-critic implementation
6 Project 246. Proximal policy optimization
7 Dự án 247. Tối ưu chính sách vùng tin cậy
8 Dự án 248. Deep Deterministic Policy Gradient
9 Dự án 249. Twin Delayed DDPG
10 Dự án 250. Triển khai Soft Actor-Critic
11 Dự án 251. Học tăng cường dựa trên mô hình
12 Dự án 252. Tìm kiếm cây Monte Carlo
13 Dự án 253. Học sai phân thời gian
14 Dự án 254. Học On-policy vs Off-policy
15 Dự án 255. Học tăng cường phân cấp
16 Dự án 256. Học tăng cường đa tác tử
17 Dự án 257. Học tăng cường nghịch đảo
18 Dự án 258. Triển khai học bắt chước
19 Dự án 259. Khám phá dựa trên sự tò mò
20 Dự án 260. Học tăng cường siêu cấp
21 Dự án 261. Học tăng cường phân phối
22 Dự án 262. Triển khai Rainbow DQN
23 Dự án 263. Phát lại kinh nghiệm ưu tiên
24 Dự án 264. Phát lại kinh nghiệm hồi tưởng
25 Dự án 265. RL cho điều khiển robot
26 Dự án 266. RL cho xe tự lái
27 Dự án 267. RL cho phân bổ tài nguyên
28 Dự án 268. RL cho hệ thống đề xuất
29 Dự án 269. RL cho định giá động
30 Dự án 270. RL cho quản lý năng lượng
31 Dự án 271. RL cho ra quyết định y tế
32 Dự án 272. RL cho tối ưu hóa danh mục đầu tư
33 Dự án 273. RL cho điều khiển đèn giao thông
34 Dự án 274. RL cho chơi game (Cờ vua/Go)
35 Dự án 275. RL cho sinh văn bản
36 Dự án 276. RL cho hệ thống hội thoại
37 Dự án 277. RL cho tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron
38 Dự án 278. RL với phản hồi của con người
39 Dự án 279. RL cho điều khiển liên tục
40 Dự án 280. Học tăng cường đa mục tiêu
1 Dự án 281. ARIMA để dự đoán giá cổ phiếu
2 Dự án 282. Phương pháp làm mũ hàm mũ
3 Dự án 283. Prophet để dự báo chuỗi thời gian
4 Dự án 284. LSTM để dự đoán chuỗi thời gian
5 Dự án 285. GRU để mô hình hóa chuỗi
6 Dự án 286. Phân loại chuỗi thời gian
7 Dự án 287. Phát hiện bất thường trong chuỗi thời gian
8 Dự án 288. Phân tích xu hướng trong chuỗi thời gian
9 Dự án 289. Phân rã tính thời vụ
10 Dự án 290. Phân tích chuỗi thời gian đa biến
11 Dự án 291. Mô hình tự hồi quy véc-tơ
12 Dự án 292. Triển khai biến dạng thời gian động
13 Dự án 293. Biến đổi Fourier cho chuỗi thời gian
14 Dự án 294. Biến đổi Wavelet cho chuỗi thời gian
15 Dự án 295. Triển khai bộ lọc Kalman
16 Dự án 296. Mô hình Markov ẩn cho chuỗi
17 Dự án 297. Mô hình không gian trạng thái
18 Dự án 298. Chuỗi thời gian cấu trúc Bayesian
19 Dự án 299. Mô hình hóa phụ thuộc tầm xa
20 Dự án 300. Mạng tích chập thời gian
21 Dự án 301. Cơ chế chú ý cho chuỗi thời gian
22 Dự án 302. Transformer cho chuỗi thời gian
23 Dự án 303. Phương trình vi phân thông thường nơ-ron
24 Dự án 304. Phân cụm chuỗi thời gian
25 Dự án 305. Phân đoạn chuỗi thời gian
26 Dự án 306. Phát hiện điểm thay đổi
27 Dự án 307. Suy luận nhân quả trong chuỗi thời gian
28 Dự án 308. Học chuyển giao cho chuỗi thời gian
29 Dự án 309. Học ít mẫu cho chuỗi thời gian
30 Dự án 310. Học tự giám sát cho chuỗi thời gian
31 Dự án 311. Phát hiện bất thường đa biến
32 Dự án 312. Dự báo chuỗi thời gian phân cấp
33 Dự án 313. Dự báo xác suất
34 Dự án 314. Hồi quy phân vị cho chuỗi thời gian
35 Dự án 315. Phương pháp tập hợp cho chuỗi thời gian
36 Dự án 316. Trích xuất đặc trưng từ chuỗi thời gian
37 Dự án 317. Kỹ thuật điền khuyết chuỗi thời gian
38 Dự án 318. Công cụ trực quan hóa chuỗi thời gian
39 Dự án 319. Phân tích chuỗi thời gian thời gian thực
40 Dự án 320. Học trực tuyến cho chuỗi thời gian
1 Dự án 321. Triển khai lọc cộng tác
2 Dự án 322. Lọc dựa trên nội dung
3 Dự án 323. Hệ thống đề xuất lai
4 Dự án 324. Phân tích ma trận cho đề xuất
5 Dự án 325. Học sâu cho hệ thống đề xuất
6 Dự án 326. Đề xuất dựa trên phiên
7 Dự án 327. Hệ thống đề xuất nhận thức ngữ cảnh
8 Dự án 328. Hệ thống đề xuất dựa trên tri thức
9 Dự án 329. Hệ thống đề xuất xã hội
10 Dự án 330. Hệ thống đề xuất nhóm
11 Dự án 331. Đề xuất nhận thức tính đa dạng
12 Dự án 332. Hệ thống đề xuất tuần tự
13 Dự án 333. Hệ thống đề xuất có thể giải thích
14 Dự án 334. Hệ thống đề xuất đa miền
15 Dự án 335. Giải pháp cho vấn đề khởi đầu lạnh
16 Dự án 336. Hệ thống đề xuất đa tiêu chí
17 Dự án 337. Học tăng cường cho đề xuất
18 Dự án 338. Cơ chế chú ý cho đề xuất
19 Dự án 339. Hệ thống đề xuất dựa trên đồ thị
20 Dự án 340. Triển khai máy phân tích nhân tử
21 Dự án 341. Học sâu rộng & sâu cho đề xuất
22 Dự án 342. Lọc cộng tác nơ-ron
23 Dự án 343. Triển khai Item2vec
24 Dự án 344. Xếp hạng cá nhân hóa Bayesian
25 Dự án 345. Triển khai bình phương tối thiểu luân phiên
26 Dự án 346. Triển khai SVD++
27 Dự án 347. Động lực thời gian trong đề xuất
28 Dự án 348. Đề xuất nhận thức vị trí
29 Dự án 349. Hệ thống đề xuất hội thoại
30 Dự án 350. Hệ thống đề xuất hình ảnh
31 Dự án 351. Hệ thống đề xuất âm thanh
32 Dự án 352. Hệ thống đề xuất tin tức
33 Dự án 353. Hệ thống đề xuất việc làm
34 Dự án 354. Hệ thống đề xuất khóa học
35 Dự án 355. Hệ thống đề xuất du lịch
36 Dự án 356. Hệ thống đề xuất nhà hàng
37 Dự án 357. Hệ thống đề xuất phim
38 Dự án 358. Hệ thống đề xuất nhạc
39 Dự án 359. Hệ thống đề xuất sản phẩm
40 Dự án 360. Hệ thống đề xuất bạn bè
1 Dự án 361. Triển khai bộ tự mã hóa biến phân
2 Dự án 362. Mạng đối kháng sinh
3 Dự án 363. Triển khai GAN có điều kiện
4 Dự án 364. CycleGAN cho dịch không cặp đôi
5 Dự án 365. StyleGAN cho sinh ảnh chất lượng cao
6 Dự án 366. Triển khai PixelCNN
7 Dự án 367. Triển khai PixelRNN
8 Dự án 368. Mô hình tự hồi quy
9 Dự án 369. Mô hình sinh dựa trên luồng
10 Dự án 370. Triển khai luồng chuẩn hóa
11 Dự án 371. Mô hình dựa trên năng lượng
12 Dự án 372. Triển khai mô hình khuếch tán
13 Dự án 373. Mô hình sinh dựa trên điểm số
14 Dự án 374. Chuyển giao phong cách nơ-ron
15 Dự án 375. Tổng hợp ảnh từ văn bản
16 Dự án 376. Mô hình sinh âm thanh
17 Dự án 377. Hệ thống sinh nhạc
18 Dự án 378. Mô hình sinh video
19 Dự án 379. Sinh đối tượng 3D
20 Dự án 380. Sinh cấu trúc phân tử
21 Dự án 381. Hệ thống sinh câu chuyện
22 Dự án 382. Hệ thống sinh thơ
23 Dự án 383. Mô hình sinh mã
24 Dự án 384. Hệ thống sinh hội thoại
25 Dự án 385. Tăng cường dữ liệu với mô hình sinh
26 Dự án 386. Sinh văn bản có điều kiện
27 Dự án 387. Sinh văn bản có kiểm soát
28 Dự án 388. Sinh ảnh ít mẫu
29 Dự án 389. Thao tác ảnh hướng dẫn bằng văn bản
30 Dự án 390. Hệ thống chuyển đổi giọng nói
31 Dự án 391. Triển khai tổng hợp giọng nói
32 Dự án 392. Sinh chữ viết tay
33 Dự án 393. Mô hình sinh phác thảo
34 Dự án 394. Hệ thống sinh điệu nhảy
35 Dự án 395. Hệ thống sinh công thức nấu ăn
36 Dự án 396. Thiết kế sinh cho kiến trúc
37 Dự án 397. Sinh mặt hàng thời trang
38 Dự án 398. Hệ thống phát hiện deepfake
39 Dự án 399. Kỹ thuật ổn định hóa huấn luyện GAN
40 Dự án 400. Chỉ số đánh giá cho mô hình sinh
1 Dự án 401. Triển khai phân loại nút
2 Dự án 402. Dự đoán liên kết trong đồ thị
3 Dự án 403. Triển khai phân cụm đồ thị
4 Dự án 404. Phát hiện cộng đồng trong đồ thị
5 Dự án 405. Mạng tích chập đồ thị
6 Dự án 406. Mạng chú ý đồ thị
7 Dự án 407. Triển khai GraphSAGE
8 Dự án 408. Bộ tự mã hóa đồ thị
9 Dự án 409. Mô hình sinh đồ thị
10 Dự án 410. Mạng nơ-ron đồ thị thời gian
11 Dự án 411. Mạng nơ-ron đồ thị không đồng nhất
12 Dự án 412. Nhúng đồ thị tri thức
13 Dự án 413. Học biểu diễn đồ thị
14 Dự án 414. Phương pháp gộp đồ thị
15 Dự án 415. Mạng đẳng cấu đồ thị
16 Dự án 416. Mạng nơ-ron truyền tin
17 Dự án 417. Mô hình khuếch tán đồ thị
18 Dự án 418. Triển khai Transformer đồ thị
19 Dự án 419. Học ít mẫu trên đồ thị
20 Dự án 420. Học tăng cường trên đồ thị
21 Dự án 421. Công cụ phân tích mạng xã hội
22 Dự án 422. Dự đoán đồ thị phân tử
23 Dự án 423. Phân tích mạng trích dẫn
24 Dự án 424. Phân tích mạng giao thông
25 Dự án 425. Đề xuất với GNN
26 Dự án 426. Phát hiện gian lận với GNN
27 Dự án 427. Phát hiện bất thường trong đồ thị
28 Dự án 428. Mạng nơ-ron đồ thị cho NLP
29 Dự án 429. Mạng nơ-ron đồ thị cho thị giác máy tính
30 Dự án 430. GNN cho tối ưu hóa tổ hợp
31 Dự án 431. Mô phỏng vật lý với GNN
32 Dự án 432. Khám phá thuốc với GNN
33 Dự án 433. Dự đoán cấu trúc protein với GNN
34 Dự án 434. GNN cho ứng dụng vì xã hội
35 Dự án 435. Mô hình GNN có thể giải thích
36 Dự án 436. Tấn công đối kháng trên đồ thị
37 Dự án 437. Phòng thủ đối kháng trên đồ thị
38 Dự án 438. Học tương phản trên đồ thị
39 Dự án 439. Học tự giám sát trên đồ thị
40 Dự án 440. Tr
1 Project 441. Disease prediction from symptoms
2 Dự án 442. Phân loại hình ảnh y tế
3 Dự án 443. Phân đoạn hình ảnh y tế
4 Dự án 444. Hệ thống phân tích X-quang
5 Dự án 445. Phân tích CT scan
6 Dự án 446. Hệ thống phân tích MRI
7 Dự án 447. Phát hiện ung thư da
8 Dự án 448. Phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường
9 Dự án 449. Hệ thống phân tích ECG
10 Dự án 450. Xử lý tín hiệu EEG
11 Dự án 451. Dự đoán tái nhập viện của bệnh nhân
12 Dự án 452. Dự đoán thời gian nằm viện
13 Dự án 453. Dự đoán tỷ lệ tử vong tại ICU
14 Dự án 454. Khám phá thuốc với AI
15 Dự án 455. Dự đoán cấu trúc protein
16 Dự án 456. Phân giải trình tự gen
17 Dự án 457. Dự đoán tương tác thuốc-thuốc
18 Dự án 458. Hệ thống ghép đôi thử nghiệm lâm sàng
19 Dự án 459. Tạo báo cáo y tế tự động
20 Dự án 460. Nhận diện giọng nói trong y tế
21 Dự án 461. Triển khai chatbot y tế
22 Dự án 462. Hệ thống giám sát sức khỏe
23 Dự án 463. Dự đoán bùng phát dịch bệnh
24 Dự án 464. Giám sát sức khỏe tâm thần
25 Dự án 465. Phân tích chất lượng giấc ngủ
26 Dự án 466. Phát hiện mức độ căng thẳng
27 Dự án 467. Hệ thống phát hiện té ngã
28 Dự án 468. Giám sát tuân thủ dùng thuốc
29 Dự án 469. Trợ lý sức khỏe ảo
30 Dự án 470. Đề xuất điều trị cá nhân hóa
31 Dự án 471. Phân loại phân nhóm ung thư
32 Dự án 472. Triển khai phân tích tỷ lệ sống sót
33 Dự án 473. Phân tích chuỗi thời gian y tế
34 Dự án 474. Đồ thị tri thức y tế
35 Dự án 475. Phát hiện gian lận trong chăm sóc sức khỏe
36 Dự án 476. Nhận diện thực thể y tế
37 Dự án 477. Trích xuất quan hệ y tế
38 Dự án 478. Hệ thống hỗ trợ quyết định lâm sàng
39 Dự án 479. Tóm tắt văn bản y tế
40 Dự án 480. Tạo hình ảnh y tế
1 Dự án 481-520: Dự án Tài chính và Kinh tế
2 Dự án 521-560: Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên - Dự án Nâng cao
3 Dự án 561-600: Thị giác Máy tính - Dự án Nâng cao
4 Dự án 601-640: Học Tăng cường - Dự án Nâng cao
5 Dự án 641-680: Dự án Robot và Điều khiển
6 Dự án 681-720: Dự án Xử lý Âm thanh và Giọng nói
7 Dự án 721-760: Dự án AI Giải thích được và Khả năng Diễn giải
8 Dự án 761-800: Dự án AI Biên và IoT
9 Dự án 801-840: Dự án Kinh doanh và Vận hành
10 Dự án 841-880: Dự án Ứng dụng Môi trường và Xã hội
11 Dự án 881-920: Dự án Bảo mật và Quyền riêng tư
12 Dự án 921-960: Dự án AI Đa phương thức
13 Dự án 961-1000: Dự án AI Meta và Lai ghép
1 Dự án 1: RAG Tác tử với MCP
2 Dự án 2: Hệ đa tác tử viết sách
3 Dự án 3: RAG trên dữ liệu âm thanh
4 Dự án 4: Xây dựng Máy chủ MCP cục bộ
5 Dự án 5: RAG chạy trên LLaMA 4
6 Dự án 6: RAG đa phương thức chạy trên DeepSeek Janus
7 Dự án 7: ChatGPT thu nhỏ sử dụng DeepSeek-R1
8 Dự án 8: RAG hiệu chỉnh
9 Dự án 9: Xây dựng Mô hình Suy luận của riêng bạn
10 Dự án 10: Tinh chỉnh DeepSeek-R1
11 Cộng tác AI Thống nhất: Triển khai Giao thức Agent2Agent của Google

Giới thiệu khóa học

With tools like ChatGPT, DeepSeek AI, Mistral, Claude (Anthropic AI), Perplexity AI, Google Gemini, Microsoft Copilot, Jasper AI, Meta AI, Chatsonic, GitHub Copilot, YouChat, and Writesonic on the rise everyone needs to put Artificial Intelligence on their Radar.

Welcome to the Artificial Intelligence Mastery: Complete AI Bootcamp 2025! This comprehensive Artificial Intelligence Bootcamp is your ultimate guide to becoming a skilled AI Engineer, empowering you to master Artificial Intelligence and apply it to real-world problems. Over an intensive 16-week Artificial Intelligence training program, you'll gain hands-on experience in building, training, and deploying AI models using the latest AI tools and frameworks.

In this Artificial Intelligence Bootcamp, you'll start with the fundamentals of Artificial Intelligence, including Python programming, data preprocessing, and an introduction to machine learning. As you progress, you'll explore advanced Artificial Intelligence concepts such as neural networks, deep learning, natural language processing (NLP), and computer vision. You'll also master industry-standard AI frameworks like TensorFlow, PyTorch, and Hugging Face, essential for modern AI development and deployment. This is the #1 Course on Udemy for AI.

This AI Bootcamp 2025 focuses heavily on practical AI skills, ensuring that every module comes with real-world projects to strengthen your understanding. Whether you're an AI beginner or someone looking to expand their AI expertise, this course is designed for you.

By the end of the AI Mastery Bootcamp, you'll have the AI skills, confidence, and hands-on experience to build and deploy AI solutions from scratch. You’ll be fully prepared to tackle industry AI challenges, contribute to AI research, or innovate in your own AI-driven projects.

Key Highlights of the AI Mastery Bootcamp:

  • Comprehensive AI Curriculum covering Python, Machine Learning, Deep Learning, NLP, and AI Frameworks

  • Hands-On AI Projects to build practical AI skills

  • Real-World AI Applications and case studies

  • Industry-Standard AI Tools: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face

  • Beginner-Friendly AI Program with step-by-step guidance

Whether you're aiming to become an AI Engineer, AI Researcher, or a leader in the AI industry, this Artificial Intelligence Bootcamp will equip you with the tools, knowledge, and experience you need.

Join the AI Revolution Today – Enroll in the Artificial Intelligence Mastery: Complete AI Bootcamp 2025 and become a leader in the world of AI!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Tensorflow
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊