Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Deploying AI & Machine Learning Models for Business | Python

Triển khai Mô hình AI & Machine Learning cho Doanh nghiệp | Python

Triển khai Mô hình AI & Machine Learning cho Doanh nghiệp | Python

Học cách xây dựng Mô hình Machine Learning, Deep Learning & NLP và Triển khai chúng với Docker Containers (DevOps) (bằng Python)

4.6
(2,262 đánh giá)
10,456 học viên
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 889.000đ -94%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
4.0 giờ video
54 bài giảng
1 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Cách đồng bộ hóa sự linh hoạt của DevOps & Machine Learning
Thành thạo Docker, Docker Files, Docker Applications & Docker Containers (DevOps)
Kiến thức cơ bản về Flask & Giao diện Lập trình Ứng dụng (API)
Xây dựng & Triển khai Mô hình Random Forest
Xây dựng Mô hình PHÂN CỤM (KMeans) dựa trên Văn bản (Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên: NLP) và công khai nó dưới dạng API
Xây dựng API để chạy Mô hình Deep Learning (Mạng Nơ-ron Tích chập: CNN) cho Nhận diện & Phân loại Hình ảnh

Yêu cầu

Lập trình cơ bản bằng bất kỳ ngôn ngữ nào
Toán học cơ bản
Có chút kiến thức về Python (không bắt buộc)

Đối tượng phù hợp

Dành cho bất kỳ ai muốn dấn thân vào lĩnh vực khoa học dữ liệu
Dành cho bất kỳ ai quan tâm đến việc triển khai Giải pháp Khoa học Dữ liệu, có thể là Mô hình Hồi quy, NLP hay thậm chí Deep Learning

Nội dung khóa học

8 phần • 54 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Tôi đã có mô hình. Giờ làm gì tiếp?
3 Danh sách Kiến thức cần có
4 Mục tiêu Học tập
1 Tại sao nên dùng Docker?
2 Docker containers là gì?
3 Tầm quan trọng của docker containers trong machine learning
4 Nơi DevOps gặp Khoa học Dữ liệu
5 Tóm tắt
1 Giới thiệu
2 Thiết lập Dự án Flask
3 API Flask đơn giản để cộng hai số
4 Lấy dữ liệu đầu vào từ người dùng với yêu cầu GET
5 Yêu cầu POST với Flask
6 Sử dụng Flask trong bối cảnh Machine Learning
1 Giới thiệu
2 Tổng quan về API & Bộ Dữ liệu
3 Huấn luyện mô hình Random Forest
4 Lưu mô hình Random Forest bằng Pickle
5 Công khai mô hình Random Forest dưới dạng API Flask
6 Kiểm tra mô hình API
7 Cung cấp đầu vào file cho API Flask
8 Sử dụng Flasgger để tự động tạo giao diện người dùng
9 Tóm tắt
1 Giới thiệu
2 Base Image & Lệnh FROM
3 Lệnh COPY và EXPOSE
4 Lệnh WORKDIR, RUN và CMD
5 Chuẩn bị các script Flask để docker hóa
6 Viết Dockerfile
7 Xây dựng docker image
8 Chạy mô hình Random Forest trên Docker
1 Giới thiệu
2 Kiến trúc Tổng thể
3 Cấu hình file WSGI
4 Viết Dockerfile cấp độ sản xuất
5 Chạy và gỡ lỗi docker container trong môi trường sản xuất
1 Giới thiệu
2 Stemming & Lemmatization để làm sạch văn bản
3 Chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc sang cấu trúc
4 Phân cụm KMeans
5 Chuẩn bị đầu ra excel
6 Tạo đầu ra có thể Tải xuống
7 Tìm từ khóa hàng đầu cho các cụm kmeans
8 Đầu ra cuối cùng với biểu đồ
9 Tóm tắt
1 Giới thiệu
2 Trực quan hóa hình ảnh đầu vào
3 Chuẩn bị hình ảnh đầu vào
4 Xây dựng mô hình deep learning
5 Huấn luyện và lưu mô hình deep learning đã được đào tạo
6 Tạo hình ảnh kiểm tra
7 Flask API wrapper để tạo dự đoán
8 Tóm tắt

Giới thiệu khóa học

Machine Learning, as we know it is the new buzz word in the industry today. This is practiced in every sector of business imaginable to provide data-driven solutions to complex business problems. This poses the challenge of deploying the solution, built by the Machine Learning technique so that it can be used across the intended Business Unit and not operated in silos.

This is an extensive and well-thought course created & designed by UNP's elite team of Data Scientists from around the world to focus on the challenges that are being faced by Data Scientists and Computational Solution Architects across the industry  which is summarized the below  sentence :

"I HAVE THE MACHINE LEARNING MODEL, IT IS WORKING AS EXPECTED !! NOW, WHAT ?????" 

This course will help you create a solid foundation of the essential topics of data science along with a solid foundation of deploying those created solutions through Docker containers which eventually will expose your model as a service (API) which can be used by all who wish for it.

At the end of this course, you will be able to:

  • Learn about Docker, Docker Files, Docker Containers

  • Learn Flask Basics & Application Program Interface (API)

  • Build a Random Forest Model and deploy it.

  • Build a Natural Language Processing based Test Clustering Model (K-Means) and visualize it.

  • Build an API for Image Processing and Recognition with a Deep Learning Model under the hood (Convolutional Neural Network: CNN)

 This course is a perfect blend of foundations of data science, industry standards, broader understanding of machine learning and practical applications and most importantly deploying them.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Ai Applications
Hiển thị tất cả khoá học Docker
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊