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

Machine Learning Projects for Industry 4.0

Các Dự Án Machine Learning Cho Công Nghiệp 4.0

Các Dự Án Machine Learning Cho Công Nghiệp 4.0

Dự Án Thực Hành Machine Learning Trong Công Nghiệp 4.0

4.3
(40 đánh giá)
285 học viên
Giảng viên
Advancedor Academy
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
22.5 giờ video
107 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Nắm vững các khái niệm và công nghệ nền tảng của Công nghiệp 4.0, bao gồm IoT, IIoT, bảo trì dự đoán và xử lý dữ liệu thời gian thực.
Triển khai các thuật toán machine learning và deep learning cho bảo trì dự đoán, phát hiện bất thường và tối ưu hóa trong quy trình sản xuất.
Phân tích và tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng, kiểm soát chất lượng và thông số quy trình trong sản xuất bằng phân tích dữ liệu lớn và các thuật toán nâng cao.
Thực hiện các dự án thực hành như mô phỏng suy giảm động cơ, bảo trì dự đoán.

Yêu cầu

Kiến thức Cơ bản về Lập trình: Nên quen thuộc với Python vì khóa học có triển khai thuật toán và phân tích dữ liệu bằng Python.
Kiến thức về Thống kê và Toán học Cơ bản: Hiểu các khái niệm thống kê nền tảng và đại số tuyến tính cơ bản sẽ giúp bạn nắm bắt các thuật toán machine learning và deep learning.
Quen thuộc với các Khái niệm Phân tích Dữ liệu: Kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu và kỹ thuật xử lý dữ liệu là một lợi thế.

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư và Nhà khoa học Dữ liệu: Các chuyên gia muốn nâng cao kỹ năng trong các công nghệ Công nghiệp 4.0, bao gồm machine learning, deep learning và phân tích dữ liệu lớn.
Chuyên gia Sản xuất và Chế tạo: Những người làm việc trong lĩnh vực sản xuất và chế tạo muốn áp dụng các kỹ thuật phân tích và tối ưu hóa nâng cao vào quy trình của họ.
Sinh viên và Giới Học thuật: Những người đang theo học ngành kỹ thuật, khoa học máy tính hoặc khoa học dữ liệu muốn có kiến thức thực tế và kinh nghiệm thực hành trong các dự án Công nghiệp 4.0.
Người Đam mê Công nghệ và Nhà Đổi mới: Bất kỳ ai muốn tìm hiểu về các xu hướng và công nghệ mới nhất trong sản xuất thông minh và chuyển đổi số.

Nội dung khóa học

18 phần • 86 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Đánh giá
1 Quan trọng
1 Machine Learning
2 Deep Learning
3 Kiến thức Cơ bản về Học có Giám sát
4 Mạng Nơ-ron
5 IoT
6 Công nghiệp 4.0
7 IIoT
8 Bảo trì Dự đoán
9 Tuổi thọ Hữu ích Còn lại (RUL)
1 Phần cứng và Thiết bị Thu thập Dữ liệu
2 Công nghệ Cảm biến và Tích hợp
3 Truyền thông và Lưu trữ Dữ liệu
4 Xử lý Dữ liệu Thời gian Thực và Edge Computing
5 Công nghệ Đám mây và Tích hợp Dữ liệu
6 Các Thông số Đo lường
7 Cảm biến
1 Python là gì?
2 Anaconda & Jupyter & Visual Studio Code
3 Google Colab
4 Thiết lập Môi trường
5 Cú pháp Python & Các Thao tác Cơ bản
6 Cấu trúc Dữ liệu: Danh sách, Tuple, Tập hợp
7 Cấu trúc Điều khiển & Vòng lặp
8 Hàm & Lập trình Hàm Cơ bản
9 Hàm Trung cấp
10 Từ điển và Cấu trúc Dữ liệu Nâng cao
11 Mô-đun, Gói & Nhập Thư viện
12 Xử lý Tệp
13 Xử lý Ngoại lệ & Mã Mạnh mẽ
14 Khái niệm Cơ bản về Lập trình Hướng Đối tượng (OOP)
15 Khái niệm Cơ bản về Trực quan hóa Dữ liệu
16 Thao tác Danh sách Nâng cao & List Comprehension
1 Chất lượng Dữ liệu
2 Kỹ thuật Làm sạch Dữ liệu
3 Xử lý Giá trị Thiếu
4 Xử lý Giá trị Ngoại lai
5 Chia tỷ lệ Đặc trưng và Chuẩn hóa
6 Chuẩn hóa (Standardization)
7 Mã hóa Biến Phân loại
8 Kỹ thuật Đặc trưng
9 Giảm Chiều Dữ liệu
1 Giới thiệu Dự án
2 Lập trình & Phân tích Đầu ra
1 Giới thiệu
2 Dự án
1 Giới thiệu
2 Dự án
1 Giới thiệu Dự án
2 EDA & Hồi quy Tuyến tính
3 Support Vector Regression - 1
4 Support Vector Regression - 2
5 Chuỗi Thời gian
6 Random Forest
7 Mạng Nơ-ron - 1
8 Mạng Nơ-ron - 2
9 Multi-Layer Perceptron (MLP) - 2
10 Multi-Layer Perceptron (MLP) - 3
11 Multi-Layer Perceptron (MLP) - 1
12 LSTM - 1
13 LSTM - 2
14 LSTM - 3
15 Mạng Nơ-ron Tích chập
1 Giới thiệu
2 Dự án CNN
3 CRNN
4 ResNet
5 Mạng Siamese - Phần 1
6 Mạng Siamese - Phần 2
1 Vùng Khả thi Sản xuất
1 Giới thiệu
2 Dự án
1 Giới thiệu
2 Phần - 1
3 Phần - 2
4 Phần - 3
1 Giới thiệu
2 Dự án
1 Giới thiệu
2 Dự án
1 Giới thiệu
2 Dự án SHAP - 1
3 Dự án SHAP - 2
1 Kết luận

Giới thiệu khóa học

Welcome to "Machine Learning Projects for Industry 4.0," a comprehensive course focused on practical, hands-on projects across a wide range of industries and domains. This course is designed to provide real-world experience in applying data science techniques to diverse fields such as marketing, engineering, finance, and forecasting.

In this course, you will:

  • Work on a variety of real-world projects involving data analysis, predictive modeling, time series forecasting, anomaly detection, and more.

  • Apply machine learning and data science techniques using popular algorithms like ARIMA, LSTM, Random Forest, Gradient Boosting, and clustering methods.

  • Practice feature selection and engineering using tools like SHAP and Boruta, and learn how to build effective data pipelines.

  • Tackle practical scenarios, from customer churn prediction and credit card fraud detection to sales forecasting, employee turnover analysis, and sensor data modeling.

Each project is presented with a step-by-step approach to help you understand the methodology behind solving business problems using data science. The course aims to build your practical skills by focusing on real-life datasets and covering a broad range of topics to cater to different interests and career paths.

This course is ideal for learners with a basic understanding of programming and data science who wish to enhance their skills by working on a diverse set of projects. Whether you are looking to transition into data science or to deepen your experience through hands-on applications, this course will help you build a strong project portfolio.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Deep Learning
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Predictive Maintenance
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊