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

Python for AI and Machine Learning

Python cho AI và Machine Learning

Python cho AI và Machine Learning

Làm chủ Python cho Trí tuệ nhân tạo và Học máy với TensorFlow, PyTorch, và Scikit-Learn.

4.2
(178 đánh giá)
13,392 học viên
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
5.5 giờ video
42 bài giảng
8 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 28/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Làm chủ lập trình Python cho các ứng dụng AI và ML.
Xây dựng các mô hình machine learning với Scikit-Learn (ví dụ: Random Forest).
Phát triển các mô hình deep learning bằng TensorFlow và PyTorch.
Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Pandas, NumPy, và Matplotlib cho các tác vụ AI/ML.

Yêu cầu

Không yêu cầu kiến thức lập trình—chỉ cần máy tính có kết nối Internet (Windows, macOS hoặc Linux).
Không cần kinh nghiệm lập trình hay AI/ML trước—mọi thứ đều được dạy từ đầu.
Một tài khoản Google để dùng Google Colab (miễn phí) và truy cập GPU tùy chọn.
Sự nhiệt tình để học và xây dựng các dự án AI/ML thú vị.

Đối tượng phù hợp

Người mới bắt đầu hoàn toàn
Các nhà Khoa học Dữ liệu và Kỹ sư AI đầy tham vọng
Các chuyên gia trong các lĩnh vực liên quan
Sinh viên và nhà nghiên cứu
Nhà phát triển chuyển đổi sang AI/ML

Nội dung khóa học

12 phần • 42 bài giảng
1 Chào mừng và tổng quan khóa học
2 Trí tuệ nhân tạo là gì?
3 Học máy là gì?
4 Tại sao Python là lựa chọn hàng đầu cho AI và Machine Learning?
5 Thiết lập Python
6 Thiết lập môi trường Python cho AI/ML
7 Cài đặt và chạy Jupyter Notebook
1 Cơ bản về Python: Biến, kiểu dữ liệu và toán tử
2 Luồng điều khiển: Câu lệnh if, vòng lặp và xử lý ngoại lệ
3 Hàm trong Python
4 Module trong Python
5 Làm việc với danh sách, từ điển và tập hợp để xử lý dữ liệu
1 Giới thiệu NumPy cho tính toán số học
2 Xử lý tệp trong Python
3 Quản lý thư mục trong Python
4 Thao tác dữ liệu với Pandas: DataFrame, lọc và hợp nhất
5 Nhập và làm sạch bộ dữ liệu trong Jupyter Notebook với Pandas
1 Tạo biểu đồ với Matplotlib: Biểu đồ đường, phân tán và cột
2 Trực quan hóa nâng cao với Seaborn: Heatmap, pair plot, và box plot
3 Trực quan hóa hiệu suất của mô hình ML
1 Kỹ thuật Machine Learning nâng cao để phân loại dữ liệu tổng hợp
2 Đánh giá mô hình: Độ chính xác (accuracy), precision, recall, và cross-validation
3 Tinh chỉnh siêu tham số với Grid Search và Random Search trong Python
1 Mạng nơ-ron tích chập (CNN) với PyTorch để phân loại ảnh
2 Sử dụng GPU để tăng tốc độ huấn luyện
1 Giới thiệu về Google Colab
2 Thiết lập Google Colab cho các dự án AI/ML
3 Chạy mô hình TensorFlow trên đám mây
4 Chạy mô hình PyTorch trên đám mây
5 Lưu và chia sẻ Notebook Colab
1 Xây dựng mô hình Machine Learning để phân tích sức khỏe cây trồng
1 Giám sát chất lượng không khí tại Ấn Độ: Nghiên cứu trường hợp với Python và ML - Phần 1
2 Giám sát chất lượng không khí tại Ấn Độ: Nghiên cứu trường hợp với Python và ML - Phần 2
3 Giám sát chất lượng không khí tại Ấn Độ: Nghiên cứu trường hợp với Python và ML - Phần 3
4 Giám sát chất lượng không khí tại Ấn Độ: Nghiên cứu trường hợp với Python và ML - Phần 4
1 Phát hiện và đếm cây bằng kỹ thuật thị giác máy tính
1 Hướng dẫn toàn diện về Machine Learning và Xử lý dữ liệu - Phần 1
2 Hướng dẫn toàn diện về Machine Learning và Xử lý dữ liệu - Phần 2
3 Hướng dẫn toàn diện về Machine Learning và Xử lý dữ liệu - Phần 3
4 Hướng dẫn toàn diện về Machine Learning và Xử lý dữ liệu - Phần 4
5 Hướng dẫn toàn diện về Machine Learning và Xử lý dữ liệu - Phần 5
1 Tài liệu đọc thêm và hướng dẫn

Giới thiệu khóa học

Welcome to Python for AI and Machine Learning, the ultimate course to master Python for building cutting-edge artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models! This comprehensive 25+ hour course is crafted for complete beginners and aspiring professionals, requiring no prior coding experience. You’ll progress from Python fundamentals to advanced AI techniques using industry-standard tools like TensorFlow, PyTorch, and Scikit-Learn, guided step-by-step to ensure success.

Through 4+ hands-on projects—including a crop health predictor, image classifier, air quality forecaster, and a custom ML application—you’ll gain practical skills to create a job-ready portfolio. Learn to process and visualize data with Pandas, NumPy, and Matplotlib, and train models in the cloud using Google Colab with GPU support. The course applies AI/ML to real-world challenges in industries like agriculture, healthcare, and environmental science, making it relevant for diverse learners.

Taught by Dr. Azad Rasul, a geospatial data scientist and Assistant Professor with over 150,000 students mentored, this course offers clear explanations, practical projects, and career-focused guidance for high-demand data science and AI roles.

Whether you’re aiming to land a data science job, enhance your current role, or explore AI innovations, this course equips you with the tools and knowledge to succeed. Join a global community of learners and start building impactful AI solutions today!

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 Python
Hiển thị tất cả khoá học Scikit Learn
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊