Đến với khoá học, các học viên được truyền đạt các thông tin và kiến thức về học máy cơ bản bao gồm các khái niệm cơ bản, thu thập và tiền xử lý dữ liệu, hồi quy tuyến tính, phân lớp: KNN, Decision Tree, Random Forest, SVM và thực hành học máy với sklearn. Trong Chủ điểm về xử lý dữ liệu lớn, các học viên sẽ được tiếp cận với phân cụm: K-means, Mean-shift, cách lựa chọn mô hình và thực hành lựa chọn mô hình trong học máy cùng xử lý dữ liệu lớn: MapReduce và Spark. Ngoài ra, các thông tin thú vị về học sâu gồm mạng nơ-ron, CNN, RNN/LSTM, huấn luyện mạng nơ-ron và các tricks và các bài tập cũng sẽ được đưa ra để học viên thực hành phân lớp với CNNs. Và một phần rất được mong đợi đó là Ứng dụng eKYC: nhận dạng CMT/OCR và nhận dạng khuôn mặt, ứng dụng trong dự báo chuỗi thời gian, trong đọc và xử lý dữ liệu hay ứng dụng trong Hệ thống hỏi đáp cũng được giảng dạy để học viên nắm bắt và có kiến thức về một số ứng dụng AI.
Dưới đây là một vài hình ảnh lớp học:
Hình ảnh học viên trong giờ học
Học viên chụp ảnh kỷ niệm cuối khóa học