Lộ trình Trí tuệ nhân tạo (AI) & Học máy (ML)

Hướng dẫn từng bước để trở thành một nhà phát triển Nhà phát triển Trí tuệ nhân tạo (AI) & Học máy (ML).

Quay lại trang chủ

Chú giải

Đề xuất
Lựa chọn thay thế
Tùy chọn

1 Nền tảng Toán & Lập trình

Toán học cho AI
Lập trình Python
Thư viện Khoa học Dữ liệu

2 Học máy Cốt lõi

Học có giám sát
Học không giám sát
Scikit-Learn
Đánh giá & Tinh chỉnh Mô hình

3 Học sâu (Deep Learning)

Nền tảng Mạng Nơ-ron
Frameworks Học sâu
Mạng Tích chập (CNN)
Mạng Hồi quy (RNN)

4 Lĩnh vực Chuyên sâu

Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP)
Thị giác Máy tính (Computer Vision)
Học tăng cường (Reinforcement Learning)

5 AI Tạo sinh (Generative AI)

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs)
Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering)
Tinh chỉnh (Fine-tuning) & RAG
Mô hình Khuếch tán (Diffusion Models)

6 MLOps - Vận hành Học máy

Containerization
Triển khai Mô hình (Model Serving)
CI/CD cho ML
Giám sát Mô hình

Hãy truy cập các lộ trình liên quan sau và tiếp tục học hỏi