Please enable JavaScript.

Coggle requires JavaScript to display documents.

KẾ HOẠCH HỌC TẬP PHAN NGỌC TRÚC MY MSV: 4751050192 LỚP CNTT K47E -…

- - - - GIẢI TÍCH
      - ĐẠI SÓ TUYẾN TÍNH
      - LẬP TRÌNH CƠ BẢN
      - NHẬP MÔN THUẬT TOÁN
      - TIẾNG ANH
      - PHƯƠNG PHÁP TÍNH
      - HỆ QUẢN TRỊ CƠ SỞ DỮ LIỆU
    - - XÂY DỰNG NỀN TẢNG
        
        Lập trình hướng đối tượng
        
        [1050273] Lập trình cơ bản (3.0 tc)
        
        Xác suất thống kê
        
        Toán rời rạc
        
        Kỹ thuật lập trình
        
        [1050274] Nhập môn Thuật toán (3.0 tc)
        
        Nhập môn mạng máy tính
        
        [1050124] Thực hành máy tính (lắp ráp, cài đặt, bảo trì) (1.0 tc)
      - HỌC KỲ 4
        
        XÂY DỰNG NỀN TẢNG
        
        Cấu trúc dữ liệu
        
        [1050273] Lập trình cơ bản (3.0 tc)
        
        Tiếng Anh cho CNTT
        
        Lập trình trên Desktop
        
        [1050016] Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (3.0 tc)
        
        [1050024] Lập trình hướng đối tượng (3.0 tc)
        
        Nhập môn cơ sở dữ liệu
        
        Lập trình ứng dụng Web
        
        [1050016] Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (3.0 tc)
        
        [1050273] Lập trình cơ bản (3.0 tc)
        
        HỌC KỲ 5
        
        XÂY DỰNG KIẾN THỨC CHUYÊN NGHÀNH
        
        Nguyên lý hệ điều hành
        
        Nhập môn Trí tuệ nhân tạo
        
        Thực hành làm việc nhóm
        
        [1050016] Hệ quản trị cơ sở dữ liệu (3.0 tc),
        
        [1050029] Lập trình ứng dụng Web (3.0 tc)
        
        KÌ HÈ
        
        HỌC KỲ 6
        
        XÂY DỰNG KIẾN THỨC CHUYÊN NGHÀNH
        
        Hệ quản trị CSDL nâng cao
        
        2 more items...
        
        Khai phá dữ liệu
        
        1 more item...
        
        Điện toán đám mây
        
        2 more items...
        
        Lập trình Python
        
        Thuật toán nâng cao
        
        2 more items...
        
        Xử lí ảnh số
        
        1 more item...
        
        Học máy 1
        
        Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
        
        KÌ HÈ
        
        Thương mại điện tử (tự chọn 3)
        
        Trực quan cơ sở dữ liệu (tự chọn 3)
        
        HỌC KỲ 7
        
        1 more item...
        
        Công Nghệ Ảo Hóa( tự chọn 4)
- - - - Học sâu(Deep learning)
        
        Học vào kì hè năm 2
        
        2 tháng
        
        Nguồn học: khóa học trên trang cousera, thực hành trên trang fast.ai
        
        https://course.fast.ai/
        
        https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
        
        Cơ bản
        
        Dùng Numpy, Pandas để xử lí dữ liệu
        
        Khái niệm mạng nơ ron
        
        Dùng Activation Function để
        bật/tắt thông tin quan trọng
        
        Dùng Loss Function để đo máy dự đoán sai hay đúng
        
        Dùng optimizer để máy sửa lỗi và học tốt hơn
        
        Khái niệm Forward Pass
        
        Khái niệm Backpropagation
        
        Khái niệm Overfitting
        
        Nâng cao
        
        Khái niệm Transformer
        
        Áp dụng các mô hình LLM(Large Language Models)
        
        Áp dụng các mô hình computer vision nâng cao
        
        YOLO
        
        UNet
        
        Vision Transformer( Vit)
        
        Điều chỉnh các mô hình sẵn có để phù hợp với các yêu cầu mới
        
        Tối ưu mô hình
        
        Train mô hình lớn bằng nhiều GPU cùng lúc.
        
        Ứng dụng
        
        Chatbot hỗ trợ khách hàng
        
        Hệ thống camera an ninh
        
        Ứng dụng nông nghiệp
        
        Phân vùng ảnh y tế
      - Vận hành mô hình Al (MLOps)
        
        Cơ bản
        
        Đóng gói môi trường và mô hình vào container để chạy ổn định.
        
        Lưu trữ mô hình trên dịch vụ đám mây.
        
        Dùng FastAPI/Docker để phục vụ mô hình cho ứng dụng.
        
        Sử dụng thư viện ML để huấn luyện và lưu mô hình.
        
        Tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu và training mô hình.
        
        Quản lý nhiều phiên bản mô hình trong dự án.
        
        Nâng cao
        
        Thiết lập hệ thống tự cập nhật mô hình khi có dữ liệu mới.
        
        Quản trị mô hình
        
        Sử dụng Feature Store
        
        Feast
        
        Tecton
        
        Databricks Feature Store
        
        Dùng Terraform/CloudFormation để tạo hạ tầng tự động.
        
        Giám sát dữ liệu, hiệu suất và phát hiện bất thường theo thời gian thực.
        
        Vận hành trên Kubernetes
        
        Nguồn học: khóa học MLOpsVN của Việt Nam , khóa học trên trang cousera
        
        https://courses.mlops.vn/mlops-crash-course/index.html
        
        https://www.coursera.org/learn/pearson-learn-mlops-for-machine-learning-video-training-xcgjr
        
        Lợi ích
        
        Triển khai mô hình nhanh và ổn định
        
        Tối ưu chi phí dự án
        
        Dễ dàng tích hợp với ứng dụng thực tế
        
        Mở rộng mô hình khi có nhiều người dùng
        
        Học vào kì 1 năm 3
        
        2 tháng
      - Học máy trên dữ liệu dạng bảng (tabular Al).
        
        Học vào kì 1 năm 3
        
        1 tháng
        
        Cơ bản
        
        Cách chuyển chữ thành số(encoding)
        
        Chuẩn hóa số liệu
        
        Áp dụng các mô hình đơn giản
        
        Cây quyết định
        
        Hồi quy Logistic
        
        Hồi quy tuyến tính
        
        Nâng cao
        
        Tự tạo cột mới từ bảng đã có
        
        Lọc những cột quan trọng và bỏ những cột gây nhiễu
        
        Áp dụng các mô hình mạnh
        
        Random Forest
        
        CatBoost
        
        XGBoost
        
        LightBGM
        
        Điều chỉnh các thông số để mô hình mạnh nhất
        
        Ghép tất cả các bước xử lí để thành chuỗi xử lí tự động(pipeline)
        
        Ứng dụng
        
        Gợi ý sản phẩm cho người dùng
        
        Dự đoán doanh số cửa hàng
        
        Dự đoán khách hàng có rời đi hay không
        
        Nguồn học : danh sách video của StatQuest (Josh Starmer) , khóa học trên trang kaggle
        
        https://www.youtube.com/watch?v=7ArmBVF2dCs&list=PLblh5JKOoLUIzaEkCLIUxQFjPIlapw8nU&index=3
        
        https://www.kaggle.com/learn/pandas
        
        https://www.kaggle.com/learn/intermediate-machine-learning
  - - - Hiểu bài toán doanh nghiệp và giải quyết vấn đề
      - SQL nâng cao & BI tools để khai thác dữ liệu kinh doanh.
      - Kĩ năng trình bày insight bằng biểu đồ và dashboard
      - Xử lý dữ liệu lớn bằng công cụ Pyspark
      - Chứng chỉ Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP 100)