MinAI - Về trang chủ
🌱Cơ bảnChứng chỉMachine LearningSupervised Learning

Machine Learning Fundamentals

Khóa học nền tảng Machine Learning từ cơ bản đến nâng cao với lý thuyết chi tiết, ví dụ tính toán thủ công, và thực hành Python/Scikit-learn.

8-10 tuần

Thời gian

15

Bài học

500+

Học viên

4.9

Đánh giá

Giảng viên: MinAI Team
Cập nhật: 2025-06-27
Machine Learning Fundamentals
Miễn phí

Bạn sẽ học được gì

Hiểu các thuật toán ML cơ bản

Xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho ML

Xây dựng model với Scikit-learn

Đánh giá và tối ưu model

Feature engineering techniques

Deploy ML model cơ bản

Nội dung khóa học

Nội dung khóa học

15 bài học • Tổng thời gian: 8-10 tuần

0%

0/15

Hoàn thành

1
Tổng quan

Giới thiệu khóa học Machine Learning Fundamentals

Tổng quan về khóa học, lộ trình học tập và các kiến thức sẽ được trang bị

2
Tổng quan

Mục tiêu học tập chi tiết

Chi tiết kiến thức, kỹ năng và tư duy cần đạt được sau khóa học

3
Lý thuyết

Tuần 1: Giới thiệu Machine Learning

Tổng quan về ML, các loại học máy, và workflow chuẩn

4
Lý thuyết

Nền tảng Toán học cho Machine Learning

Đại số tuyến tính, Thống kê và NumPy

5
Lý thuyết

Xử lý Dữ liệu với Pandas

Data Cleaning, Missing Values, và Feature Engineering

6
Lý thuyết

Linear Regression

Hồi quy tuyến tính, OLS và Gradient Descent

7
Lý thuyết

Evaluation Metrics - Confusion Matrix và F1-Score

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score và Confusion Matrix chi tiết

8
Lý thuyết

Logistic Regression

Classification với Sigmoid Function: Từ lý thuyết đến ROC Curves

9
Lý thuyết

Decision Tree: Regression & Classification

Từ If-Else Rules đến Machine Learning Models - Gini, MSE, Pruning

10
Lý thuyết

ROC-AUC và Gini Coefficient

ROC Curve, AUC, Gini Coefficient - Đánh giá model classification chuyên sâu

11
Lý thuyết

Threshold Analysis và Precision-Recall Curve

Phân tích Threshold, PR Curve và cách chọn threshold tối ưu

12
Lý thuyết

Cross-Validation và Hyperparameter Tuning

Overfitting, Cross-Validation, GridSearchCV và Best Practices

13
Lý thuyết

Ensemble Methods

Bagging, Random Forest, Boosting, XGBoost và Model Stacking

14
Lý thuyết

Unsupervised Learning

K-Means Clustering, PCA và Phát hiện bất thường

15
Quiz

Tổng kết và Bài kiểm tra

Ôn tập kiến thức và bài kiểm tra đánh giá cuối khóa

Công nghệ & Công cụ

Ngôn ngữ

Machine Learning

Framework

Supervised Learning

Công cụ

Unsupervised LearningPythonScikit-learnLinear RegressionLogistic RegressionDecision TreeRandom ForestXGBoostK-MeansPCACross-ValidationROC-AUCConfusion Matrix

Thông tin khóa học

15
Bài học
8-10 tuần
Thời lượng
500+
Học viên
4.9
Đánh giá

Bao gồm:

Truy cập trọn đời
Hỗ trợ 24/7
Chứng chỉ hoàn thành

Thông tin khóa học

8-10 tuần
Cấp độ: beginner
1,000+ học viên
15 bài học

Yêu cầu trước khi học

2/3 hoàn thành
Khóa học

Lập trình Python cơ bản

Biến, hàm, vòng lặp, OOP

Kiến thức

Toán học cơ bản

Đại số tuyến tính, xác suất thống kê

Kỹ năng

Pandas & NumPy

Xử lý dữ liệu với Python

Đánh giá từ học viên

Hàng ngàn học viên đã thành công với khóa học này

"Khóa học rất chi tiết và dễ hiểu. Tôi đã áp dụng được kiến thức vào dự án thực tế ngay lập tức."

Nguyễn Văn A

Data Scientist tại FPT Software

15 tháng 1, 2024

"Giảng viên giải thích rất rõ ràng, ví dụ thực tế phong phú. Đây là khóa học tốt nhất tôi từng học."

Trần Thị B

ML Engineer tại Viettel

10 tháng 1, 2024

"Nội dung cập nhật, bài tập thực hành hay. Rất phù hợp cho người mới bắt đầu."

Lê Minh C

Data Analyst tại Vingroup

5 tháng 1, 2024

"Khóa học giúp tôi nắm vững nền tảng và tự tin hơn trong công việc. Highly recommended!"

Phạm Thị D

AI Researcher

28 tháng 12, 2023

1,000+ học viên đã đăng ký

Bắt đầu hành trình học tập của bạn ngay hôm nay

Tham gia cùng hàng ngàn học viên đã thành công với Machine Learning Fundamentals. Hoàn toàn miễn phí và không giới hạn thời gian.