Lộ trình học AI/ML
Lộ trình học tập được thiết kế khoa học, từ cơ bản đến nâng cao. Phù hợp cho người mới bắt đầu và muốn trở thành AI/ML Engineer.
Phase 1
Nền tảng
Xây dựng kiến thức nền tảng về Python và Toán học
⏱️ 4-6 tuần
Kỹ năng đạt được:
- Python cơ bản đến nâng cao
- NumPy, Pandas, Matplotlib
- Đại số tuyến tính cơ bản
- Xác suất thống kê
- Jupyter Notebook
Khóa học liên quan:
Phase 2
Machine Learning
Học các thuật toán ML cơ bản và cách áp dụng
⏱️ 8-10 tuần
Kỹ năng đạt được:
- Supervised Learning (Regression, Classification)
- Unsupervised Learning (Clustering, PCA)
- Model Evaluation & Selection
- Feature Engineering
- Scikit-learn mastery
Khóa học liên quan:
Phase 3
Deep Learning
Đi sâu vào Neural Networks và các kiến trúc phổ biến
⏱️ 8-10 tuần
Kỹ năng đạt được:
- Neural Networks fundamentals
- CNNs cho Computer Vision
- RNNs, LSTMs cho Sequence data
- Transfer Learning
- PyTorch / TensorFlow
Khóa học liên quan:
Phase 4
Chuyên sâu & Triển khai
MLOps, triển khai model và các chủ đề nâng cao
⏱️ 6-8 tuần
Kỹ năng đạt được:
- Model Deployment (Flask, FastAPI)
- Docker & Kubernetes basics
- MLOps & CI/CD for ML
- LLMs & Prompt Engineering
- Cloud ML Services (AWS, GCP, Azure)
Khóa học liên quan:
Sẵn sàng bắt đầu?
Bắt đầu hành trình học AI của bạn ngay hôm nay với khóa học đầu tiên
Xem các khóa học