Giáo trình Trí tuệ nhân tạo Học viện kỹ thuật QS

Các tài liệu của Học viện kỹ thuật quân sự luôn là những tài liệu quý. Mặc dù chỉ là phiên bản dân sự được công bố cho tất cả mọi người có thể học nhưng tài liệu vẫn chứa nhiều thông tin giá trị. Giáo trình trí tuệ nhân tạo của Học viện kỹ thuật quân sự là một tài liệu như vậy.

Đề tài Trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện từ lâu và đã được đưa vào giảng dạy là một trong những bộ môn chính trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Nhưng gần đây Trí tuệ nhân tạo ngày càng hot do tính ứng dụng thực tiễn của nó với hầu hết các ngành và lĩnh vực khác.

 

Vì thế nhiều trường đại học đã tự tổng hợp và viết lại các giáo trình trí tuệ nhân tạo AI cho sinh viên của mình cho phù hợp với thực lực và định hướng ngành nghề của mình. Ví dụ một số trường chuyên về nghiên cứu thì sẽ viết chuyên sâu hơn về các học thuật, còn các trường mang tính ứng dụng cao hơn như Đại học Công nghiệp Hà Nội thì sẽ tập trung hơn về việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo vào công nghiệp thế nào. Riêng với trường Học viện Kỹ thuật quân sự thì lại muốn ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực quân sự, nâng cấp các khí tài để nó hoạt động được thông minh hơn, chính xác hơn và giảm thương vong cho binh lính.

Nội dung đề cương Trí tuệ nhân tạo của Học viện kỹ thuật quân sự.

Chương 1: Giới thiệu chung
Chương 2: Logic hình thức
Chương 3: Các phương pháp tìm kiếm mù
Chương 4: Các phương pháp tìm kiếm có sử dụng thông tin
Chương 5: Các chiến lược tìm kiếm có đối thủ
Chương 6: Các bài toán thỏa rằng buộc
Chương 7: Nhập môn học máy

Bạn có thể tải tài liệu tại đây.

Có thể bạn quan tâm tài liệu: Giáo trình trí tuệ nhân tạo AI học viện bưu chính viễn thông.

Con đường trở thành Fullstack AI developer

Con đường trở thành Fullstack AI developer

Các vấn đề cần học để trở thành Fullstack AI developer

Data – Dữ liệu:

  • Thu thập dữ liệu
  • Tinh lọc dữ liệu
  • Lưu trữ dữ liệu
  • Dãn nhãn dữ liệu
  • Làm giàu dữ liệu
  • Cập nhật dữ liệu

AI model – Mô hình AI:

  • Huấn luyện
  • Kiểm thử
  • Điều chỉnh
  • Tối ưu
  • Kết hợp
  • Nén

Backend:

  • Phân tải
  • Tìm kiếm
  • So sánh
  • Sắp xếp
  • Caching
  • Logging

Frontend:

  • Personalization
  • Visualization
  • Recommendation
  • User Experience
  • User Interface

Nguồn : FB Lê Công Thành

Học và ứng dụng DATA SCIENTIST, AI, MACHINE LEARNER với KAGGLE

KAGGLE: học tập và áp dụng kiến thức vào các Project về DATA SCIENTIST, AI, MACHINE LEARNER

Kaggle là nơi để những người nghiên cứu về data science có thể chia sẻ kiến thức, dữ liệu và những người mới nghiên cứu về machine learning có thể học tập, tìm kiếm tài liệu, tham gia các cuộc thi và áp dụng các kiến thức này vào các project thực tế.

Tổng hợp về trí tuệ nhân tạo

  • Slide về trí tuệ nhân tạo:

– Bài giảng của thầy Phạm Trọng Hoàn: https://pdfs.semanticscholar.org/presentation/33e2/1d6243aa43da3426198243dc387dcc69bdf1.pdf

– Nhập môn trí tuệ nhân tạo: https://pdfs.semanticscholar.org/presentation/33e2/1d6243aa43da3426198243dc387dcc69bdf1.pdf

– Trí tuệ nhân tạo: http://thuvien.tvu.edu.vn/ebook/download/cntt/baigiangtrituenhantao.pdf

  • Bài báo về trí tuệ nhân tạo:

– Bài nghiên cứu về ứng dụng trí tuệ tạo: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.03604.pdf

  • Cổng tìm kiếm bài báo nghiên cứu khoa học:

– Semantic Scholar: https://www.semanticscholar.org/

Một số thư viện phổ biến cho kỹ sư Machine Learning và Deep Learning (P1)

Một số thư viện phổ biến cho kỹ sư Machine Learning và Deep Learning(P1)

Học Machine learning(Học máy) và Deep learning (học máy sâu) rất khó khăn cho người mới học. Cũng như các thư viện Deep learning rất khó để có thể hiểu. Tôi đã tạo một kho trên Github(cheatsheet-ai) với các phần ghi chú quan trọng mà tôi tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau. Cùng xem và bổ sung cho các phần này nếu bạn có.

1. Keras (Thư viện phân tích dữ liệu trên Python)

Nguồn: https://www.datacamp.com/community/blog/keras-cheat-sheet#gs.DRKeNMs

2. Numpy

Nguồn: https://www.datacamp.com/community/blog/python-numpy-cheat-sheet#gs.AK5ZBgE

3. Pandas

Nguồn: https://www.datacamp.com/community/blog/pandas-cheat-sheet-python#gs.HPFoRIc

Nguồn: https://www.datacamp.com/community/blog/python-pandas-cheat-sheet#gs.oundfxM

4. Scipy

Nguồn: https://www.datacamp.com/community/blog/python-scipy-cheat-sheet#gs.JDSg3OI

5. Matplotlib

Nguồn: https://www.datacamp.com/community/blog/python-matplotlib-cheat-sheet#gs.uEKySpY

6. Scikit-learn

Nguồn: https://www.datacamp.com/community/blog/scikit-learn-cheat-sheet

7. Neural Networks Zoo

Nguồn: http://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/