Skip to content

Latest commit

 

History

History
117 lines (86 loc) · 3.08 KB

Lộ trình Bottom-up.md

File metadata and controls

117 lines (86 loc) · 3.08 KB
Raw

Lộ trình Botttom up

Lập trình cơ bản

Luyện tập Python cơ bản

  • Cấu trúc dữ liệu, mệnh đề điều kiện, vòng lặp đơn giản
  • Vòng lặp nâng cao, Hàm
  • Làm với với file và các thư viện
  • Cách code clear and clean

Thực hành lập trình python

  • Luyện tập trên các bài tập được giao
  • Luyện tập code python trên Leetcode

OOP với Python (đang xây dựng)

Kiến thức toán học cơ bản (optional)

  1. Đại số tuyến tính
  • Vector, Ma trận và các tính chất
  • Xây dựng, tính toán trên ma trận sử dụng Numpy
  1. Giải tích 1
  • Giới hạn
  • Hàm Liên tục
  • Khái niệm đạo hàm
  • Quy tắc chuỗi một biến
  1. Giải tích 2
  • Ôn tập quy tắc chuỗi
  • Đạo hàm Vector - Scalar, Gradient
  • Sử dụng GradientTape xây dựng mô hình tính đạo hàm
  1. Giải tích 3
  • Đạo hàm Vector - Vector
  • Đạo hàm Ma trận - Vector
  • Quy tắc chuỗi nhiều biến
  • Jacobian Matrix
  1. Xác suất 1
  • Đếm
  • Hoán vị, Chỉnh hợp và Tổ hợp
  • Xác suất và các tính chất
  1. Xác suất 2
  • Xác suất điều kiện
  • Xác suất độc lập
  • Công thức xác suất đầy đủ
  • Định lý Bayes
  • Luyện tập áp dụng công thức xác suất đầy đủ + định lý Bayes
  • [Mới] Hệ thống nhận diện tên thực thể
  1. Thống kê 1
  • Kỳ vọng
  • Phương sai
  • Phân phối Bernoulli
  • Phân phối Binomial
  • Phân phối chuẩn (Normal Distributions)
  1. Thống kê 2 - Phân phối chuẩn
  • Hàm phân phối tích lỹ (CDF)
  • Tính chất phân phối chuẩn
  • Phân phối chuẩn đơn vị
  1. Thống kê 3 - Ước lượng tham số mô hình
  • Xác suất và Likelihood
  • Maximum Likelihood Estimation
  • MLE ước lượng phân phối Binomial
  • MLE ước lượng phân phối chuẩn

Machine learning

Làm quen các công cụ

  1. Giới thiệu AI và thư viện
  • AI, Machine Learning, Deep Learning và ứng dụng
  • Giới thiệu thư viện Sklearn
  1. Giới thiệu các thư viện hiển thị
  • Thư viện Matplotlib
  • Thư viện Pandas

Giới thiệu các trang web luyện tập

  1. Giới thiệu Kaggle
  2. Giới thiệu các cuộc thi Hackathon

Các thuật toán Machine learning (đang xây dựng)

  1. Mô hình hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
  2. Mô hình Logistic regression
  3. Mô hình Decision Tree
  4. Mô hình Random Forest
  5. Mô hình Support Vector Machine

Các vấn đề liên quan (đang xây dựng)

  1. Các metric đánh giá mô hình
  2. Tiền xử lý dữ liệu

Deep learning cơ bản (đang xây dựng)

Làm quen các công cụ

Computer vision

Natural language processing

Signal processing

Các kĩ năng khác

  1. Sử dụng Git, Github
  2. Tìm, đọc, hiểu paper
  3. Cách viết tài liệu báo cáo, paper chuẩn