// source: SOLUTIONS_INIT
Ba Khoá Học, Một Lộ Trình Rõ Ràng
Chương trình được xây dựng theo tầng năng lực — bắt đầu từ bất kỳ điểm nào phù hợp với nền tảng của bạn và phát triển theo hướng mình cần.
Trang Chủ// processing: METHODOLOGY
Phương Pháp Giảng Dạy
Tất cả khoá học tại Mạng Não tuân theo một nguyên tắc chung: mỗi kỹ thuật được dạy trong bối cảnh của toàn bộ pipeline, không phải như một bước riêng lẻ.
Học viên học cách đặt câu hỏi trước khi học cách trả lời — vì trong thực tế công việc AI, việc xác định đúng vấn đề thường quan trọng hơn việc chọn đúng thuật toán.
Lịch học linh hoạt với cả buổi trực tiếp tại Hà Nội và trực tuyến. Tài liệu và bản ghi lại có sẵn trong 12 tháng sau khi hoàn thành.
Đặt vấn đề đúng cách
Trước mỗi kỹ thuật, học viên phân tích bối cảnh và xác định liệu đây có phải bài toán ML hay không.
Thực hành có hướng dẫn
Bài tập được thiết kế để học viên phải ra quyết định, không chỉ điền vào chỗ trống.
Phản hồi và điều chỉnh
Giảng viên xem xét quyết định thiết kế và giải thích tại sao một lựa chọn tốt hơn trong bối cảnh cụ thể.
Tích hợp vào dự án
Kỹ thuật vừa học được áp dụng vào dự án đang xây dựng — không tách rời như bài tập độc lập.
// course_01: END_TO_END_AI
Xây Dựng Dự Án AI Từ Đầu Đến Cuối
Khoá học theo dự án thực chiến hướng dẫn toàn bộ vòng đời của một dự án AI — từ định nghĩa vấn đề và thu thập dữ liệu, qua thử nghiệm và lựa chọn mô hình, đến triển khai và bảo trì.
Thay vì dạy các kỹ thuật rời rạc, khoá học nhấn mạnh vào quy trình ra quyết định tại mỗi giai đoạn: cách diễn đạt vấn đề dưới dạng bài toán ML, cách đánh giá liệu mô hình có đủ tốt cho production, và cách lên kế hoạch cho các ràng buộc thực tế.
Nội Dung Chính
Phù Hợp Với
Kỹ sư ML trung cấp
Học Phí
14.000.000 ₫
Lộ Trình Dự Án
Dự án phân loại: xây dựng classifier cho văn bản hoặc ảnh
Dự án hồi quy: dự báo với dữ liệu thời gian thực
Dự án mở: học viên tự định nghĩa và triển khai toàn bộ
// course_02: APPLIED_DATA_SCIENCE
Các Lĩnh Vực Dataset Thực Tế
Y Tế Công Cộng
Đô Thị Thông Minh
Thương Mại
Chương Trình Khoa Học Dữ Liệu Ứng Dụng
Chương trình toàn diện từ thu thập dữ liệu đến trình bày kết quả. Bao gồm phân tích khám phá, mô hình hoá thống kê, kiểm định giả thuyết, học máy giám sát và không giám sát, phân tích chuỗi thời gian và trực quan hoá dữ liệu.
Sử dụng Python xuyên suốt với pandas, matplotlib, seaborn, statsmodels và scikit-learn. Phù hợp cho người có tư duy phân tích từ nhiều nền tảng khác nhau.
Nội Dung Chính
Phù Hợp Với
Mọi nền tảng
Học Phí
20.000.000 ₫
// course_03: MODEL_OPTIMIZATION
Tối Ưu Hoá Mô Hình & Hyperparameter Tuning
Workshop kỹ thuật chuyên sâu về nghệ thuật và khoa học khai thác tối đa hiệu suất từ mô hình ML. Bao gồm chiến lược tìm kiếm siêu tham số, kỹ thuật regularization, learning rate scheduling, ensemble methods và các cân nhắc về hiệu quả tính toán.
Sử dụng scikit-learn, Optuna và PyTorch. Dành cho kỹ sư có thể xây mô hình nhưng muốn nâng cao cách tiếp cận có hệ thống trong tối ưu hoá.
Nội Dung Chính
Phù Hợp Với
Kỹ sư ML đã có kinh nghiệm
Học Phí
7.800.000 ₫
Công Cụ Được Sử Dụng
scikit-learn
Optuna
PyTorch
Thời lượng: ~4 tuần, 3 buổi/tuần
// processing: COMPARISON_MATRIX
Chọn Khoá Học Phù Hợp
So sánh ba chương trình để xác định điểm bắt đầu phù hợp nhất với bạn.
| Tiêu Chí | End-to-End AI | Applied DS | Optimization |
|---|---|---|---|
| Yêu cầu đầu vào | ML trung cấp | Mọi nền tảng | ML có kinh nghiệm |
| Học phí | 14.000.000 ₫ | 20.000.000 ₫ | 7.800.000 ₫ |
| Thời lượng ước tính | ~3 tháng | ~5 tháng | ~4 tuần |
| Python từ đầu | |||
| Dự án triển khai thực tế | |||
| Bayesian optimization | |||
| Phân tích thống kê chuyên sâu |
Không chắc chắn nên bắt đầu từ đâu? Liên hệ để được tư vấn.
Tiêu Chuẩn Chung Cho Tất Cả Khoá Học
Bảo Mật Dữ Liệu
Dữ liệu bài tập không chứa thông tin cá nhân thực. Học viên không chia sẻ dữ liệu nhạy cảm trong khoá học.
Cập Nhật Nội Dung
Nội dung khoá học được xem xét và cập nhật mỗi quý để theo kịp thay đổi trong hệ sinh thái công cụ.
Hỗ Trợ Kỹ Thuật
Câu hỏi kỹ thuật được trả lời trong cộng đồng, phiên hỏi đáp trực tiếp hàng tuần với giảng viên.
Chứng Nhận
Học viên hoàn thành khoá nhận chứng nhận từ Mạng Não, có thể dùng làm bằng chứng năng lực bổ sung.
// output: CTA
Sẵn Sàng Bắt Đầu?
Gửi tin nhắn để chúng tôi tư vấn khoá học phù hợp nhất với nền tảng và mục tiêu của bạn.
Liên Hệ Tư Vấn