Bài giảng Học máy trang bị cho sinh viên kiến thức về các nguyên lý và thuật toán học máy, xử lý và phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán, phân loại, phân cụm, đánh giá hiệu suất mô hình và ứng dụng học máy trong giải quyết các bài toán thực tiễn.

Ebook "Principles of artificial neural networks" của Daniel Graupe trình bày cơ sở lý thuyết, thuật toán học (giám sát, không giám sát, tăng cường) và ứng dụng thực tế.

Ebook do Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP. HCM upload.

Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ

Thư viện Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP. HCM

Địa chỉ: Số 1 Võ Văn Ngân, Phường Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh

Email: thuvien@hcmute.edu.vn

ĐT: (+84 028).3896.9920 - (+84 028).3722.1223

Ebook giới thiệu về nhận dạng mẫu và học máy trình bày các khái niệm cơ bản, phân loại, phân cụm, trích xuất đặc trưng (MI, SVD, NMF), và lựa chọn đặc trưng cho dữ liệu chuỗi thời gian.

Ebook do Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP. HCM upload.

Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ

Thư viện Trường Đại học Công nghệ Kỹ thuật TP. HCM

Địa chỉ: Số 1 Võ Văn Ngân, Phường Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh

Email: thuvien@hcmute.edu.vn

ĐT: (+84 028).3896.9920 - (+84 028).3722.1223

Tạp chí Khoa học Giáo dục Kỹ thuật: Tập 19, số 02 (04/2024) gồm các nghiên cứu về ChatGPT, bảo mật dữ liệu, học máy, trò chơi giáo dục và phân tích tình cảm.
Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ
Thư viện Trường Đại Học Công nghệ Kỹ Thuật Tp.HCM
Địa chỉ: Số 1 Võ Văn Ngân, Phường Linh Chiểu, Tp. Thủ Đức, Tp. Hồ Chí Minh, Việt Nam
Email: thuvien@hcmute.edu.vn, thuvienspkt@hcmute.edu.vn
ĐT: (+84 028) 3896 9920 - (+84 028) 3722 1223 EXT 8222

Sách "Giới thiệu về Nhận dạng Mẫu và Học Máy" trình bày các khái niệm cơ bản, phân loại, phân cụm, trích xuất đặc trưng (MI, SVD, NMF), và lựa chọn đặc trưng cho dữ liệu chuỗi thời gian.
Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ
Thư viện Trường Đại Học Công nghệ Kỹ Thuật Tp.HCM
Địa chỉ: Số 1 Võ Văn Ngân, Phường Linh Chiểu, Tp. Thủ Đức, Tp. Hồ Chí Minh, Việt Nam
Email: thuvien@hcmute.edu.vn, thuvienspkt@hcmute.edu.vn
ĐT: (+84 028) 3896 9920 - (+84 028) 3722 1223 EXT 8222

Sách "Principles of artificial neural networks" của Daniel Graupe trình bày cơ sở lý thuyết, thuật toán học (giám sát, không giám sát, tăng cường) và ứng dụng thực tế.
Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ
Thư viện Trường Đại Học Công nghệ Kỹ Thuật Tp.HCM
Địa chỉ: Số 1 Võ Văn Ngân, Phường Linh Chiểu, Tp. Thủ Đức, Tp. Hồ Chí Minh, Việt Nam
Email: thuvien@hcmute.edu.vn, thuvienspkt@hcmute.edu.vn
ĐT: (+84 028) 3896 9920 - (+84 028) 3722 1223 EXT 8222

Đồ án tốt nghiệp do Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng upload.

Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ

❖ Thư viện Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng

❖ Địa chỉ: Số 215 Điện Biên Phủ, Phường Gia Định, TP. Hồ Chí Minh

❖ Email: library@hiu.vn

❖ ĐT: 028.7308.3456

Đồ án tốt nghiệp do Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng upload.

Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ

❖ Thư viện Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng

❖ Địa chỉ: Số 215 Điện Biên Phủ, Phường Gia Định, TP. Hồ Chí Minh

❖ Email: library@hiu.vn

❖ ĐT: 028.7308.3456

Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ

Trung tâm Thông tin Thư viện và Học liệu trường Đại học Bà Rịa - Vũng Tàu

Địa chỉ: Số 01 Trương Văn Bang, P.7, Tp.Vũng Tàu

Email: lib@bvu.edu.vn

Điện thoại: (+84) 647305456

Bộ Flashcard ôn tập Ứng dụng AI trong kinh doanh là giải pháp học nhanh, nhớ lâu giúp bạn dễ dàng làm chủ mọi kiến thức cốt lõi của môn học. Hệ thống thẻ được thiết kế thực chiến, bóc tách toàn diện từ định nghĩa, các nhánh nghiên cứu như Học máy, Học sâu cho đến mô hình ứng dụng AI trong tài chính. Bằng cách tập trung vào các từ khóa cốt lõi kết hợp cùng emoji sinh động, bộ thẻ giúp bạn kích thích trí nhớ thị giác và phản xạ nhanh trước mọi câu hỏi. Đây chính là "bí kíp" bỏ túi giúp bạn nhận diện nhanh các bẫy lý thuyết, tiết kiệm thời gian ôn thi mà vẫn tự tin chinh phục điểm số cao nhất.

Tài liệu Machine Learning cơ bản cung cấp những kiến thức nền tảng về học máy, giúp người học hiểu được nguyên lý hoạt động và các phương pháp xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo từ dữ liệu. Nội dung tài liệu giới thiệu các khái niệm cơ bản về Machine Learning, quy trình xây dựng mô hình, tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn đặc trưng, huấn luyện và đánh giá mô hình, cùng các nhóm thuật toán phổ biến như học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.

Tài liệu đọc "Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu" bao gồm 4 chương: Chương 1 sẽ trình bày những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học. Chương 2 bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính. Một số phương pháp huấn luyện khác nhau sẽ được trình bày, gồm bình phương tối thiểu, Ridge, và LASSO. Chương 3 sẽ trình bày một số mô hình học máy để giải quyết bài toán phân loại, gồm K-NN, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên. Chương 4 chứa các khái niệm và vấn đề cơ bản của Khai phá dữ liệu. Một ví dụ cụ thể là khai phá luật kết hợp sẽ được trình bày. Mời các bạn cùng tham khảo!

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu trình bày các nội dung chính sau: những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học; bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính; trình bày bài toán phân cụm, một ví dụ của lớp bài toán học không giám sát.

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo do PGS.TS. Phạm Văn Song biên soạn mang đến một cái nhìn toàn diện và sâu sắc về một trong những công nghệ tiên phong nhất hiện nay. Nội dung bài học dẫn dắt người nghe đi từ các định nghĩa nền tảng cốt lõi, nguyên lý hoạt động cho đến khả năng ứng dụng mạnh mẽ của AI vào thực tiễn công nghệ hiện đại.

Tài liệu "Kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo dành cho học sinh phổ thông" giới thiệu lịch sử, khái niệm AI, máy học, ứng dụng (bảo mật, y tế, lái xe tự động), thuật toán phân loại, phân loại hình ảnh dựa trên các đặc trưng, hiểu về video và văn bản.

Tài liệu "Trí tuệ nhân tạo & Khoa học dữ liệu" giới thiệu AI, học máy qua Teachable Machine và Python; ứng dụng trong robotics, trợ lý ảo, và Scratch. Tài liệu không chỉ cung cấp kiến thức lý thuyết mà còn chú trọng đến thực hành, mỗi chương đều có các bài tập và câu hỏi ôn tập giúp người đọc củng cố kiến thức và rèn luyện kỹ năng.