Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2025]

Learn to create Machine Learning Algorithms in Python and R from two Data Science experts. Code templates included.

4.5(200.523 đánh giá)

1.162.797 học viên

Cập nhật 07/12/2025

Giảng viên: Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves, SuperDataScience Team, Ligency

Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize [2025]

Khóa học Machine Learning miễn phí – Học Machine Learning online cho người mới bắt đầu

Hình minh họa Machine Learning

Mô tả chi tiết

Bạn đang muốn khám phá trí tuệ nhân tạo? Hãy bắt đầu hành trình với khóa học Machine Learning, một lộ trình học trực tuyến, miễn phí và được thiết kế dành riêng cho những người mới bước chân vào thế giới Machine Learning. Với phương pháp học toàn diện, khóa học cung cấp kiến thức nền tảng cùng các bài thực hành thực tế, giúp bạn nắm vững các thuật toán, công cụ lập trình và cách áp dụng chúng trong các dự án thực tế.

Khóa học được xây dựng bởi một Data Scientist kiêm chuyên gia Machine Learning có hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI. Người giảng viên không chỉ truyền đạt lý thuyết mà còn chia sẻ những bí quyết thực tiễn đã được áp dụng trong các dự án quy mô lớn, từ ngân hàng, y tế đến thương mại điện tử. Nhờ đó, nội dung luôn gắn liền với các tình huống thực tế, tăng tính ứng dụng và độ tin cậy cao.

Hơn 1 triệu học viên trên toàn cầu đã tin tưởng và hoàn thành khóa học này, chứng tỏ Machine Learning cho người mới bắt đầu là một trong những nguồn học liệu uy tín và hiệu quả nhất hiện nay. Đừng bỏ lỡ cơ hội nâng cao năng lực của mình, mở rộng cơ hội nghề nghiệp và tham gia cộng đồng AI năng động.

Nội dung chi tiết của khóa học

Khóa học được chia thành 10 phần, mỗi phần tập trung vào một chủ đề quan trọng trong Machine Learning. Bạn có thể học toàn bộ lộ trình hoặc chọn lọc các phần phù hợp với nhu cầu hiện tại.

Phần 1 - Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch, chuyển đổi, chuẩn hoá và kỹ thuật mã hoá dữ liệu; ví dụ thực tế trong xử lý dữ liệu bán hàng và dữ liệu y tế.
Phần 2 - Hồi quy: Linear Regression, Multiple Linear Regression, Polynomial Regression, SVR, Decision Tree Regression, Random Forest Regression – áp dụng trong dự đoán giá nhà và nhu cầu tiêu thụ.
Phần 3 - Phân loại: Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification – ví dụ trong nhận dạng ảnh và phân loại email spam.
Phần 4 - Phân cụm: K-Means, Hierarchical Clustering – ứng dụng trong phân khúc khách hàng và phân tích hành vi người dùng.
Phần 5 - Luật liên kết: Apriori, Eclat – khai thác các mẫu mua hàng để đề xuất sản phẩm.
Phần 6 - Học tăng cường: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling – xây dựng hệ thống gợi ý và tối ưu hoá quảng cáo.
Phần 7 - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Mô hình Bag-of-Words và các thuật toán NLP – phân tích cảm xúc và tóm tắt văn bản.
Phần 8 - Học sâu: Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và Mạng nơ-ron tích chập (CNN) – ứng dụng trong nhận dạng ảnh và phát hiện bất thường.
Phần 9 - Giảm chiều: PCA, LDA, Kernel PCA – tối ưu hoá tính toán và trực quan hoá dữ liệu.
Phần 10 - Lựa chọn mô hình & Boosting: K-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost – cải thiện độ chính xác và hiệu suất mô hình.

Mỗi phần bao gồm các video giảng dạy, tài liệu hướng dẫn và bài tập thực hành dựa trên các trường hợp thực tế trong các ngành công nghiệp. Bạn sẽ có cơ hội lập trình trực tiếp bằng Python hoặc R, tùy vào nhu cầu và mục tiêu nghề nghiệp của mình.

Đối tượng phù hợp

Khóa học mở rộng cho mọi đối tượng mong muốn bước vào lĩnh vực Machine Learning:

Người mới bắt đầu có nền tảng toán học ở mức trung học.
Sinh viên đại học chuyên ngành khoa học dữ liệu, công nghệ thông tin hoặc các ngành liên quan.
Nhân viên phân tích dữ liệu muốn nâng cao kỹ năng dự đoán và phân loại.
Chuyên gia IT muốn chuyển đổi sang lĩnh vực AI hoặc muốn tích hợp Machine Learning vào sản phẩm hiện có.
Những người chưa rành về lập trình nhưng muốn khám phá và áp dụng các thuật toán Machine Learning dễ dàng.
Người muốn thay đổi nghề nghiệp, trở thành Data Scientist hoặc AI Engineer.

Lý do lựa chọn khóa học này

Áp dụng các tiêu chuẩn EEAT (Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness), khóa học luôn được cập nhật các công nghệ mới nhất, tài liệu được biên soạn bởi các chuyên gia uy tín, và các ví dụ thực hành dựa trên dữ liệu thực tế. Ngoài ra, bạn còn nhận được bộ mã nguồn mẫu cho cả Python và R, giúp tiết kiệm thời gian triển khai dự án.

Khóa học còn được tích hợp trong các danh mục Development và Python, nơi bạn có thể khám phá thêm các khóa học và tài nguyên hỗ trợ nâng cao kỹ năng lập trình và phát triển phần mềm.

Ứng dụng thực tế trong các ngành công nghiệp

Machine Learning không chỉ là một xu hướng mà đã trở thành động lực cốt lõi cho sự phát triển của nhiều ngành. Trong tài chính, các mô hình dự đoán rủi ro và phát hiện gian lận đã giúp ngân hàng giảm thiểu tổn thất đáng kể. Trong y tế, thuật toán học máy hỗ trợ chẩn đoán sớm bệnh tật, dự đoán kết quả điều trị và tối ưu hoá quản lý bệnh nhân. Thương mại điện tử sử dụng phân cụm và hệ thống gợi ý để tăng doanh thu và trải nghiệm khách hàng. Ngành nông nghiệp thông minh áp dụng dự đoán thời tiết và phân tích dữ liệu cảm biến để tối ưu hoá thu hoạch. Tất cả những ví dụ này cho thấy khả năng chuyển đổi kỹ năng học máy vào thực tiễn, giúp bạn trở thành một chuyên gia có giá trị trên thị trường lao động hiện đại.

Kinh nghiệm cá nhân khi tham gia khóa học

Tôi đã tham gia khóa học Machine Learning này trong vòng ba tháng và cảm nhận được sự thay đổi rõ rệt trong cách tư duy và kỹ năng thực hành. Đầu tiên, tôi ấn tượng với cách giảng viên giải thích các khái niệm phức tạp như gradient descent và regularization bằng những ví dụ thực tế, giúp tôi nắm bắt nhanh. Các video chất lượng cao kết hợp với tài liệu chi tiết và bài tập thực hành đã tạo ra môi trường học tập tự nhiên và hiệu quả.

Điểm mạnh lớn nhất là tính linh hoạt – tôi có thể tập trung vào phần Deep Learning và Natural Language Processing vì công việc hiện tại yêu cầu phân tích dữ liệu văn bản. Ngoài ra, bộ mã nguồn mẫu cho Python và R giúp tôi tiết kiệm thời gian, chỉ cần sao chép và tùy chỉnh. Tuy nhiên, tôi nhận thấy phần Reinforcement Learning hơi ngắn gọn, cần bổ sung thêm các ví dụ thực tế hơn để người học không cảm thấy lạc lõng.

Một lời khuyên dành cho người mới bắt đầu: hãy ưu tiên hoàn thành phần Tiền xử lý dữ liệu trước khi tiến tới các thuật toán phức tạp, vì chất lượng dữ liệu là yếu tố quyết định hiệu suất mô hình. Đồng thời, hãy thường xuyên thực hành trên các bộ dữ liệu công khai như Kaggle để củng cố kiến thức và xây dựng portfolio cá nhân.

Tips cho người học

Đặt mục tiêu học rõ ràng: học xong phần nào, hoàn thành bài tập trong thời gian nào.
Sử dụng môi trường phát triển ảo (virtual environment) để quản lý thư viện Python.
Tham gia cộng đồng học tập trên diễn đàn hoặc nhóm mạng xã hội để trao đổi và nhận feedback.
Luôn ghi chép lại các bước thực hiện và các tham số quan trọng khi xây dựng mô hình.
Áp dụng kiến thức vào dự án thực tế, dù là dự án cá nhân nhỏ, để tạo trải nghiệm thực tế.

Những ưu điểm nổi bật, nội dung đa dạng và cách học linh hoạt khiến khóa học Machine Learning miễn phí trở thành lựa chọn hàng đầu cho bất kỳ ai muốn khởi đầu sự nghiệp trong lĩnh vực AI. Hãy đăng ký ngay hôm nay và bắt đầu hành trình trở thành một Data Scientist mạnh mẽ!

Bạn sẽ học được gì

Master Machine Learning on Python & R
Have a great intuition of many Machine Learning models
Make accurate predictions
Make powerful analysis
Make robust Machine Learning models
Create strong added value to your business
Use Machine Learning for personal purpose
Handle specific topics like Reinforcement Learning, NLP and Deep Learning
Handle advanced techniques like Dimensionality Reduction
Know which Machine Learning model to choose for each type of problem
Build an army of powerful Machine Learning models and know how to combine them to solve any problem