Bài giảng Lập trình Python cho máy học: Bài mở đầu - TS. Nguyễn Vinh Tiệp

Tài liệu này cung cấp một cái nhìn tổng quan về môn học CS116 - Lập trình Python cho Máy học, bao gồm các chủ đề chính sẽ được đề cập, lịch sử và thành tựu của máy học, và ôn tập ngôn ngữ lập trình Python. Tài liệu này dành cho sinh viên và những người quan tâm đến việc học lập trình Python để ứng dụng trong lĩnh vực máy học.

Sinh viên đại học chuyên ngành công nghệ thông tin, kỹ sư phần mềm, nhà nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học.

Tài liệu này bao gồm các nội dung chính sau: Giới thiệu về môn học, bao gồm các chủ đề như giới thiệu về máy học và Python, lập trình Numpy và Matplotlib, quy trình xây dựng mô hình máy học, tiền xử lý dữ liệu và đánh giá mô hình, và mô hình học không giám sát. Lịch sử và thành tựu của máy học, từ những năm 1950 đến nay, bao gồm các giai đoạn phát triển của trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu, cùng với các ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực như robotics, xử lý ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, y sinh, tài chính và thương mại điện tử. Ôn tập ngôn ngữ lập trình Python, bao gồm các khái niệm cơ bản như kiểu dữ liệu, toán tử, cấu trúc dữ liệu (List, Tuple, Set, Dictionary), cấu trúc rẽ nhánh, cấu trúc vòng lặp, hàm, bao hàm, lập trình hướng đối tượng (OOP), class, object, phương thức, kế thừa. Tài liệu cũng giới thiệu về môi trường lập trình Python, bao gồm các IDE phổ biến như PyCharm, Visual Studio Code, Sublime Text, Vim, GNU Emacs, Spyder, Atom, Jupyter, Eclipse, IntelliJ IDEA, Notepad++, và nền tảng Colab của Google.