Tài liệu giới thiệu thống kê hướng tới máy học, gồm Thống kê mô tả và suy luận thống kê, giá trị đại diện, giá trị đại diện khác, mức độ phân tán (sử dụng phạm vi và vị trí phần tư), nhất định hiểu về phân tán và độ lệch chuẩn,

Khóa luận về trích xuất thông tin hóa đơn bằng Deep Learning, CNN, RNN. Sử dụng Visual Studio Code, Google Colab, LabelImg-master để xây dựng hệ thống.

Đồ án về Hệ thống quản lý đặt phòng khách sạn Accor hotel có nội dung tập trung phân tích, thiết kế hệ thống, quản lý khách hàng, nhân viên, đặt phòng, báo cáo thống kê.

Đồ án phân tích và thiết kế hệ thống quản lý học vụ trường đại học ICHI, tự động hóa quy trình, nâng cao chất lượng dịch vụ, quản lý thông tin.

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 5 - Hồi quy tuyến tính, cung cấp kiến thức cơ bản và chuyên sâu về mô hình hồi quy tuyến tính – một thuật toán học máy nền tảng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI). Nội dung bao gồm cách xây dựng mô hình hồi quy, hàm mất mát, phương pháp tối ưu hóa gradient descent, cũng như đánh giá và kiểm định mô hình bằng các chỉ số thống kê. Bài giảng phù hợp cho sinh viên ngành CNTT, Khoa học dữ liệu, và những ai quan tâm đến ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu thực tế.

Bài giảng "Lập trình Python cho máy học: Bài 2 - Python cho khoa học dữ liệu" bao gồm các nội dung chính sau đây: Cài đặt jupyter notebook; đọc ghi file cơ bản; trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib; thao tác trên dữ liệu với Pandas. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài viết trình bày dữ liệu một cách hiệu quả. Hàm mô-men sinh là một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt trong lí thuyết xác suất và thống kê vì nó không chỉ giúp xác định các mô-men của biến ngẫu nhiên mà còn hỗ trợ trong việc phân tích và xác định phân phối của các biến ngẫu nhiên.

"Đề thi thử tốt nghiệp THPT môn Tin học (có đáp án) năm 2025 - Sở Giáo dục và Đào tạo Thành phố Huế (Đề thi tham khảo số 4)" là một đề thi thử hữu ích dành cho học sinh chuẩn bị cho kỳ thi tốt nghiệp THPT. Đề thi được xây dựng theo cấu trúc và độ khó tương tự như đề thi chính thức, giúp học sinh làm quen với các dạng bài tập thường gặp. Đặc biệt, kèm theo đáp án chi tiết, tài liệu này hỗ trợ học sinh tự kiểm tra kết quả, từ đó rút kinh nghiệm và nâng cao kỹ năng giải bài tập.

Mời các bạn học sinh tham khảo "Đề thi thử tốt nghiệp THPT môn Tin học (có đáp án) năm 2025 - Sở Giáo dục và Đào tạo Thừa Thiên Huế (Đề thi tham khảo số 11)" để rèn luyện và ôn tập các kiến thức đã học. Tài liệu này cung cấp các dạng bài tập đa dạng và đáp án chi tiết, giúp các em nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề và chuẩn bị tự tin cho kỳ thi tốt nghiệp THPT. Chúc các em ôn tập hiệu quả và đạt kết quả cao!

Mời các bạn cùng tham khảo Đề thi kết thúc học phần học kì 2 môn Học sâu trong khoa học dữ liệu năm 2023-2024 - Trường ĐH Văn Lang sau đây để biết được cấu trúc đề thi, cách thức làm bài thi cũng như những dạng bài chính được đưa ra trong đề thi. Từ đó, giúp các bạn sinh viên có kế hoạch học tập và ôn thi hiệu quả.

Bài viết này trình bày kết quả nghiên cứu về xây dựng tập dữ liệu thuộc lĩnh vực khoa học giáo dục về hoạt động học tập của sinh viên ngành Khoa học tự nhiên, Khoa Sư phạm, Trường Đại học Thủ đô Hà Nội. Bộ dữ liệu không chỉ tập trung vào việc thu thập thông tin mà còn nhấn mạnh đến các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình học tập của sinh viên nhằm định hướng hoạt động giáo dục, phân tích hỗ trợ người học trong việc đưa ra quyết định và nâng cao hiệu quả của quá trình học tập.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên mạng thần kinh tích chập (CNN) để hỗ trợ DJI Tello drone trong việc nhận diện và phân loại các vật thể hình học cơ bản, bao gồm hình tròn, tam giác, hình chữ nhật và ngũ giác đều.

Mục tiêu chung của nghiên cứu "Ứng dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong việc nhận diện mức độ hài lòng của du khách tại các khách sạn thông qua các lời bình luận và nhận xét" là ứng dụng được học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra một hệ thống có khả năng nhận diện mức độ hài lòng của du khách tại các khách sạn thông qua các lời bình luận và nhận xét.

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật "Hệ tư vấn dựa trên trường hàm ý thống kê" được nghiên cứu với mục tiêu: Khảo sát về hệ tư vấn và nghiên cứu nội dung cơ bản của hàm ý thống kê đặc biệt là biến thiên hàm ý và trường hàm ý làm cơ sở cho việc nghiên cứu đề xuất khung khai thác luật hàm ý (luật kết hợp thoả mãn điều kiện hàm ý thống kê) , và từ đó đề xuất ứng dụng khung khai thác luật hàm ý trong việc xây dựng mô hình tư vấn dựa trên trường hàm ý.

Bài viết "Nhu cầu nguồn nhân lực phát triển khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong thời đại kinh tế số" tập trung các nội dung chính liên quan đến phân tích xu thế phát triển và nhu cầu nguồn nhân lực trong lĩnh vực khoa học dữ liệu – trí tuệ nhân đáp ứng nhu cầu xã hội thích ứng với thời đại 4.0. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo dành cho mọi người" cung cấp cho học viên những nội dung về: AI - trí tuệ nhân tạo; xây dựng một dự án AI; xây dựng AI cho công ty/tổ chức của bạn; AI và tác động xã hội của nó;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Khai phá dữ liệu: Chương 1 Tổng quan về Khai phá dữ liệu, cung cấp cho người học những kiến thức như: Nhu cầu của khai phá dữ liệu; Khái niệm KDD và Khai phá dữ liệu; Khai phá dữ liệu và quản trị CSDL; Kiểu dữ liệu trong Khai phá dữ liệu; Kiểu mẫu được khai phá; Công nghệ KPDL điển hình; Một số ứng dụng điển hình; Các vấn đề chính trong Khai phá dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu - Bài 1: Tổng quan về khoa học dữ liệu cung cấp cho người học những kiến thức như: Khoa học dữ liệu là gì; Ứng dụng của khoa học dữ liệu; Data scientist (nhà khoa họcdữ liệu); Các yếu tố phát triển khoa học dữ liệu. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng Lập trình cho khoa học dữ liệu - Bài 8: Thư viện matplotlib cung cấp cho người học những kiến thức như: Giới thiệu vàcài đặt matplotlib; Vẽ biểu đồ đơn giản; Một số loại biểu đồ trong matplotlib; Bài tập. Mời các bạn cùng tham khảo!