Bài giảng "Trí tuệ nhân tạo" Chương 6: Perceptron, giới thiệu mô hình mạng nơ-ron đơn giản đầu tiên dùng trong học máy. Nội dung bài học giúp hiểu cách hoạt động của Perceptron, thuật toán huấn luyện, và khả năng phân loại tuyến tính. Đây là nền tảng để tiếp cận mạng nơ-ron và deep learning.

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.