Tuyển dụng Check with seller Cần Thơ => Cần giảng viên Khoa học Máy tính dạy về học máy (Machine Learning)

Thông tin tuyển dụng, Để giúp bạn có một về Học Máy (Machine Learning) dành cho giảng viên Khoa học Máy tính, tôi sẽ chia nó thành các phần sau. Hướng dẫn này sẽ tập trung vào việc cung cấp kiến thức nền tảng vững chắc, các phương pháp giảng dạy hiệu quả, và các tài liệu tham khảo hữu ích.

I. Mục tiêu tổng quan

Mục tiêu của khóa học:

Cung cấp cho sinh viên kiến thức nền tảng về các khái niệm, thuật toán và ứng dụng chính của Học Máy.
Trang bị cho sinh viên khả năng phân tích, thiết kế và triển khai các hệ thống Học Máy đơn giản.
Giúp sinh viên làm quen với các công cụ và thư viện Học Máy phổ biến.
Khuyến khích sinh viên tự học và nghiên cứu sâu hơn về Học Máy.

Đối tượng:

Sinh viên Khoa học Máy tính đã có kiến thức về:
Đại số tuyến tính
Giải tích
Xác suất thống kê
Lập trình (Python là lựa chọn tốt nhất)
Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

II. Nội dung chi tiết của khóa học

cấu trúc đề xuất cho một khóa học Học Máy cơ bản. Bạn có thể điều chỉnh để phù hợp với thời lượng và mục tiêu cụ thể của khóa học của mình.

Chương 1: Giới thiệu về Học Máy (Introduction to Machine Learning)

Khái niệm:

Định nghĩa Học Máy.
Sự khác biệt giữa Học Máy, Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Khoa học Dữ liệu (Data Science).
Các loại Học Máy:
Học có giám sát (Supervised Learning)
Học không giám sát (Unsupervised Learning)
Học bán giám sát (Semi-supervised Learning)
Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Các ứng dụng của Học Máy:

Ví dụ về các ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau (ví dụ: y tế, tài chính, giao thông, v.v.).

Quy trình xây dựng một hệ thống Học Máy:

Thu thập dữ liệu (Data Collection)
Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing)
Lựa chọn mô hình (Model Selection)
Huấn luyện mô hình (Model Training)
Đánh giá mô hình (Model Evaluation)
Triển khai mô hình (Model Deployment)

Các thách thức trong Học Máy:

Overfitting
Underfitting
Bias và Variance
Thiếu dữ liệu
Dữ liệu nhiễu

Công cụ và thư viện Học Máy phổ biến:

Python (ngôn ngữ lập trình chính)
NumPy (thư viện cho tính toán số học)
Pandas (thư viện cho phân tích và xử lý dữ liệu)
Scikit-learn (thư viện cung cấp các thuật toán Học Máy)
TensorFlow và PyTorch (các framework cho Deep Learning)
Matplotlib và Seaborn (thư viện cho trực quan hóa dữ liệu)

Chương 2: Học có giám sát (Supervised Learning)

Hồi quy (Regression):

Hồi quy tuyến tính đơn giản (Simple Linear Regression)
Hồi quy tuyến tính đa biến (Multiple Linear Regression)
Đa thức hóa (Polynomial Regression)
Đánh giá mô hình hồi quy (Mean Squared Error, R-squared)
Các phương pháp chính quy hóa (Regularization): Ridge Regression, Lasso Regression

Phân loại (Classification):

Hồi quy Logistic (Logistic Regression)
Máy Vector Hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM)
Cây quyết định (Decision Trees)
Rừng ngẫu nhiên (Random Forests)
K-Nearest Neighbors (KNN)
Naive Bayes
Đánh giá mô hình phân loại (Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC curve, AUC)

Chương 3: Học không giám sát (Unsupervised Learning)

Phân cụm (Clustering):

K-means
Hierarchical Clustering
DBSCAN
Đánh giá kết quả phân cụm (Silhouette Score, Davies-Bouldin Index)

Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction):

Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis - PCA)
Tự mã hóa (Autoencoders) (Giới thiệu cơ bản)

Chương 4: Đánh giá và lựa chọn mô hình (Model Evaluation and Selection)

Kỹ thuật đánh giá mô hình:

Hold-out method
Cross-validation (K-fold cross-validation)
Leave-one-out cross-validation

Lựa chọn mô hình:

Sử dụng các độ đo đánh giá phù hợp với bài toán
Grid search và Random search để tìm kiếm siêu tham số (hyperparameter tuning)

Xử lý Overfitting và Underfitting:

Regularization
Increasing/Decreasing model complexity
Adding more data

Chương 5: Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing)

Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning):

Xử lý dữ liệu thiếu (Missing data)
Xử lý dữ liệu nhiễu (Noise data)
Loại bỏ dữ liệu trùng lặp (Duplicate data)

Chuyển đổi dữ liệu (Data Transformation):

Scaling (Min-Max Scaling, Standardization)
Encoding categorical variables (One-Hot Encoding, Label Encoding)

Chọn lọc đặc trưng (Feature Selection):

Filter methods
Wrapper methods
Embedded methods

Chương 6: Giới thiệu về Mạng Nơ-ron (Introduction to Neural Networks) (Tùy chọn)

Cấu trúc cơ bản của một mạng nơ-ron:

Perceptron
Multi-layer Perceptron (MLP)
Các hàm kích hoạt (Activation functions)

Thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation)

Các kỹ thuật tối ưu hóa (Optimization algorithms):

Gradient Descent
Adam
RMSprop

Giới thiệu về Deep Learning frameworks (TensorFlow, PyTorch)

III. Phương pháp giảng dạy

Kết hợp lý thuyết và thực hành:

Sau mỗi phần lý thuyết, cần có các bài tập thực hành để sinh viên áp dụng kiến thức.
Sử dụng các ví dụ thực tế để minh họa các khái niệm.

Sử dụng các công cụ trực quan hóa:

Sử dụng biểu đồ, đồ thị để trực quan hóa dữ liệu và kết quả mô hình.

Khuyến khích làm việc nhóm:

Giao các dự án nhóm để sinh viên cùng nhau giải quyết các bài toán Học Máy phức tạp hơn.

Sử dụng các nền tảng trực tuyến:

Sử dụng Jupyter Notebook để viết code và trình bày kết quả.
Sử dụng Google Colab để sinh viên có thể chạy code trên cloud mà không cần cài đặt.
Sử dụng các diễn đàn trực tuyến (ví dụ: Stack Overflow) để sinh viên có thể đặt câu hỏi và trao đổi kiến thức.

Tạo động lực cho sinh viên:

Giới thiệu các ứng dụng thú vị của Học Máy.
Tổ chức các cuộc thi Học Máy nhỏ.
Mời các chuyên gia trong ngành đến nói chuyện.

IV. Tài liệu tham khảo

Sách:

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow by Aurélien Géron
Pattern Recognition and Machine Learning by Christopher Bishop
The Elements of Statistical Learning by Hastie, Tibshirani, and Friedman

Khóa học trực tuyến:

Machine Learning by Andrew Ng (Coursera)
Deep Learning Specialization by Andrew Ng (Coursera)
Fast.ai courses

Các trang web và blog:

Machine Learning Mastery
Towards Data Science
Analytics Vidhya

Datasets:

UCI Machine Learning Repository
Kaggle Datasets

V. Đánh giá

Bài tập:

Các bài tập thực hành sau mỗi chương.

Dự án:

Một hoặc nhiều dự án nhóm để sinh viên áp dụng kiến thức vào giải quyết các bài toán thực tế.

Kiểm tra giữa kỳ và cuối kỳ:

Đánh giá kiến thức lý thuyết và khả năng giải quyết bài tập.

Thuyết trình dự án:

Sinh viên trình bày dự án của mình và trả lời các câu hỏi.

VI. Ví dụ cụ thể cho một buổi học

Giả sử bạn đang dạy về Hồi quy tuyến tính đơn giản.

1. Giới thiệu (15 phút):

Nhắc lại khái niệm Học có giám sát.
Giới thiệu bài toán hồi quy: dự đoán một giá trị liên tục dựa trên một hoặc nhiều biến đầu vào.
Nêu ví dụ về bài toán hồi quy tuyến tính đơn giản: dự đoán giá nhà dựa trên diện tích.

2. Lý thuyết (30 phút):

Giải thích công thức của hồi quy tuyến tính đơn giản: y = mx + b
Giải thích ý nghĩa của m (slope) và b (intercept).
Giải thích phương pháp Ordinary Least Squares (OLS) để tìm m và b.
Giới thiệu các độ đo đánh giá mô hình hồi quy: Mean Squared Error (MSE), R-squared.

3. Thực hành (45 phút):

Sử dụng Jupyter Notebook và Python.
Sử dụng thư viện Scikit-learn để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.
Sử dụng dữ liệu mẫu (ví dụ: dữ liệu về diện tích và giá nhà).
Thực hiện các bước:
Nhập dữ liệu.
Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra.
Huấn luyện mô hình trên tập huấn luyện.
Dự đoán giá trị trên tập kiểm tra.
Đánh giá mô hình bằng MSE và R-squared.
Trực quan hóa kết quả: vẽ đường hồi quy trên biểu đồ.

4. Thảo luận và bài tập về nhà (10 phút):

Thảo luận về kết quả thực hành.
Giao bài tập về nhà: tìm một bộ dữ liệu khác và xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.

Lưu ý quan trọng:

Luôn cập nhật kiến thức:

Lĩnh vực Học Máy phát triển rất nhanh, vì vậy bạn cần liên tục cập nhật kiến thức mới.

Tập trung vào kiến thức nền tảng:

Giúp sinh viên hiểu rõ các khái niệm cơ bản trước khi đi vào các thuật toán phức tạp.

Khuyến khích tư duy phản biện:

Đặt câu hỏi để khuyến khích sinh viên suy nghĩ về các ưu điểm và nhược điểm của các phương pháp khác nhau.

Hy vọng hướng dẫn này sẽ giúp bạn xây dựng một khóa học Học Máy hiệu quả và hấp dẫn! Chúc bạn thành công!

Contact seller Share

Comments