• 🚀 Đăng ký ngay để không bỏ lỡ những nội dung chất lượng! 💯 Hoàn toàn miễn phí!

.

trananh15998:
AI với Data thấy giờ đổ xô đi học, nma nó chỉ tuyển bọn giỏi nhất thôi, chứ có nhiều job như làm web đâu, học xong ra thất nghiệp cả đám
Bấm để mở rộng...
AI với Data dễ bỏ mẹ có j khó đâu mà tuyển khó với không nắm chắc cơ bản là được vô chứ học cao siêu mẹ gì vì nó cần kiến thức cơ bản chắc, có nhanh nhẹn tí là được vào
 
trananh15998:
AI với Data thấy giờ đổ xô đi học, nma nó chỉ tuyển bọn giỏi nhất thôi, chứ có nhiều job như làm web đâu, học xong ra thất nghiệp cả đám
Bấm để mở rộng...
phải cực giỏi nhỉ, thất nghiệp cũng ko đúng. Thiếu gì việc bên lập trình
 
tau
LQDuy2:

Nguồn Đức Việt - Việt Ng​

Review bảng điểm thạc sĩ chuyên ngành AI 6 năm trước của mình
👨‍🎓
​


Hi các bạn,
Cách đây tầm 2 tháng, mình có làm 1 bài post review bảng điểm thời học Bách Khoa của mình. Bài post này may mắn nhận được nhiều tương tác của các bạn, nên hôm nay mình xin tiếp tục review bảng điểm thạc sĩ mình hoàn thành tại Đại học kỹ thuật Munich (TUM)
Sau khi mình tốt nghiệp Bách Khoa, do ở nhà thì cũng không biết là sẽ đi làm gì, nên mình xin học bổng toàn phần của bố mẹ để học tiếp lên thạc sĩ. Mình mất 2 năm rưỡi, từ 2015 đến 2018 để hoàn thành chương trình này. Chuyên ngành mình học là AI & Robotics (Ngày ấy AI chưa hot như bây giờ, nên số lượng sinh viên IT theo định hướng này không nhiều). Ngày ấy AI cũng chưa phát triển như bây giờ nên chương trình học của mình chắc chắn sẽ khác nhiều so với các bạn sinh viên học AI hiện tại. Tuy vậy, các môn cơ bản, có thể coi là Signature của AI như Machine Learning, Deep Learning thì bọn mình cũng được học cả.
Giống như nhiều du học sinh khác, quãng thời gian học ở TUM cũng đánh dấu rất nhiều lần đầu tiên của mình.
    • Lần đầu tiên sống ở nước ngoài
    • Lần đầu tiên sống xa gia đình
    • Lần đầu tiên xin phúc khảo (và mình được lên điểm thật
      😎
      )
    • Lần đầu tiên đi xin việc, và xin được việc
    • Lần đầu tiên kiếm được tiền
Và còn rất nhiều lần đầu tiên nữa (ngoại trừ lần đầu tiên có người yêu thì không có
🥲
)
Nội dung chi tiết, nếu các bạn có thời gian, các bạn có thể xem trong video của mình, còn trong post này, mình xin tóm tắt 1 vài điểm thôi
Trước hết mình xin note 1 chút về hệ thống thang điểm ở Đức. Khác với hầu hết các quốc gia khác trên thế giới theo các thang điểm phổ biến như thang điểm 10, thang điểm 100 hay thang điểm 4. Ở Đức điểm chạy ngược từ 5.0 về 1.0. Điểm số càng bé thì càng tốt. 1.0 là điểm tốt nhất, 4.0 là điểm tối thiểu để qua môn. 5.0 là trượt

Kỳ 1​

Kỳ này mình đăng kí học 4 môn: Machine Learning, nhập môn AI, CTDL&GT nâng cao và kiến trúc máy tính nâng cao. Bạn nào đã hoặc đang học AI, có lẽ các bạn cũng biết được tầm quan trọng của Machine Learning - môn học mà bất kỳ sinh viên nào theo đuổi các chuyên ngành có liên quan đến AI đều bắt buộc phải học. Đây là môn học mà mình dành rất nhiều thời gian và công sức để học (Thậm chí 2 tuần nghỉ lễ Noel và năm mới, mình không đi đâu cả và chỉ ngồi học môn này). Cuối cùng mình thi trượt
🥲
. Các môn khác học ít hơn thì lại qua, mặc dù điểm cũng không cao. Bài học rút ra là công sức bỏ ra không phải lúc nào cũng tỷ lệ với kết quả
😞

Qua đây mình cũng muốn gửi lời nhắn nhủ đến những bạn nào đang buồn vì trượt môn (đặc biệt là các môn học quan trọng): Các bạn đừng lo vì chắc chắn các bạn vẫn còn nhiều cơ hội ở phía trước. Mình từng trượt môn học signature của ngành AI, nhưng mình vẫn trở thành kỹ sư AI như bình thường. Thậm chí mình còn dạy các lớp học về AI nữa
☺️

Kỳ 2​

Chưa vượt qua được cú sốc kỳ 1 + đang mải yêu đương nên kỳ này mình đăng ký học 2 môn thôi. 1 trong số đó là thực tập. Môn này các sinh viên sẽ làm theo nhóm 5 người, nhưng do hôm phân nhóm mình ngủ quên, nên cuối cùng mình được xếp vào cùng 1 nhóm với 1 cậu Ấn Độ nhớ nhầm ngày. Nhóm mình là nhóm duy nhất có 2 người. Đề tài bọn mình được chỉ định chứ không được chọn, vì các nhóm kia họ chọn hết cả rồi
🥹
Đề tài của nhóm mình là xây dựng 1 mô hình Deep Learning để nhận dạng vị trí của các loại sụn trong trong MRI (ảnh chụp cộng hưởng từ) của bệnh nhân. Bạn nào đang học về AI/Deep Learning thì sẽ biết đây là bài toán Image Segmentation - 1 trong 3 bài toán cơ bản nhất của mảng Deep Learning for Computer Vision. Lớp có 20 sinh viên thì 17 bạn được 1.0 (điểm cao nhất). Mình được 2.0, nằm trong top 3 từ dưới đếm lên
🙁

Môn còn lại mình trượt. Giữ vững phong độ mỗi kỳ tạch 1 môn
🥺
Theo chương trình chuẩn thì mỗi kỳ sinh viên ở Đức cần hoàn thành 30 tín chỉ. Mình gộp cả 2 kỳ đầu lại mới hoàn thành 19 tín chỉ
😭

Kỳ 3​

Kỳ này bọn mình có 1 môn thực tập rất thú vị, được gọi là Interdisciplinary Project (IDP). Môn này mỗi 1 sinh viên sẽ phải chọn 1 lĩnh vực khác CNTT, và sẽ phải thực hiện 1 project với mục tiêu ứng dụng AI để giải quyết 1 bài toán trong lĩnh vực đó. Có bạn chọn bên Cơ khí, có bạn chọn bên Vật lý, cũng có sinh viên chọn làm IDP ở ngành Hóa học. Mình thì chọn làm IDP ở ngành Kỹ thuật Điện. Môn này cá nhân mình rất thích, vì mình có cơ hội được tự mình trải nghiệm việc ứng dụng những kiến thức đã học ở 1 lĩnh vực hoàn toàn mới, mà mình chưa có bất kỳ cơ hội tiếp xúc trước đây. Topic mình chọn là xây dựng mô hình AI dự đoán điểm tiếp xúc tối ưu cho các cánh tay robot khi gắp đồ vật. Các bạn có thể hiểu nôm na là khi chúng ta cầm các đồ vật có hình dạng và kích thước khác nhau (quả bóng, cái cốc, cái kéo, …), chúng ta sẽ lựa làm sao cho các điểm tiếp xúc giữa bàn tay chúng ta và đồ vật là tối ưu (giữ được đồ vật chắc nhất, trong khi tốn ít sức nhất). Và project của mình là ứng dụng AI để làm được điều tương tự với cánh tay robot. Nhờ môn này, mình có cơ hội được làm quen với ROS (Robot Operating System). Mọi thứ đều rất ok: Giảng viên hướng dẫn nice, bạn cùng phòng lab cũng nice. Tất cả mọi thứ đều tốt, ngoại trừ điểm
🥲

Kỳ 5​

Đây là kỳ cuối cùng của mình. Mình làm đồ án tốt nghiệp. Đề tài của mình là xây dựng 1 mô hình AI và triển khai thành 1 ứng dụng tương tự như Google Image Search Engine: Ứng dụng cho phép người dùng up 1 bức ảnh chụp các bức tranh về các tác phẩm nghệ thuật, và ứng dụng của mình sẽ áp dụng Deep Learning để tìm ra và trả về bức ảnh tương đồng nhất với bức ảnh đó từ trong Database. Đây cũng là lần đầu tiên mình có khái niệm về việc, các mô hình AI sau khi được huấn luyện xong, sẽ được sử dụng như thế nào trong thực tế. Đồ án tốt nghiệp luôn là môn học quan trọng nhất đối với bất kỳ sinh viên nào, trong bất kỳ chương trình học nào. Và mình may mắn là đã có happy ending với nó. Mình được điểm tối đa (1.0). Nó giúp mình tốt nghiệp với tấm bằng giỏi, cùng với 1 điểm số tương đối ổn (1.7). Thật ra mình biết rất nhiều bạn học ở Đức tốt nghiệp với điểm đẹp hơn mình nhiều. Nhưng với những gì mình đã trải qua trong những kỳ học đầu tiên, mình hài lòng với kết quả này
😁

2 năm rưỡi học ở TUM đem lại cho mình rất nhiều trải nghiệm mà trước đây mình chưa từng bao giờ trải qua. Tấm bằng tốt nghiệp từ ngôi trường top trên này cũng giúp mình mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hơn. Mình hay nói vui với bạn bè là mình tốn nhiều thời gian vào việc học quá. Nhưng mình tin quãng thời gian đó là cần thiết, để mình có thể hoàn thiện bản thân mình hơn
😁

Mình cảm ơn các bạn đã dành thời gian cho bài post/video dài này
☺️




Bấm để mở rộng...
,nhìn giống khứa này
 
LQDuy2:
toán khó chỗ nào m, trên mạng có tụi youtube nước ngoài giải thích hế tmej rồi
Bấm để mở rộng...
Khó ở chỗ biến đổi cho phù hợp ,nắm bắt đào sâu thuật toán ,thay đổi các biến ,hàm số cho ra sai số ,xác xuất thống kê ,phương sai độ lệch chuẩn
 
aidokhongphailatoi:
Khó ở chỗ biến đổi cho phù hợp ,nắm bắt đào sâu thuật toán ,thay đổi các biến ,hàm số cho ra sai số ,xác xuất thống kê ,phương sai độ lệch chuẩn
Bấm để mở rộng...
có cái AI nó tự chỉnh luôn tự vẽ biểu đồ, chỉ việc đọc biểu đồ chém gió kết quả và chém tuning theo cái frameword có cái hàm cái model điều chỉnh đó luôn

còn cái phương sai độ lệch chuẩn là mấy kniem cơ bản thôi
 
LQDuy2:
AI với Data dễ bỏ mẹ có j khó đâu mà tuyển khó với không nắm chắc cơ bản là được vô chứ học cao siêu mẹ gì vì nó cần kiến thức cơ bản chắc, có nhanh nhẹn tí là được vào
Bấm để mở rộng...
thế ah
 
LQDuy2:
có cái AI nó tự chỉnh luôn tự vẽ biểu đồ, chỉ việc đọc biểu đồ chém gió kết quả và chém tuning theo cái frameword có cái hàm cái model điều chỉnh đó luôn

còn cái phương sai độ lệch chuẩn là mấy kniem cơ bản thôi
Bấm để mở rộng...
đó là cơ bản thế model chồng model nó khác . mày phải áp model vào cho tunning ,rồi áp model để lọc số
phương sai độ lệch chuẩn đúng là cơ bản nhưng tất nhiên cơ bản cũng có chuyên sâu chứ,nếu mày muốn làm vip thì có khi mày phải tự tạo công thức cho model của mày luôn đó . làm chơi chơi thì bth còn muốn làm ra đánh giá hiệu suất cao thì phải phức tạp chứ mày ,chưa kể nơ ron phải học thêm toán rời rạc ,lý thuyết đồ thị nữa còn nhiều công thức nữa
 
Sửa lần cuối:
LQDuy2:

Nguồn Đức Việt - Việt Ng​

Review bảng điểm thạc sĩ chuyên ngành AI 6 năm trước của mình
👨‍🎓
​


Hi các bạn,
Cách đây tầm 2 tháng, mình có làm 1 bài post review bảng điểm thời học Bách Khoa của mình. Bài post này may mắn nhận được nhiều tương tác của các bạn, nên hôm nay mình xin tiếp tục review bảng điểm thạc sĩ mình hoàn thành tại Đại học kỹ thuật Munich (TUM)
Sau khi mình tốt nghiệp Bách Khoa, do ở nhà thì cũng không biết là sẽ đi làm gì, nên mình xin học bổng toàn phần của bố mẹ để học tiếp lên thạc sĩ. Mình mất 2 năm rưỡi, từ 2015 đến 2018 để hoàn thành chương trình này. Chuyên ngành mình học là AI & Robotics (Ngày ấy AI chưa hot như bây giờ, nên số lượng sinh viên IT theo định hướng này không nhiều). Ngày ấy AI cũng chưa phát triển như bây giờ nên chương trình học của mình chắc chắn sẽ khác nhiều so với các bạn sinh viên học AI hiện tại. Tuy vậy, các môn cơ bản, có thể coi là Signature của AI như Machine Learning, Deep Learning thì bọn mình cũng được học cả.
Giống như nhiều du học sinh khác, quãng thời gian học ở TUM cũng đánh dấu rất nhiều lần đầu tiên của mình.
    • Lần đầu tiên sống ở nước ngoài
    • Lần đầu tiên sống xa gia đình
    • Lần đầu tiên xin phúc khảo (và mình được lên điểm thật
      😎
      )
    • Lần đầu tiên đi xin việc, và xin được việc
    • Lần đầu tiên kiếm được tiền
Và còn rất nhiều lần đầu tiên nữa (ngoại trừ lần đầu tiên có người yêu thì không có
🥲
)
Nội dung chi tiết, nếu các bạn có thời gian, các bạn có thể xem trong video của mình, còn trong post này, mình xin tóm tắt 1 vài điểm thôi
Trước hết mình xin note 1 chút về hệ thống thang điểm ở Đức. Khác với hầu hết các quốc gia khác trên thế giới theo các thang điểm phổ biến như thang điểm 10, thang điểm 100 hay thang điểm 4. Ở Đức điểm chạy ngược từ 5.0 về 1.0. Điểm số càng bé thì càng tốt. 1.0 là điểm tốt nhất, 4.0 là điểm tối thiểu để qua môn. 5.0 là trượt

Kỳ 1​

Kỳ này mình đăng kí học 4 môn: Machine Learning, nhập môn AI, CTDL&GT nâng cao và kiến trúc máy tính nâng cao. Bạn nào đã hoặc đang học AI, có lẽ các bạn cũng biết được tầm quan trọng của Machine Learning - môn học mà bất kỳ sinh viên nào theo đuổi các chuyên ngành có liên quan đến AI đều bắt buộc phải học. Đây là môn học mà mình dành rất nhiều thời gian và công sức để học (Thậm chí 2 tuần nghỉ lễ Noel và năm mới, mình không đi đâu cả và chỉ ngồi học môn này). Cuối cùng mình thi trượt
🥲
. Các môn khác học ít hơn thì lại qua, mặc dù điểm cũng không cao. Bài học rút ra là công sức bỏ ra không phải lúc nào cũng tỷ lệ với kết quả
😞

Qua đây mình cũng muốn gửi lời nhắn nhủ đến những bạn nào đang buồn vì trượt môn (đặc biệt là các môn học quan trọng): Các bạn đừng lo vì chắc chắn các bạn vẫn còn nhiều cơ hội ở phía trước. Mình từng trượt môn học signature của ngành AI, nhưng mình vẫn trở thành kỹ sư AI như bình thường. Thậm chí mình còn dạy các lớp học về AI nữa
☺️

Kỳ 2​

Chưa vượt qua được cú sốc kỳ 1 + đang mải yêu đương nên kỳ này mình đăng ký học 2 môn thôi. 1 trong số đó là thực tập. Môn này các sinh viên sẽ làm theo nhóm 5 người, nhưng do hôm phân nhóm mình ngủ quên, nên cuối cùng mình được xếp vào cùng 1 nhóm với 1 cậu Ấn Độ nhớ nhầm ngày. Nhóm mình là nhóm duy nhất có 2 người. Đề tài bọn mình được chỉ định chứ không được chọn, vì các nhóm kia họ chọn hết cả rồi
🥹
Đề tài của nhóm mình là xây dựng 1 mô hình Deep Learning để nhận dạng vị trí của các loại sụn trong trong MRI (ảnh chụp cộng hưởng từ) của bệnh nhân. Bạn nào đang học về AI/Deep Learning thì sẽ biết đây là bài toán Image Segmentation - 1 trong 3 bài toán cơ bản nhất của mảng Deep Learning for Computer Vision. Lớp có 20 sinh viên thì 17 bạn được 1.0 (điểm cao nhất). Mình được 2.0, nằm trong top 3 từ dưới đếm lên
🙁

Môn còn lại mình trượt. Giữ vững phong độ mỗi kỳ tạch 1 môn
🥺
Theo chương trình chuẩn thì mỗi kỳ sinh viên ở Đức cần hoàn thành 30 tín chỉ. Mình gộp cả 2 kỳ đầu lại mới hoàn thành 19 tín chỉ
😭

Kỳ 3​

Kỳ này bọn mình có 1 môn thực tập rất thú vị, được gọi là Interdisciplinary Project (IDP). Môn này mỗi 1 sinh viên sẽ phải chọn 1 lĩnh vực khác CNTT, và sẽ phải thực hiện 1 project với mục tiêu ứng dụng AI để giải quyết 1 bài toán trong lĩnh vực đó. Có bạn chọn bên Cơ khí, có bạn chọn bên Vật lý, cũng có sinh viên chọn làm IDP ở ngành Hóa học. Mình thì chọn làm IDP ở ngành Kỹ thuật Điện. Môn này cá nhân mình rất thích, vì mình có cơ hội được tự mình trải nghiệm việc ứng dụng những kiến thức đã học ở 1 lĩnh vực hoàn toàn mới, mà mình chưa có bất kỳ cơ hội tiếp xúc trước đây. Topic mình chọn là xây dựng mô hình AI dự đoán điểm tiếp xúc tối ưu cho các cánh tay robot khi gắp đồ vật. Các bạn có thể hiểu nôm na là khi chúng ta cầm các đồ vật có hình dạng và kích thước khác nhau (quả bóng, cái cốc, cái kéo, …), chúng ta sẽ lựa làm sao cho các điểm tiếp xúc giữa bàn tay chúng ta và đồ vật là tối ưu (giữ được đồ vật chắc nhất, trong khi tốn ít sức nhất). Và project của mình là ứng dụng AI để làm được điều tương tự với cánh tay robot. Nhờ môn này, mình có cơ hội được làm quen với ROS (Robot Operating System). Mọi thứ đều rất ok: Giảng viên hướng dẫn nice, bạn cùng phòng lab cũng nice. Tất cả mọi thứ đều tốt, ngoại trừ điểm
🥲

Kỳ 5​

Đây là kỳ cuối cùng của mình. Mình làm đồ án tốt nghiệp. Đề tài của mình là xây dựng 1 mô hình AI và triển khai thành 1 ứng dụng tương tự như Google Image Search Engine: Ứng dụng cho phép người dùng up 1 bức ảnh chụp các bức tranh về các tác phẩm nghệ thuật, và ứng dụng của mình sẽ áp dụng Deep Learning để tìm ra và trả về bức ảnh tương đồng nhất với bức ảnh đó từ trong Database. Đây cũng là lần đầu tiên mình có khái niệm về việc, các mô hình AI sau khi được huấn luyện xong, sẽ được sử dụng như thế nào trong thực tế. Đồ án tốt nghiệp luôn là môn học quan trọng nhất đối với bất kỳ sinh viên nào, trong bất kỳ chương trình học nào. Và mình may mắn là đã có happy ending với nó. Mình được điểm tối đa (1.0). Nó giúp mình tốt nghiệp với tấm bằng giỏi, cùng với 1 điểm số tương đối ổn (1.7). Thật ra mình biết rất nhiều bạn học ở Đức tốt nghiệp với điểm đẹp hơn mình nhiều. Nhưng với những gì mình đã trải qua trong những kỳ học đầu tiên, mình hài lòng với kết quả này
😁

2 năm rưỡi học ở TUM đem lại cho mình rất nhiều trải nghiệm mà trước đây mình chưa từng bao giờ trải qua. Tấm bằng tốt nghiệp từ ngôi trường top trên này cũng giúp mình mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp hơn. Mình hay nói vui với bạn bè là mình tốn nhiều thời gian vào việc học quá. Nhưng mình tin quãng thời gian đó là cần thiết, để mình có thể hoàn thiện bản thân mình hơn
😁

Mình cảm ơn các bạn đã dành thời gian cho bài post/video dài này
☺️




Bấm để mở rộng...


Rank khá cao đó tml. Đức thì học bổng đéo gì, free mẹ hết r
 
aidokhongphailatoi:
đó là cơ bản thế model chồng model nó khác . mày phải áp model vào cho tunning ,rồi áp model để lọc số
phương sai độ lệch chuẩn đúng là cơ bản nhưng tất nhiên cơ bản cũng có chuyên sâu chứ . làm chơi chơi thì bth còn muốn làm ra đánh giá hiệu suất cao thì phải phức tạp chứ mày ,chưa kể nơ ron phải học thêm toán rời rạc ,lý thuyết đồ thị nữa còn nhiều công thức nữa
Bấm để mở rộng...
tất cả là trích chọn đặc trưng cho ra hàm f(x) đơn giản thế còn chính xác thì đéo mấy tml cao siêu cái mẹ gì

phần đa các bố hiểu lớt vớt lớt với toán rồi tuning bừa và giải thích cũng bừa luôn

mạng neuron hay ở chỗ nó trích chọn tốt vì có áp dụng thêm tí toán cao cấp và mô hình dựa trên mạng nhân tạo thần kinh tao chẳng thấy cao siêu mẹ gì tất nhiên là khó nhưng để mà nói đột phá thì k

vì bản thân dữ liệu nó chứa rất nhiều insights ẩn bố lọc ra là bố đã ngu vãi cả Lồn rồi

tất nhiên tuning ở chỗ này mới hay, nhưng vì quá trừu tượng hàng trăm tỉ tham số nên việc ý nghĩa các bố hiểu sâu toán vào mới là quan trọng lúc này

nói chung nó khó là khó ở chỗ nhập nhằng này - tham số, trích chọn đặc trưng và tuning cũng như accuracy và dữ liệu rồi chọn thuật toán rất nhập nhằng và quá nhiều biến để giở trò
 
LQDuy2:
tất cả là trích chọn đặc trưng cho ra hàm f(x) đơn giản thế còn chính xác thì đéo mấy tml cao siêu cái mẹ gì

phần đa các bố hiểu lớt vớt lớt với toán rồi tuning bừa và giải thích cũng bừa luôn

mạng neuron hay ở chỗ nó trích chọn tốt vì có áp dụng thêm tí toán cao cấp và mô hình dựa trên mạng nhân tạo thần kinh tao chẳng thấy cao siêu mẹ gì tất nhiên là khó nhưng để mà nói đột phá thì k

vì bản thân dữ liệu nó chứa rất nhiều insights ẩn bố lọc ra là bố đã ngu vãi cả lồn rồi

tất nhiên tuning ở chỗ này mới hay, nhưng vì quá trừu tượng hàng trăm tỉ tham số nên việc ý nghĩa các bố hiểu sâu toán vào mới là quan trọng lúc này

nói chung nó khó là khó ở chỗ nhập nhằng này - tham số, trích chọn đặc trưng và tuning cũng như accuracy và dữ liệu rồi chọn thuật toán rất nhập nhằng và quá nhiều biến để giở trò
Bấm để mở rộng...
Nhưng mà mày nói hàm f(x) đơn giản khi mà nó là hàm bậc nhất ,nhưng lên đến hàm chồng hàm ,hàm loragit hay hàm kiểu pt gì trên toán cao cấp mà tau quên rồi là nó khác rồi ,chung quy chỉ là tìm ra cái quy luật thôi ,nếu mày giỏi toán thì mày hoàn toàn có thể tạo ra quy luật cho mày dựa trên công thức
Tunning là điều chỉnh tham số cho ra mô hình đc đánh giá hiệu suất cao mà mày nói nó đơn giản ,đúng là đơn giản vs những cái cơ bản nhưng nếu bài toán nó lắt léo 1 tí mày buộc phải tìm hiểu về ý nghĩa ,rồi phải lọc lại dữ liệu hay các mô hình cần thiết ,nói là mô hình thế thôi nhưng thật chất là những công thức toán học ,nói chung thằng AI này gói gọn trong những công thức toán học mà mày đéo giỏi công thức toán học thì sao mày làm tốt đc , nếu làm bth thì ở mức cơ bản nhưng muốn theo lộ trình phát triển thì mày phải hiểu rõ và nắm chắc toán cũng như tư duy giải toán
 
Đăng nhập hoặc Ghi danh để trả lời
Top