🇦🇺 Câu chuyện của Dũng và ngành AI bắt đầu từ cách đây 4 năm, khi mới vào học Swinburne, gia đình Dũng có quen một người chú (xin phép giấu tên, chú ấy có profile có lẽ là top 1 trong ngành ở Việt Nam, từng làm nhiều nơi lớn trên thế giới), chú ấy cũng là người là hướng mình vào ngành AI, thời điểm đó Dũng học Khoa Học Dữ Liệu nhưng về hướng đi tương lai thì cũng rất mù mờ. Anh trai Dũng lúc đó đang làm Tiến Sĩ ngành Cloud Computing, nên Dũng muốn theo một ngành khác.
Thời điểm đó, chú giới thiệu cho mình 2 cuốn sách là Linear Algebra của Gilbert Strang và cuốn Advanced Calculus of Several Variables. Sau đó khuyên rằng Dũng hay bắt đầu với những thuật toán cơ bản, đọc hiểu và tự làm lại nó, sau đó xin làm những dự án với các thầy, các trung tâm nghiên cứu, sau này có thể ra bài báo nghiên cứu và xin học bổng tại những trường top 1 ở Mỹ. Có lẽ chỉ có vế cuối cùng là Dũng không làm được, còn những bước đi kia nghe tưởng như mong lung nhưng đó chính là con đường Dũng đi từ trước tới giờ.
Thời điểm ban đầu Dũng cũng chỉ bắt đầu đọc sách về Toán và xem những bài giảng về Machine Learning Cơ Bản trên mạng của các trường bên Mỹ, sau đó Dũng tự làm những thuật toán cổ điển, đây là những thuật toán Dũng sẽ hướng dẫn trong lớp học này. Việc tự làm lại thuật toán mà không sử dụng thư viện giúp mình hiểu hơn về thuật toán rất nhiều. Trong lớp học này Dũng cũng sẽ làm như vậy, bạn sẽ cùng Dũng xây dựng những chương trình minh họa sau đó thử nghiệm thuật toán trên những tập dữ liệu kinh điển như Iris Flower, MNIST (chữ số viết tay).
Sau năm nhất, Dũng được vào làm tại Viện Trí Tuệ Nhân Tạo A2I2 ở Úc, tính đến nay cũng gần được 4 năm, có lẽ là một bước ngoặt trong sự nghiệp, tại đây Dũng làm việc trong những dự án thực tế về AI, học thêm được rất nhiều kĩ thuật và thuật toán khác nhau, cũng như nhiều vấn đề thực tế trong một dự án AI. Trong tương lai, khi có thêm thời gian, Dũng sẽ cố gắng làm thêm những lớp học AI nâng cao hơn về những chủ đề khác. Tuy nhiên ở trong lớp học này, Dũng đặt mình vào vị trí của mình 4 năm trước, hướng dẫn các bạn cụ thể những kiến thức toán và lập trình cơ bản để các bạn có thể bắt đầu những bước đầu tiên với ngành này.
1️⃣ Hướng dẫn kiến thức khái quát cơ bản về đại số tuyến tính, giải tích nhiều biến
2️⃣ Hướng dẫn làm việc với ma trận và vector trong python
3️⃣ Cách hoạt động của thuật toán KNN, KMeans, Linear Regression, và Gradient Descent
4️⃣ Xây dựng thuật toán từ đầu rồi dùng thư viện bên ngoài để đối chiếu
5️⃣ Xử lý ảnh cơ bản, cách đọc và biến đổi một bức ảnh
6️⃣ Xử lý bài toán phân loại các loài hoa
7️⃣ Vẽ biểu đồ và xây dựng chương trình đồ họa để minh họa thuật toán
8️⃣ Làm bài toán nhận dạng chữ số viết tay
9️⃣ Bàn luận các vấn đề liên quan đến thuật toán có thể gặp trong buổi phỏng vấn
🧑🎓 Các bạn sinh viên chuẩn bị hoặc theo ngành phân tích dữ liệu
🙋♂️ Các bạn không học chuyên về lập trình muốn làm thử một dự án phân tích dữ liệu cơ bản
🙇♂️ Các bạn đi làm văn phòng muốn thử dùng python để xử lý dữ liệu