Browse

Author profile

Load More

TRAINING MAJORS

Load More

Học liệu nội bộ (Endogenous learning materials)

URL

Browsing Học liệu nội bộ (Endogenous learning materials) by Author "Chu, Bình Minh"

Jump to
0-9
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
Enter the first letter
Now showing 1 - 6 of 6
  • Thumbnail Image
    Publication
    Giáo trình Toán giải tích 1
    (Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2016) Chu, Bình Minh; Trần, Thị Anh Hoa
    Cung cấp kiến thức về tập hợp và ánh xạ, hàm số và giới hạn, phép tính vi phân hàm một biến, phép tính tích phân hàm một biến, hàm số nhiều bíên và phương trình vi phân
  • Thumbnail Image
    Publication
    Tài liệu học tập Giải tích số
    (Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2024-02-01) Chu, Bình Minh; Trần, Văn Toàn; Vũ, Thị Ngọc
    Tổng quan về sai số và cách xử lý sai số trong các phép tính; giới thiệu các phương pháp xấp xỉ nghiệm thực của phương trình; trình bày các phương pháp giải hệ phương trình đại số tuyến tính, bao gồm phương pháp tìm nghiệm chính xác và phương pháp lặp; mô tả các phương pháp xấp xỉ hàm số, như phương pháp nội suy và bình phương nhỏ nhất; đề cập đến cách tính số đạo hàm và tích phân, cùng với những kỹ thuật nâng cao độ chính xác của chúng; khám phá các phương pháp giải phương trình vi phân thường.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Tài liệu học tập Học máy dành cho ngành Khoa học dữ liệu
    (Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2025-04-03) Chu, Bình Minh; Lê, Xuân Huy
    Giới thiệu về học máy – Cung cấp khái niệm cơ bản, quy trình học máy, các thuật toán tối ưu trong học máy, phương pháp điều chỉnh và đánh giá mô hình.Kỹ thuật xử lý đặc trưng trong học máy – Trình bày các kỹ thuật quan trọng như xử lý giá trị thiếu, giá trị ngoại lệ, thay đổi tỷ lệ đặc trưng, mã hóa dữ liệu phân loại, xử lý dữ liệu không cân bằng, trích xuất và lựa chọn đặc trưng. Các thuật toán học máy – Giới thiệu về các mô hình tuyến tính, mạng nơron, máy vector hỗ trợ, phương pháp dựa trên bộ nhớ, các phương pháp cây, phân cụm và rút gọn chiều dữ liệu. Học máy trong sản xuất – Tập trung vào ứng dụng học máy trong triển khai thực tế, bao gồm việc sử dụng Docker, Kubernetes, MLOps, tích hợp mô hình vào hệ thống DevOps, và triển khai mô hình dưới dạng API.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Tài liệu học tập Nhập môn trí tuệ nhân tạo
    (Trường Đại học - Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp, 2024-02-01) Trần, Thị Hoàng Yến; Chu, Bình Minh; Bùi, Văn Tân
    Cuốn sách gồm 4 chương: Chương 1 "Giới thiệu về AI", cung cấp cái nhìn tổng quan về lĩnh vực AI; Chương 2 "Công cụ phát triển AI" chủ yếu tập trung vào công cụ phát triển AI, đồng thời hướng dẫn về cả phần cứng và phần mềm; Chương 3 “Học máy” của tài liệu tập trung sâu vào lĩnh vực học máy, một khía cạnh quan trọng của trí tuệ nhân tạo; Chương 4 "Học sâu" chi tiết về lĩnh vực học sâu, một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo.
  • Thumbnail Image
    Publication
    Tài liệu học tập Phương pháp tính
    (Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2021-06-18) Chu, Bình Minh
    Tổng quan về sai số; Tính gần đúng nghiệm thực của phương trình; Tính gần đúng nghiệm của hệ phương trình đại số tuyến tính; Nội suy và phương pháp bình phương nhỏ nhất; Tính gần đúng đạo hàm và tích phân; Tính gần đúng nghiệm của phương trình vi phân
  • Thumbnail Image
    Publication
    Tài liệu học tập Trực quan hóa dữ liệu
    (Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp, 2025-04-03) Chu, Bình Minh; Trần, Chí Lê
    Từ dữ liệu đến trực quan: mô tả các loại biểu đồ với các phiên bản khác nhau, như biểu đồ cột, biểu đồ phân tán và biểu đồ hình tròn. Từ dữ liệu đến trực quan: mô tả các loại biểu đồ với các phiên bản khác nhau, như biểu đồ cột, biểu đồ phân tán và biểu đồ hình tròn. Một số lưu ý khi định dạng, lưu trữ, sử dụng biểu đồ: đề cập về các định dạng tệp thông thường được sử dụng để lưu trữ hình ảnh và biểu đồ.