Miracle--
Senior Member
b có thể cho e xin nguồn được không ạ ? nhiều thứ tìm mãi mà n k ra đúng cái bài mình đang muốn hướng tới ấy
thảo luận [Thảo Luận] Data Analysis, ML, DL, AI (All Levels vào đây chém gió nào)
- Thread starter Thích Màu Hường
- Start date
trinhtrang22
Senior Member
Kệ đi bác. Có học có hơn. Tự học được thì trường học đóng cửa hết rồi.
Lên mạng tìm hiểu các khoá học của Stanford, Berkeley, MIT,... Một số nguồn mình học là MIT OCW, Edx, MITx online, nhiều course nó có website riêng, nhưng đôi khi material không có đầy đủ. Môn cần học thì có Calculus singe, multi variables, linalg, stats, prob (này quan trọng nhất, nhiều trường chỉ dạy đến Covariance, correlation thì coi như là intro, học tiếp bayes inference, markov matrix,..). Chắc nhiêu ấy á, có vài cái subfields tùy trường hợp mới dùng tới, đương nhiên có một số phần quan trọng hơn thì cố làm nhiều bài tập hơn là ổn. Học xong từng ấy thì bắt đầu tìm hiểu một số model đơn giản. Một trong những thứ không nên tìm hiểu sâu ban đầu là dùng framework có sẵn như pytorch hay tensorflow (có thể sử dụng nó như dụng cụ tính toán matrix thì không sao, nhưng mình rcm nên dùng numpy hoặc julia cho mấy cái ấy).
haisonitpro4
Junior Member
Đọc nền tảng cơ sở đầu tiên nhé. Từ cái base này mới hiểu bản chất Machine Learning cơ bản (https://machinelearningcoban.com/)
haisonitpro4
Junior Member
Tôi học từ cái cơ bản nhất là linear regression. Nguồn ở đây, code chay ko dùng lib nên dễ hiểu Machine Learning cơ bản (https://machinelearningcoban.com
EoDiTi
Junior Member
Nifi bác chạy local hay cluster vậy?
HaLinhNHP
Senior Member
Mình mới setup local docker tìm hiểu thôi, còn trên prod dựng như nào t không rõ
EoDiTi
Junior Member
VVimer2k
Member
Bác cho em hỏi không học OOP với DSA thì học gì vậy ạ.
tomorrowcute
Senior Member
AI Engineer từ junior lên middle thì thường phải đến level nào những phần nào các anh nhỉ. E làm AI cho cty outsource được hơn 1 năm cũng lên lead team 5 người, dự án ở vn nhỏ lẻ thì kiểu gì cũng chiến nhưng ngẫm lại thấy sợ bị thiếu nghiên cứu học thuật blabla hay sợ mấy dự án của cty ko đủ đô rồi lại hổng kiến thức.
Miracle--
Senior Member
e thấy AI mà hướng engineer thì chả khác 1 ông BE mà biết train AI , thế có đúng ko b nhỉ ? kiến thức AI của e chỉ có về toán hoặc nghiên cứu học thuật đi pvấn ngta toàn đánh rớt vì những kiến thức về BE ko có mấy
cho e xin lời khuyên cần học những cái gì để xin đc việc cho vị trí int/fresh với chứ như e toàn dựng lại mô hình transformer from scratch các thứ mà ngta ko có đánh giá cao
tomorrowcute
Senior Member
thì căn bản là nó không khó mà
script train có hết rồi. Với cả mình thấy đa phần bài toán mà không dùng pretrain thì cũng k phang được nên train gốc làm gì đâu 
Miracle--
Senior Member
tức là e làm thế để hiểu hơn về mô hình ấy , chứ dùng pre-trained thì ai chả dùng đượcthì căn bản là nó không khó mà
tomorrowcute
Senior Member
thì cái lượng research bạn cần để finetune và để train gốc nó cũng có chênh nhau mấy đâu
precision873
Junior Member
học các thứ xung quanh việc train nhé, ngoài code sạch code đẹp (dùng config file, test, type hint nếu là python, linting, vv) thì học cách quản lí thí nghiệm (theo dõi cả metric lẫn hardware utilization, logging, viết bash script chạy nhiều thí nghiệm), học deploy từ cơ bản (hugginface gradio) đến nâng cao (docker, aws)e thấy AI mà hướng engineer thì chả khác 1 ông BE mà biết train AI , thế có đúng ko b nhỉ ? kiến thức AI của e chỉ có về toán hoặc nghiên cứu học thuật đi pvấn ngta toàn đánh rớt vì những kiến thức về BE ko có mấy
cho e xin lời khuyên cần học những cái gì để xin đc việc cho vị trí int/fresh với chứ như e toàn dựng lại mô hình transformer from scratch các thứ mà ngta ko có đánh giá cao
ừ giống BE biết train thật, nhưng vẫn phải học AI nhé, biết mấy cái trên mà ko pseudo code đc transformer ngay tại chỗ (cho dân NLP) chắc cũng ăn reject đấy
Miracle--
Senior Member
à thì e dựng lại để hiểu là chính ấy mà bác , chứ pre-train lôi ra rồi dùng thì n khác chứthì cái lượng research bạn cần để finetune và để train gốc nó cũng có chênh nhau mấy đâu
Miracle--
Senior Member
trước e còn làm cùng 1 ô 2 năm kinh nghiệm chỉ biết train thôi chứ AI hoạt động như nào còn k biết cơ mà bác
precision873
Junior Member
thì ngta may thôi bác, biết sao đc
, nếu ông đấy ko học thêm thì cũng bị đào thải sớm thôi
Miracle--
Senior Member
nhma e thấy đâu có cần hiểu quá kĩ cái phần toán của AI đâu , phần lớn là sử dụng lại cái pre-trained model rồi finetune là chínhthì ngta may thôi bác, biết sao đc
precision873
Junior Member
cũng đúng, n mà thứ nhất là tùy loại toán, lượng giác hay nhiều cái của xác suất ko quan tâm cũng được n mà toán tuyến tính cần, ít nhất là biết ma trận đúng chiều thế nào mới nhân đc, thứ 2 là để đọc paper, ko phải lúc nào cũng có code mà đọc và dùng, thứ 3 là phòng hờ tương lai ngta sử dụng các phương pháp cần toán, vd như mamba mới ra [2312.00752] Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces (https://arxiv.org/abs/2312.00752) toán có vẻ căng hơn transformer
edit: à chắc ai làm CV cần lượng giác, trong NLP thì khỏi
với cả biết 90% trường hợp là sử dụng lại pretrained thì coi như 10% còn lại là lý do cty phải thuê mình làm
Last edited:
Similar threads
