Machine Learning - Fundamentals/Advances - Online - August 2020
Các bạn vui lòng đăng ký theo mẫu dưới đây. Xin lưu ý là các bạn không BẮT BUỘC phải tham gia khóa học sau khi đã đăng ký. Các bạn có thể thay đổi ý định bất cứ lúc nào trước khi lớp học bắt đầu.

Xin chân thành cám ơn.
Thông tin người hướng dẫn

TS. Nguyễn Thành Kiên (Australia)
Dr. Kien Nguyen is currently a Research Fellow at Queensland University of Technology (QUT, Australia). He was a lecturer in School of Information and Communication, Hanoi University of Science and Technology (Dai hoc Bach Khoa Hanoi) from 2005 to 2016. Dr. Nguyen’s research interest and expertise are applications of computer vision and deep learning techniques for biometrics, surveillance and scene understanding.

TS. Trần Anh Tuấn (Vietnam)
Tran Tuan received M.Sc. degree in Department of Mathematics and Informatics from HCMC University of Science, Vietnam, in 2010. In 2014, he received Doctorate diploma in Department of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University, Korea. Now, Dr Tran Tuan is a lecturer and data scientist in the university of science, Ho Chi Minh city, Vietnam. Besides, he has experience in the role of advisor for Computer Vision and Data Science projects of FPT Software, DMSpro and PNJ company. His major research interests are on Data Science (Machine Learning & Data Mining), and Computer Vision (Medical Image Processing, Object Tracking, and Deep Learning). His programming skills are R, Python, .Net, Javascript and PHP languages.

TS. Nguyễn Xuân Hà (Canada)
Ha X. Nguyen received the B.Eng. degree from Posts and Telecommunications Institute of Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam, in 2003, the M.Sc. degree from Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea, in 2007, and the Ph.D. degree from the University of Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canada, in 2011. From 2012 to 2016, he joined Complex System Inc., Calgary, AB to develop and implement a computer-vision-based human behavior recognition system. Then he joined Wiivv Wearable Inc., Vancouver, BC for one year to develop algorithms to generate arch curves and foot length using images taken from mobile devices so a custom-fit insole/sandal can be designed and made. Currently he is at Ambyint Inc. as a Data Scientist. He builds different artificial intelligence models for automation and optimization in oil and gas field. His research interests span the areas of artificial intelligence, Internet of Things, computer vision and big data.
Kiến thức tiên quyết
Dành cho những bạn biết lập trình cơ bản với ngôn ngữ Python.
Hình thức học
Hình thức học: qua hệ thống video conference, học viên có thể tương tác trực tiếp với giảng viên.

Thời lượng: 09 buổi, mỗi buổi 2 tiếng và dự kiến bạn phải dành thời gian khoảng 06 giờ sau mỗi buổi học để làm các bài tập.

Ngôn ngữ giảng dạy: tiếng Việt

Giấy chứng nhận: chúng tôi sẽ cấp cho các bạn giấy chứng nhận hoàn thành khóa học nếu các bạn hoàn thành các bài tập hàng tuần cũng như bài tập lớn của khóa học.
Thông tin của bạn
Chúng tôi cam kết KHÔNG sử dụng thông tin của bạn cho mục đích khác ngoài khoá học này.
Họ và Tên *
Email *
Số điện thoại *
Nơi làm việc
Bạn vui lòng trả lời các câu hỏi sau
1. Bạn đã xem qua syllabus (ở trên) của khóa học và dự kiến tham gia khóa học: *
2. Khoá học được tổ chức online, học viên tương tác trực tiếp với giảng viên thông qua hệ thống video conference chuyên nghiệp. Thời gian học là 09 buổi, 1 buổi/tuần, mỗi buổi kéo dài 2 giờ. Ngoài ra, bạn phải dành thời gian khoảng 6 giờ sau mỗi buổi học để làm các bài tập. Bạn có tham gia hay không? *
3. Thời gian dự kiến tổ chức: Machine Learning - Fundamentals: 7pm - 9pm, thứ 7 hàng tuần, khai giảng 08/08/2020, Machine Learning - Advances: 7pm - 9pm, chủ nhật hàng tuần, khai giảng 16/08/2020. Nếu bạn có đề nghị khác, xin hãy cho chúng tôi biết cụ thể ở phần ghi chú thêm dưới cùng. *
4. Học phí của Machine Learning - Fundamentals là 2,500,000 VND, Machine Learning - Advances là 3,000,000 VND, bạn có tham gia hay không? *
5. Ghi chú thêm
Submit
Never submit passwords through Google Forms.
This content is neither created nor endorsed by Google. Report Abuse - Terms of Service - Privacy Policy