Làm chủ con đường của bạn
Để trở thành chuyên gia về học máy, trước tiên bạn cần có nền tảng vững chắc trong bốn lĩnh vực học tập : mã hóa, toán học, lý thuyết ML và cách xây dựng dự án ML của riêng bạn từ đầu đến cuối.
Bắt đầu với các chương trình giảng dạy được tuyển chọn của TensorFlow để cải thiện bốn kỹ năng này hoặc chọn lộ trình học tập của riêng bạn bằng cách khám phá thư viện tài nguyên của chúng tôi bên dưới.
Bốn lĩnh vực của giáo dục học máy
Khi bắt đầu con đường giáo dục của bạn, điều quan trọng trước tiên là phải hiểu cách học ML. Chúng tôi đã chia quá trình học tập thành bốn lĩnh vực kiến thức, trong đó mỗi lĩnh vực cung cấp một phần nền tảng của câu đố ML. Để giúp bạn trên con đường của mình, chúng tôi đã xác định sách, video và các khóa học trực tuyến sẽ nâng cao khả năng của bạn và chuẩn bị cho bạn sử dụng ML cho các dự án của mình. Bắt đầu với các chương trình giảng dạy có hướng dẫn của chúng tôi được thiết kế để nâng cao kiến thức của bạn hoặc chọn con đường riêng cho bạn bằng cách khám phá thư viện tài nguyên của chúng tôi.
Giáo trình TensorFlow
Bắt đầu học với một trong những chương trình giảng dạy có hướng dẫn của chúng tôi bao gồm các khóa học, sách và video được đề xuất.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/edu/card_curriculum_basics.jpg?authuser=0000&hl=vi)
Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về ML với bộ sưu tập sách và khóa học trực tuyến này. Bạn sẽ được giới thiệu về ML và được hướng dẫn học sâu bằng TensorFlow 2.0. Sau đó, bạn sẽ có cơ hội thực hành những gì bạn học được với các hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/edu/card_curriculum_theoretical.jpg?authuser=0000&hl=vi)
Khi bạn hiểu những điều cơ bản về học máy, hãy nâng khả năng của bạn lên một tầm cao mới bằng cách đi sâu vào hiểu biết lý thuyết về mạng lưới thần kinh, học sâu và nâng cao kiến thức của bạn về các khái niệm toán học cơ bản.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/edu/card_curriculum_js.jpg?authuser=0000&hl=vi)
Tìm hiểu kiến thức cơ bản về phát triển mô hình học máy bằng JavaScript và cách triển khai trực tiếp trong trình duyệt. Bạn sẽ được giới thiệu cấp cao về học sâu và cách bắt đầu với TensorFlow.js thông qua các bài tập thực hành.
Phương pháp giáo dục
Chọn lộ trình học tập của riêng bạn và khám phá sách, khóa học, video và bài tập do nhóm TensorFlow đề xuất để dạy cho bạn nền tảng của ML.
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/learn-ml/books.png?authuser=0000&hl=vi)
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/learn-ml/online-courses.png?authuser=0000&hl=vi)
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/learn-ml/math-concepts.png?authuser=0000&hl=vi)
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/learn-ml/tf-resources.png?authuser=0000&hl=vi)
![](https://www.tensorflow.org/static/site-assets/images/marketing/icon/learn-ml/human-ai.png?authuser=0000&hl=vi)