- Software
Authors: Hoàng, Xuân Dậu (2017) - -
|
- Bài giảng
Authors: Hoàng, Xuân Dậu (2021) - -
|
- Software
Authors: Hoàng, Xuân Dậu (2017) - -
|
- Book
Authors: Stanley Cohen, M.D (2021) - -
|
- Book
Authors: Yadong Cui (2020) - -
|
- Book
Authors: Denis Rothman (2020) - -
|
- Book
Authors: D. Jude Hemanth (2020) - -
|
- Book
Authors: Klaus Mainzer (2020) - -
|
- E-book
Authors: Russell, Stuart; Norvig, Peter (2016) - -
|
- Thesis
Authors: Nguyễn, Vũ Huy; Advisor: TS. Hà Hải Nam (2015) - Luận văn kết cấu gồm 3 chương: Chương 1: tổng quan về thương mại điện tử và kiến trúc
hướng dịch vụ; Chương 2: thiết kế hệ thống thương mại điện tử theo kiến
trúc SOA; Chương 3: cài đặt hệ thống thử nghiệm thương mại điện tử
dựa trên vị trí
|
- Thesis
Authors: Lê, Lê Na; Advisor: PGS.TS Trần Đình Quế (2019) - -
|
- Thesis
Authors: Lê, Lê Na; Advisor: PGS. TS Trần Đình Quế (2019) - -
|
- -
Authors: Nguyễn, Văn Minh; Advisor: PGS.TS. Trần, Đình Quế (2023) - Nội dung bao
gồm 3 chương:
Chương 1: Tổng quan về hệ tư vấn trong thương mại điện tử
Trong chương này, đồ án sẽ tìm hiểu và giới thiệu sự cần thiết của hệ tư
vấn trong thương mại điện tử. Đồng thời, cũng sẽ giới thiệu một số kỹ thuật
trong hệ tư vấn.
Chương 2: Kết hợp thừa số hóa ma trận và học sâu cho kỹ thuật lọc cộng
tác
Trong chương này, đồ án sẽ tìm hiểu và nghiên cứu kỹ thuật lọc cộng
tác để để tư vấn sản phẩm, cụ thể là kết hợp thừa số hóa ma trận và học sâu chokỹ thuật lọc cộng tác. Ngoài ra, chương 2 cũng sẽ giới thiệu và cài đặt các kỹ
thuật lọc cộng tác: lọc công tác dựa trên người dùng, lọc cộng tác dựa trên sản
phẩm, Thừa số hóa ma trận để so sánh và đánh g...
|
- Thesis
Authors: Lưu, Xuân Quý; Advisor: TS Nguyễn Mạnh Hùng (2015) - Cấu trúc luận văn gồm 3 chương:
Chương 1: Tổng quan về khai phá và phân cụm dữ liệu;
Chương 2: Thuật toán phân cụm K-means;
Chương 3: Ứng dụng phân cụm kết quả học tập của học
sinh trường THPT Hà Đông;
|
- Thesis
Authors: Trần, Vũ Hải (2011) - -
|
- Thesis
Authors: Chu, Hồng Lân (2009) - -
|
- -
Authors: Nguyễn, Văn Nghĩa; Advisor: ThS. Đinh, Xuân Trường (2024) - Nội dung của đồ án bao gồm những chương sau:
Chương 1 trình bày về giới thiệu đề tài, đặt vấn đề cũng như các giải pháp
đang tồn tại trong cuộc sống. Bên cạnh đó ở trong chương sẽ nói về những tìm
hiểu về bài toán dự đoán giá chứng khoán, những khó khăn đang tồn tại và những
phương pháp đã có để giải quyết bài toán này. Trong chương 1 cũng trình bày cơ
sở lý thuyết về chứng khoán, bộ nhớ dài ngắn hạn LSTM và các công nghệ được
sử dụng trong đề tài
Chương 2 sẽ trình bày về việc lấy dữ liệu chứng khoán Việt Nam bằng
Vnstock, sử dụng thuật toán học máy LSTM, xây dựng mô hình, huấn luyện mô
hình và đánh giá mô hình để cho ra kết quả chính xác nhất
Chương 3 trình bày về việc phân...
|
- -
Authors: Phạm, Minh Hiếu; Advisor: ThS. Đinh, Xuân Trường (2024) - Nội dung trình bày trong báo cáo đồ án gồm 3 chương sau:
- CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG
Trình bày về bối cảnh thực tế, các mục tiêu, đối tượng và công cụ xây
dựng đồ án. Bên cạnh đó giới thiệu các kiến thức nền tảng cơ bản về xử lý
ảnh, ứng dụng của xử lý ảnh, Deep Learning và các chỉ số đánh giá độ
hiệu quả của một mô hình.
- CHƯƠNG 2. CÁC THÀNH PHẦN HỆ THỐNG
Giới thiệu về sơ đồ hoạt động tổng thể của hệ thống và luồng vận hành các
chức năng. Tìm hiểu các kiến thức về thuật toán và mô hình phục vụ cho
việc thử nghiệm như các thuật toán học máy truyền thống, mô hình học
sâu MobileNet và mô hình học sâu NAFNet
- CHƯƠNG 3. XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH
Tập trung giới thiệu, phân tích ...
|
- Thesis
Authors: Trần, Vương Nguyên (2011) - -
|
- -
Authors: Nguyễn, Thị Diễm; Advisor: PGS.TS. Trần, Đình Quế (2023) - Đồ án có cấu trúc như sau:
CHƯƠNG 1: MỘT SỐ MÔ HÌNH NLP VÀ CHATBOT: Tìm hiểu và áp dụng một số kỹ thuật, mô hình hay thuật toán cơ bản sử dụng trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên và xây dựng chatbot.
CHƯƠNG 2: BÀI TOÁN PHÂN LOẠI BÌNH LUẬN: Xây dựng và thử nghiệm mô hình phân loại bình luận sử dụng PhoBERT kết hợp với các kiến trúc khác nhau.
CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHATBOT: Xây dựng một chatbot trên nền tảng Rasa tích hợp trên website và áp dụng PhoBERT để phân loại ý định tin nhắn của người dùng.
|