Các khóa học Coursera của Andrew Ng: Hành trình đắm chìm vào Machine Learning
Tôi đi từ không biết code đến xây dựng ứng dụng AI với ChatGPT API bằng cách hoàn thành các khóa ML của Andrew Ng — đây là cách tôi vượt qua đường cong học tập.
Khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, tôi bị cuốn hút. Tôi phải thừa nhận, là người đã dành 18 năm trong ngành quảng cáo với nền tảng code bằng không, thế giới machine learning vừa hấp dẫn vừa đáng sợ. Tôi hỏi quanh mạng lưới và thậm chí hỏi ChatGPT — "tôi nên bắt đầu từ đâu?" — và câu trả lời luôn quay về các khóa học của Andrew Ng trên Coursera. Nên tôi đăng ký "Machine Learning Specialization" và "Deep Learning Specialization" của Stanford và Deeplearning.AI với Andrew Ng là giảng viên.
Phần mà tôi không biết mình đang làm gì
Machine Learning Specialization là lần đầu tôi bước chân vào lĩnh vực này. Được tạo bởi Stanford Online và DeepLearning.AI, chương trình thân thiện cho người mới hứa hẹn giới thiệu toàn diện về các nguyên tắc cơ bản của machine learning, từ xây dựng mô hình ML với NumPy & scikit-learn đến áp dụng kỹ thuật unsupervised learning.
Khi mọi thứ bắt đầu hiểu ra
Chương trình cho tôi nền tảng vững chắc — xây dựng mô hình ML sử dụng Python, NumPy, và scikit-learn. Tôi học cách xây dựng và huấn luyện các mô hình supervised cho các tác vụ prediction và binary classification. Andrew Ng là một giáo viên tuyệt vời. Khả năng giải thích các khái niệm phức tạp một cách đơn giản của anh thực sự không ai sánh kịp.
Phần mà tôi suýt bỏ cuộc
Thử thách lớn nhất với tôi là Python và command line interface. Tôi chưa bao giờ viết một dòng code nào trước đó :D Nhưng tôi có ChatGPT bên cạnh, và tôi cứ tiếp tục hỏi — kể cả những câu hỏi rất cơ bản. Dần dần, mọi thứ bắt đầu có nghĩa. Tôi nghĩ chìa khóa với tôi là không xấu hổ khi hỏi những câu hỏi "ngốc."
Đi sâu hơn (và lại bị khiêm tốn)
Tiếp theo trong lộ trình học tập là Deep Learning Specialization. Chương trình này, cũng do Andrew Ng giảng dạy, đi sâu hơn vào sự phức tạp của machine learning, tập trung vào kiến trúc neural network và các kỹ thuật tiên tiến.
Nơi nó trở nên dốc
Đi từ kiến thức cơ bản đến deep learning rất dốc, tôi không nói dối. Tuy nhiên, chương trình học được cấu trúc tốt và các dự án thực hành thực sự giúp ích. Có một chút trùng lặp giữa khóa này và khóa trên. Vì là học trực tuyến, bạn có thể tua nhanh hoặc bỏ qua nội dung bạn đã học.
Khi lý thuyết gặp thực tế
Các dự án thực tế là phần hay nhất. Chúng kết nối khoảng cách giữa lý thuyết và thực hành, và tôi bắt đầu thấy cách các khái niệm này có thể được áp dụng vào các vấn đề thực tế — điều khiến tôi hào hứng với việc xây dựng chatbot riêng sau này.
Khoảnh khắc tôi bắt đầu xây dựng
Cuối cùng, khóa học Building Systems with the ChatGPT API mở ra con đường mới cho tôi khám phá việc tích hợp large language model vào các ứng dụng thực tế. Dựa trên những gì tôi học từ hai khóa trước, tôi đã:
- Xuất dữ liệu từ website, được xây trên Wordpress
- Dọn dẹp và chuẩn bị dữ liệu. Bạn có thể xem code mẫu tại đây. Tất nhiên, code cần được chỉnh sửa thêm dựa trên đặc tả dự án/API.
- Sử dụng embedding API để xây dựng chức năng tìm kiếm tốt hơn sử dụng LLM.
Kết nối các phần lại với nhau
Khóa học này dạy cách tự động hóa các workflow phức tạp sử dụng chain call đến large language model — cơ bản là cách để các phần khác nhau của ứng dụng giao tiếp với nhau thông qua LLM.
Nhìn lại toàn bộ hành trình
Nhìn lại, hành trình rất khó nhưng vô cùng bổ ích. Mỗi khóa học không chỉ mở rộng hiểu biết mà còn mở rộng cảm nhận về những gì có thể. Từ một người không biết command line là gì đến người có thể xây dựng mọi thứ với code — sự chuyển đổi đó vẫn cảm thấy siêu thực với tôi.
Và bạn biết gì không? Tôi đã thành công trong việc xây dựng chatbot sử dụng OpenAI API, công nghệ embedding, v.v... Bạn có thể xem bài học kinh nghiệm và chatbot tại đây.
Bạn đã tham gia bất kỳ khóa học nào của Andrew Ng chưa? Hoặc bạn đang cân nhắc? Tôi rất muốn nghe về trải nghiệm của bạn — đặc biệt nếu bạn cũng đến từ nền tảng phi kỹ thuật như tôi.
Thân mến,
Chandler
