Nghiên cứu cách nhìn nhận về vấn đề học online của sinh viên Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật thành phố Hồ Chí Minh: Báo cáo tổng kết Đề tài nghiên cứu khoa học của Sinh viên - Mã số: SV2022-103/ Hoàng Ngọc Nhi,Trần Thị Kim Quy, Nguyễn Quang Nhật, Trần Thị Thanh Trúc, Lê Quốc Phú; Nguyễn Thị Như Thúy (giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2022 83tr.: minh họa; 30 cm + 1 file 1. Học tập. 2. Sinh viên. 3. Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh. I. Hoàng Ngọc Nhi. II. Lê Quốc Phú. III. Nguyễn Quang Nhật. IV. Nguyễn Thị Như Thúy, giảng viên hướng dẫn. V. Trần Thị Kim Quy. VI. Trần Thị Thanh Trúc. Dewey Class no. : 378.1 -- dc 23 Call no. : ĐSV 378.1 H678-N576

Phân tích thực trạng công tác kiểm soát chất lượng trong quá trình sản xuất tại Công ty TNHH Dunlopillo Việt Nam: Đồ án tốt nghiệp ngành Quản lý công nghiệp/ Nguyễn Quang Nhật; Trần Thị Tuyết Phương (Giảng viên hướng dẫn)--TP. Hồ Chí Minh: Trường đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, 2024 Call no.: QCN-24 658.4013 N573-N576

Nâng cấp, mở rộng đường Huỳnh Thị Hiếu (Từ đường Phan Đăng Lưu đến đường Nguyễn Chí Thanh): Đồ án tốt nghiệp ngành Kỹ thuật xây dựng công trình giao thông/ Nguyễn Quang Nhật; Phạm Thị Lệ Thu (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2022 Call no. : XGT-27 625.76 N573-N576

Research of the influence of Vadrilling parameters using doe method: Faculty of high quality training Graduation's thesis of Machine manufacturing technology/ Nguyen Van Phong, Nguyen Thanh Dat, Nguyen Quang Nhat; Dang Quang Khoa (Supervisor). -- Ho Chi Minh City: Ho Chi Minh City University of technology and education, 2023

Nhằm giúp các bạn sinh viên đang chuẩn bị bước vào kì thi có thêm tài liệu ôn tập, TaiLieu.VN giới thiệu đến các bạn ‘Đề thi học kì 2 môn Toán lớp 8 năm 2023-2024 có đáp án - Trường THCS Quang Trung, Tiên Phước’ để ôn tập nắm vững kiến thức. Chúc các bạn đạt kết quả cao trong kì thi!

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 1, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: giới thiệu học máy (Machine learning) - khai phá dữ liệu (Data mining); các ứng dụng thành công của học máy; quá trình học máy; các thành phần chính của bài toán học máy;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 2, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: tập dữ liệu; các kiểu tập dữ liệu; các kiểu giá trị thuộc tính; biểu đồ histogram; đồ thị rải rác (Scatter plot); các nhiệm vụ chính của tiền xử lý dữ liệu;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 3, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: đánh giá hiệu năng của hệ thống; các phương pháp đánh giá; tập tối ưu (Validation set); các tiêu chí đánh giá hiệu năng của hệ thống; lựa chọn mô hình đánh giá hiệu năng của hệ thống;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 4, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: bài toán hồi quy; hồi quy tuyến tính (Linear regression); hàm đánh giá lỗi; giải thuật hồi quy tuyến tính; quy tắc delta; các điều kiện kết thúc quá trình học;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 5, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; bài toán phân lớp; học dựa trên các láng giềng gần nhất (Nearest neighbors learning); ma trận nhầm lẫn (Confusion matrix); giải thuật phân lớp k-NN;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 6, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; các phương pháp học dựa trên xác suất (Probabilistic learning); các khái niệm cơ bản về xác suất; biểu diễn xác suất; xác suất có điều kiện; các biến độc lập về xác suất;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 7, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; cây quyết định (Decision tree); học cây quyết định (Decision tree –DT– learning); biểu diễn cây quyết định; giải thuật ID3; học cây quyết định và chiến lược tìm kiếm;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 8, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; mạng nơron nhân tạo (Artificial neural network); các ứng dụng điển hình của mạng nơron nhân tạo; cấu trúc và hoạt động của một nơ-ron; kiến trúc mạng nơron nhân tạo;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!

Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu: Chương 9, chương này cung cấp cho học viên những nội dung về: phân lớp; máy vectơ hỗ trợ (Support vector machine); mặt siêu phẳng phân tách; mặt siêu phẳng có lề cực đại; dữ liệu phân tách được tuyến tính (SVM); tính toán mức lề;... Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng!