8/25/2021

Background cần thiết khi ứng tuyển vào lab thầy Khoát | Góc lên LAB học gì?


LAB của thầy Khoát là một LAB nghiên cứu về Machine Learing và là một LAB cũng khá to, sinh viên tham gia LAB được đào tạo khá bài bản và được tuyển vào LAB cũng không phải dễ dàng. Các bạn phải trải qua 2 vòng, vòng 1 thầy sẽ xem qua về bảng điểm của các bạn, điểm CPA, GPA và 1 số môn nền tảng quan trọng như Đại số, Giải tích,... (Mình nghe nói nếu mà D Đại số thì thôi auto trượt nên nếu D đại số chắc không cần ứng tuyển vào lab thầy làm gì cho mất công). Sau khi vượt qua vòng 1 các bạn sẽ được cho 1 list các kiến thức background cần thiết để học, sau 2-3 tháng các bạn sẽ được phỏng vấn trực tiếp cùng các thầy, qua được vòng này các bạn mới chính thức là thành viên của LAB (các kiến thức background cần thiết để ứng tuyển vào LAB mình sẽ chia sẻ ở bên dưới nha)



Vào LAB thầy các bạn sẽ được đào tạo rất bài bản vì thế nên các bạn mất khá nhiều thời gian ban đầu cho việc training. Thế nên lời khuyên của mình là nếu apply vào LAB thầy Khoát thì các bạn nên xin vào ngay từ năm thứ 2, vì bây giờ cũng khá nhiều bạn học 4 năm và nếu năm 3 các bạn mới tham gia thì đã mất gần 1 kì để training rồi thì sẽ không còn bao nhiêu thời gian nữa cả. Khi tuyển thành viên cho LAB các thầy cũng khá ưu tiên các sinh viên năm 2 hơn là năm 3 vì thời gian gắn bó sẽ lâu dài hơn.

Background cần thiết khi học Machine Learning

Algebra (Đại số tuyến tính)

I. Set and mapping (Tập hợp và ánh xạ)
  1. Sets and elements
  2. Operations on sets
  3. Finite sets, countable sets, uncountable sets.
  4. Mapping
  5. Complex linear algebra

II. Matrix, determinant, system of linear equations (Ma trận, định thức, hệ phương trình)
  1. Matrix
  2. Determinant
  3. Invertible matrix
  4. Matrix rank
  5. System of linear equations

III. Vector space (Không gian véctơ)
  1. Vector space
  2. Subspace and span
  3. Linearly independent/dependent vectors
  4. Scalar product, metric space

IV. Linear mapping (Ánh xạ tuyến tính)
  1. Properties – kernel and image
  2. Matrix of linear mapping

V. Eigenvalues and eigenvectors (Giá trị riêng và véctơ riêng)
  1. Eigenvalues and eigenvectors
  2. Diagonalizing matrix
  3. Orthogonal diagonalizing

VI. Quadratic forms (Dạng toàn phương)



Analytics (Giải tích)

I. Real number (Số thực)
  1. Real sets
  2. Real chains

II. Real univariate function (Hàm 1 biến)
  1. Function graph
  2. Even/odd functions, monotonous functions, circular functions
  3. Composition functions
  4. Inverse functions
  5. Basis functions

III. Limit and continuity of univariate functions (Giới hạn, tính liên tục của hàm đơn biến)

IV. Derivative and differential of  an univariate function (Vi phân và đạo hàm của hàm đơn biến)

V. Primitive function and integration (Tích phân)

VI. Real multivariate function (Hàm đa biến)


Mathematical Optimization (Tối ưu hoá)

I. Linear programing (Quy hoạch tuyến tính)

II. Nonlinear programming

III. Convex optimization (Quy hoạch lồi, tối ưu lồi)
  1. Convex sets (tập lồi)
    1. Affine and convex sets
    2. Operations that preserve convexity
  2. Convex functions (hàm lồi)
    1. Basis properties
    2. Operations that preserve convexity
    3. The conjugate functions
    4. Quasiconvex functions
    5. Log-concave and log-convex functions
  3. Convex optimization problems (bài toán quy hoạch lồi)
    1. Quasiconvex optimization
    2. Linear optimization
    3. Vector optimization
  4. Duality (đối ngẫu)
    1. Lagrange dual problem
    2. Weak and strong duality
    3. Optimality conditions
  5. Unconstrained optimization (tối ưu không ràng buộc)
    1. Gradient descent/ascent method
    2. Steepest descent/ascent method
    3. Newton’s method



Probability and Statistics (Xác suất và Thống kê)

I. Probability (Xác suất)
  1. Sample space
  2. Events
  3. Probability of an event
  4. Additive rules
  5. Conditional probability, independence and the product rule
  6. Bayes’ Rule

II. Random variable and Probability distributions (Biến ngẫu nhiên và phân bố xác suất)
  1. Random variable
  2. Discrete probability distributions
    1. Poisson distribution
    2. Bernoulli distribution
  3. Continuous probability distributions
    1. Continuous Uniform distribution
    2. Normal distribution
    3. Gamma and Exponential distribution
    4. Beta distribution
    5. Chi-Squared distribution
  4. Joint probability distributions

III. Mathematical expectation (Kỳ vọng toán học)
  1. Mean
  2. Variance and covariance

IV. Functions of random variables (Hàm của các biến ngẫu nhiên)

V. Sampling distributions (Phân bố mẫu)
  1. Random sampling
  2. Sampling distributions
  3. Sampling distribution of means and the Central Limit Theorem
  4. t-Distribution
  5. F-Distribution

VI. One- and Two-sample tests of Hypotheses (Kiểm định giả thuyết)

Các bạn có thể thấy nền tảng toán là rất nhiều phải không, đúng là như vậy khi AI mà không có toán thì không thể gọi là AI được. Các bạn học AI không cần là những người xuất sắc về Toán ( dĩ nhiên là giỏi, xuất sắc thì dĩ nhiên là càng tốt rồi và mình khuyên những bạn này nên theo AI ngay và luôn, đây chính là nơi để các bạn thể hiện mình) nhưng các bạn phải nắm vững được những kiến thức cơ bản nhất là LAB thầy Khoát thiên hướng nghiên cứu, học thuật rất là nhiều chứ không phải là theo hướng ứng dụng.

Thầy Khoát đã public 1 khóa về học máy trên Youtube, khóa học rất hay và chất lượng, nếu mùa dịch quá nhàm chán thì hãy tham gia ngay khóa hoc này nha, xem thông tin về khóa học tại: https://users.soict.hust.edu.vn/khoattq/ml-dm-course/

8/17/2021

8/15/2021

Chia sẻ 1 số bài test IQ | Share


Nếu như bài test IQ theo chuẩn quốc tế được biên soạn công bằng với tất cả mọi người, mọi nền văn hóa thì bài test IQ tuyển dụng là dạng bài test dành riêng cho các doanh nghiệp trong việc tuyển dụng nhân sự nhằm đánh giá khả năng tư duy và năng lực lập luận của ứng cử viên. Vì vậy bên cạnh hình ảnh thì tính toán số học, trí nhớ cũng như kiến thức và tư duy về không gian cũng được đưa vào bài test IQ tuyển dụng. Hiện nay các công ty ở Việt Nam nhất là các công ty về công nghệ thông tin đã có rất nhiều các công ty sử dụng bài test IQ làm các bài test đầu vào phỏng vấn.


Lợi ích của việc sử dụng các bài testIQ là gì? Các bài testIQ đem lại cho doanh nghiệp rất nhiều lợi ích như là: 

  • Đánh giá toàn diện và chính xác năng lực của ứng viên
  • Kiểm tra được năng lực tư duy 
  • Giúp doanh nghiệp có thể xếp ứng viên vào đúng vị trí để có thể phát huy tốt khả năng của mỗi người 
  • ...


Mình có sưu tầm lại 1 số đề testIQ của một số công ty các bạn có thể tham khảo dưới đây nha: 

  • TestIQ đầu vào công ty MIGI: IQTEST

Sách The Ultimate IQ Test Book, rèn luyện IQ: TẢI VỀ SÁCH

8/13/2021

Calendar Queue : A Fast O(1) Priority Queue Implementation for the Simulation Event Set Problem | Share


Chúng ta thường được học về hàng đợi ưu tiên cài đặt bằng cấu trúc dữ liệu Heap, tuy nhiên đây không phải là cách duy nhất để cài đặt hàng đợi ưu tiên và như ta được học mặc dù việc cài đặt bằng cấu trúc dữ liệu Heap thì các thao các như insert hay delete phần tử cũng đã rất nhanh rồi, tuy nhiên cài đặt hàng đơi ưu tiên bằng cấu trúc dữ liệu Heap cũng chưa phải cách nhanh nhất.

Chúng ta có rất nhiều các cài đặt hàng đợi ưu tiên khác mang lại hiệu quả cao hơn việc sử dụng cấu trúc dữ liệu Heap, ví dụ như sử dụng cây S-Play, Calendar Queue,...

Việc cài đặt hàng đợi ưu tiên bằng Calendar Queue mang lại hiệu quả rất tốt, nó được đánh giá là một trong những phương pháp tốt nhất để cài đặt hàng đợi ưu tiên.

Nếu bạn muốn tìm hiểu về Calendar Queue để sắp xếp cho số lượng lớn các sự kiện thì có thể tham khảo qua bài báo Calendar Queue : A fast O(1) priority queue implementation for the simulation event set problem

Mình có một vài code Calendar Queue bằng C TẠI ĐÂY, mọi người có thể tham khảo nha.

8/11/2021

Quản trị dự án CNTT | Tài liệu, cơ sở ngành CNTT


Cũng giống như làm việc nhóm và kỹ năng giao tiếp thì môn này cũng có thể coi là một môn kỹ năng mềm. Môn học nói về các kỹ năng quản lý dự án, quản lý nhân sự, tiền bạc, thời gian... khi bạn làm một dự án CNTT. Kiểu như môn này là môn học làm leader ý, học cũng rất là vui, mình học thầy Tiến thì thầy thường chia sẻ về các dự án thầy làm như nào, cách tính tiền 1 dự án CNTT ra sao, rất là thú vị luôn ấy, có những cái mà mình chưa bao giờ được biết và chắc chắc là rất bổ ích vì hầu như ở các môn học khác trong trường bạn sẽ không thể nghe được những câu chuyện như vậy (còn thú vị như nào bạn có thể đăng kí học môn này thầy Nguyễn Đức Tiến nha).

Môn này hoc khá là nhẹ nhàng thôi, các thây/cô dạy cũng biết điều này và cũng không hề yêu cầu cao ở sinh viên. Bạn có thể học thầy Tiến hoặc thầy Lê Đức Trung cũng được, các thầy khá dễ tính và cho điểm khá thoải mái. Riêng học thầy Tiến có thể là sẽ đỡ buồn ngủ hơn thầy Trung đấy.

Thi môn này các câu hỏi cũng khá là mở, đa số là ý kiến đưa ra của chính bản thân mình là chính. Mình ví dụ nhá. Có một đề bài: "Một công ty A yêu cầu được giảm 30% số tiền của dự án do khó khăn của dịch COVID-19, nếu không thì họ sẽ hủy dự án và chấp nhận mất 20% phí cọc của dự án. Những chi phí của dự án ảnh hưởng trực tiếp tới công ty B là người nhận làm dự án này. Nếu bạn là ban lãnh đạo công ty B thì bạn sẽ làm gì?"

Câu hỏi đơn giản là một câu hỏi mở như vậy và bạn trả lời là đồng ý giảm, hoặc không đồng ý giảm hoặc là thương lượng giảm 20% thôi đều đúng và thầy giáo vẫn cho bạn điểm tối đa khi bạn đưa ra bất kì câu trả lời nào nha. Bạn cần tránh các câu trả lời không có định lượng như là "giảm 1 ít", 1 ít là bao nhiêu cái này trong quản lý cần phải tránh, mọi thứ đều phải được định lượng rõ ràng.

Mình chia sẻ slide môn học Quản trị dự án CNTT của thầy Nguyễn Đức Tiến, các bạn có thể tải về TẠI ĐÂY

Đề thi cuối kì 20202 các bạn có thể tải về TẠI ĐÂY


8/04/2021

Thiết kế mỹ thuật công nghiệp | Tài liệu, môn tự chọn


Như mình đã nói trong bài viết Quản trị học đại cương thì với sinh viên viện CNTT&TT phải học 3 học phần tự chọn (trừ môn technical là bắt buộc), thì combo Kỹ năng mềm + Tâm lý học ứng dụng là một combo dễ nhất, gần như các bạn học đều từ A tới A+ hết (dĩ nhiên là 2 trong 3 học phần tự chọn mình khuyên các bạn nên chọn 2 môn này) và 1 môn còn lại tùy theo sở thích của các bạn có thể chọn Văn hóa kinh doanh, Quản trị học đại cương hay Thiết kế mỹ thuật công nghiệp,...

Một bài viết rất hay review về môn thiết kế mỹ thuật công nghiệp được đăng tại group HỖ TRỢ HỌC TẬP ĐẠI CƯƠNG ĐH BKHN của tác giả Phạm Trung Hiếu có lẽ sẽ giúp các bạn hiểu hơn phần nào về môn học này.

REVIEW "THIẾT KẾ MỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP" 

Có lẽ ai trong số chúng ta đều đã, đang và sẽ đứng giữa lựa chọn các môn học phần tự chọn. Mọi người thường nhắc đến các môn như Kỹ năng mềm, Tâm lý học ứng dụng, Văn hóa kinh doanh và tinh thần khởi nghiệp (VHKD&TTKN),... nhưng còn một môn khá mới mà mọi người có thể cân nhắc lựa chọn, đó là Thiết kế Mỹ thuật công nghiệp.

Kỳ 20201 vừa rồi, mình học cô Hoàng Thanh Thủy, nhưng chắc các Cô khác cũng tương tự.

1. Ấn tượng đầu tiên của mình là làm slide nhiều. Bạn nào có lợi thế về slide hay muốn trau dồi slide thì có thể lựa chọn môn này. Cứ 2, 3 tuần là lại cần nộp 1 bài slide tầm đâu đó 60 trang.

2. Có chia nhóm. Nhóm tối đa 6 người, nhưng nhóm mình chỉ cần 5 người thôi. Một bạn nữ chuyên phụ trách thuyết trình (vì có năng khiếu ăn nói nên ae vote luôn). Mấy ae còn lại thì tập trung kiếm tài liệu với làm slide. Vậy nên nếu bạn tự tin hoặc muốn nâng cao khả năng thuyết trình trước lớp thì cũng có thể học môn này và nhận vị trí thuyết trình như bạn nữ của nhóm mình, cả kỳ thuyết trình 2 lần là đủ (có những slide chỉ cần nộp, không cần thuyết trình).

3. Về cách tính điểm môn này. Điểm GK là chấm slide (+ điểm danh, thuyết trình). Điểm CK là điểm ở buổi thuyết trình cuối cùng. Lợi thế mà mình thấy là có được sự chủ động trong cả học kỳ, ví dụ ở các môn khác thì kết quả dựa phần nhiều vào bài thi giấy thì môn này dựa vào slide và bài thuyết trình của nhóm. Mình có thể chuẩn bị từ trước, thậm chí biết chắc A môn này vì khá tự tin về slide do nhóm mình chuẩn bị cũng như khả năng ăn nói của bạn nữ thuyết trình.

4. Về quá trình học. Cô cũng hay điểm danh ngẫu nhiên vài buổi nên tốt nhất là đi học đầy đủ. Trong lớp khá thoải mái, nhiều khi mình mở lap, lấy môn khác ra làm cũng được. Nhưng nhóm nên cử 1 bạn tập trung nghe cô giảng và note lại các lưu ý của Cô để về còn làm slide.

5. Phân công công việc nhóm. Như đã nói, nhóm mình 5ng. Bạn nữ duy nhất thì sẽ phụ trách thuyết trình trước lớp. 2ng phụ trách kiếm tài liệu về làm thành bản word, 2ng còn lại thì dựa vào bản word đó để làm slide.

6. Về các bài slide. Mỗi nhóm sẽ được lựa chọn một đề tài về sản phẩm nào đó như: Nồi cơm điện Cuckoo, đồng hồ Apple Watch 6, tai nghe Airpod 2, tủ lạnh,... Nhóm mình thì chọn SH 150i 2020. Tổng cả kỳ có 4 bài tập làm slide tương ứng với các yếu tố trong mỹ thuật công nghiệp như lịch sử, thương hiệu, màu sắc, đường nét, chất liệu,... Còn bài slide chốt (tính điểm CK) thì là gộp của 4 bài slide kia lại, chau chuốt tí.

7. So sánh với các môn khác. Nếu là bảo lời khuyên cho các em khóa sau thì mình vẫn khuyên ưu tiên học Kỹ năng mềm và Tâm lý học ƯD trước. Còn môn thứ ba thì cân nhắc giữa môn này và môn VHKD&TTKN. Mình đọc reiview về môn VHKD&TTKN thì thấy bảo GK là tiểu luận chép tay. CK là bài thi trên giấy (chép được tài liệu nhưng dài và mỏi tay). Lúc mình chọn cũng phân vân nhưng vì ngại viết và cũng muốn chốt điểm sớm nên chọn TK MTCN. (Đợt vừa rồi thì nhóm mình chuẩn bị xong slide từ trước nên cuối kỳ chỉ việc cầm slide đi thuyết trình, không cần lo ôn thi gì nhiều nữa mà tập trung ôn các môn khác. À trừ bạn nữ thuyết trình thì vẫn cần chuẩn bị tí). VHKD&TTKN mình lo cuối kỳ mà chép không kịp thì cũng chẳng điểm cao được.

Trên đây là những trải nghiệm của CÁ NHÂN mình và kể lại với mọi người. Có thể các bạn khác sẽ có trải nghiệm khác. Mục đích bài này là để reiview cho các bạn, nếu sắp tới nếu lựa chọn các môn thì có thể tham khảo. Chỗ nào sai thì mong các bạn góp ý để mình sửa.

Hy vọng với những gì mình ghi lại như này có thể giúp các bạn được phần nào.
Goodluck!

(c) Phạm Trung Hiếu | 25.02.2021