🎓 Phase 1: AI Foundations — Bài tập thực hành

📋 Hướng dẫn

Bộ bài tập này bao phủ toàn bộ Phase 1: từ toán ứng dụng (vectors, broadcasting, matrix ops) đến kỹ thuật dữ liệu (EDA, feature engineering, imbalanced data) và ML pipeline. Mỗi bài có ngữ cảnh thực tế — e-commerce, fraud detection, recommendation system.

📐 Cluster 1: Toán Ứng Dụng cho ML

Vectors, matrices, broadcasting, matrix operations — nền tảng tính toán của mọi ML model.

🔧 Cluster 2: Kỹ Thuật Dữ Liệu cho ML

EDA, feature engineering, encoding — biến dữ liệu thô thành tín hiệu cho model.

🔄 Cluster 3: ML Pipeline & Evaluation

Imbalanced data, cross-validation, complete pipeline — kết nối mọi thứ lại.

---

🗺️ Bài tập ↔ Bài học

Bài tập	Bài học liên quan
ai_01 – ai_04	Vectors, Matrices, Tensors · Vectorization & Broadcasting · Matrix Operations
ai_05 – ai_07	EDA
ai_08 – ai_10	Feature Engineering
ai_11 – ai_12	Imbalanced Data & Streams
ai_13 – ai_14	Bridge to Classical ML

💡 Thứ tự luyện tập khuyến nghị

1. Làm Cluster 1 trước → xây nền tảng tính toán
2. Cluster 2 tiếp → áp dụng vào dữ liệu thực
3. Cluster 3 cuối → kết nối thành pipeline hoàn chỉnh