Bài tập — Khóa hè Python & Machine Learning + Embedded C 2026

Repo gốc (upstream) chứa đề bài và khung nộp bài của khóa học — Machine Learning & IoT Lab, HCMUT.

📅 20/6 – 30/8/2026 · Thứ Bảy & Chủ Nhật (Python & ML) · Chủ nhật (Embedded C)

---

🚀 Hướng dẫn cho học viên (luồng Fork)

Bước 1 — Fork repo gốc

Vào repo này trên GitHub, bấm nút Fork (góc trên bên phải) → GitHub tạo một repo cá nhân của bạn (đây là remote origin).

Bước 2 — Clone fork của bạn về máy

git clone https://github.com/<ten-cua-ban>/mliot-pyml-2026-hw.git
cd mliot-pyml-2026-hw

Bước 3 — Thêm remote upstream trỏ về repo gốc

git remote add upstream https://github.com/mliotlab/mliot-pyml-2026-hw.git
git remote -v          # kiem tra: co origin (fork cua ban) va upstream (repo goc)

Hai remote: origin = fork cá nhân của bạn · upstream = repo gốc của Lab.

---

🔄 Mỗi buổi học

Lấy đề mới (cập nhật từ repo gốc)

Đề bài của các buổi được thêm dần vào repo gốc. Trước mỗi buổi, đồng bộ:

git pull upstream main

Làm bài & nộp

Làm bài trong thư mục tuần tương ứng (weekXX/), rồi đẩy lên fork cá nhân:

git add week01/
git commit -m "week01: hoan thanh bai tap buoi 1"
git push origin main

Nộp bài cho mentor

• Cách 1 (mặc định): gửi link repo cá nhân (fork) của bạn trên Discord để mentor vào check.
• Cách 2 (nếu mentor yêu cầu): tạo Pull Request từ fork của bạn về repo gốc để mentor review.

---

📁 Cấu trúc thư mục

Thư mục	Tuần	Nội dung
week01	Tuần 1	Buổi 1 — Đại số tuyến tính · Buổi 2 — Xác suất thống kê
week02	Tuần 2	Buổi 3 — Gradient Descent · Buổi 4 — NumPy, Pandas & Visualization
week03	Tuần 3	Buổi 5 — ML & Tiền xử lý · Buổi 6 — Linear Regression
week04	Tuần 4	Buổi 7 — Logistic & KNN · Buổi 8 — Tree & Random Forest
week05	Tuần 5	Buổi 9 — Clustering · Buổi 10 — SVD
week06	Tuần 6	Buổi 11 — SVM · Buổi 12 — Ensemble + Kiểm tra giữa kỳ
week07	Tuần 7	Buổi 13 — Deep Learning & MLP · Buổi 14 — CNN
week08	Tuần 8	Buổi 15 — Attention & Transformer · Buổi 16 — Object Detection
week09	Tuần 9	Buổi 17 — LLM & Agent · Buổi 18 — Multimodal
week10	Tuần 10	Buổi 19–20 — Final Project
week11	Tuần 11	Buổi 21–22 — Final Project

---

📝 Quy ước nộp bài

• Đặt bài làm vào đúng thư mục tuần (weekXX/).
• Định dạng: notebook .ipynb hoặc file .py; đặt tên rõ ràng, ví dụ buoi01_nguyenvana.ipynb.
• Nếu đề đã cung cấp notebook khung, chỉnh sửa trực tiếp file đó và không đổi tên hoặc di chuyển file.
• Commit message rõ ràng: week01: hoan thanh bai tap buoi 1.
• Không commit dữ liệu lớn / file nặng (đã cấu hình trong .gitignore).

⚙️ Cài đặt môi trường

pip install -r requirements.txt

---

ℹ️ Ghi chú

• Nếu git pull upstream main báo xung đột (conflict): thường do bạn sửa cùng file với repo gốc — giữ phần bài làm của bạn trong weekXX/ và giải quyết conflict theo hướng dẫn của mentor.
• Repo gốc nên để Public để học viên fork được.

---

Machine Learning & IoT Lab — Khoa Điện–Điện tử,Trường Đại học Bách khoa - ĐHQG TP.HCM