Khóa học Deep Learning cơ bản
Khóa học Deep Learning cơ bản
Sau khi hoàn thành khoá học này, học viên sẽ có thể:
1. Tổng quan về Deep Learning
- Hiểu được các khái niệm cơ bản về Deep Learning và mối quan hệ của nó với Machine Learning.
- Phân biệt các loại mô hình học máy và cách chúng hoạt động.
- Nắm vững các nguyên lý và ứng dụng của Deep Learning trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều ứng dụng khác.
2. Kiến thức cơ bản về Deep Learning
- Hiểu về các kiến thức nền tảng như học sâu (Deep Learning), mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks), và các thuật toán tối ưu.
- Nắm rõ cấu trúc cơ bản của các mô hình mạng nơ-ron, cách chúng học và tối ưu.
- Làm quen với các công cụ và thư viện phổ biến như TensorFlow và Keras để xây dựng mô hình học sâu.
3. Machine Learning cơ bản
- Học về các thuật toán Machine Learning cơ bản như hồi quy tuyến tính, phân loại, và clustering.
- Áp dụng các thuật toán này trong các bài toán thực tế để làm quen với cách xử lý dữ liệu và mô hình hóa vấn đề.
- Phân biệt giữa các mô hình học máy và cách sử dụng chúng trong các ứng dụng khác nhau.
4. Dense Neural Network
- Khám phá và xây dựng các mô hình mạng nơ-ron dày đặc (Dense Neural Network) và các thành phần của nó như các lớp, các nút, và hàm kích hoạt.
- Áp dụng mô hình này vào các bài toán phân loại và dự đoán với dữ liệu lớn.
5. Tính năng mở rộng (tuỳ chọn)
- Học các kỹ thuật nâng cao và tối ưu mô hình để cải thiện độ chính xác và hiệu suất.
- Khám phá các phương pháp như điều chỉnh hyperparameters, regularization, và dropout để giảm overfitting.
6. Convolutional Neural Network (CNN)
- Khám phá và xây dựng các mô hình Convolutional Neural Network (CNN) để giải quyết các bài toán trong thị giác máy tính như phân loại ảnh và nhận dạng đối tượng.
- Hiểu cách hoạt động của các lớp convolutional, pooling, và fully connected trong CNN.
- Áp dụng CNN vào các bài toán thực tế như phân loại ảnh, nhận diện đối tượng, và phát hiện vật thể trong ảnh.
7. Recurrent Neural Network (RNN)
- Học về các mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN) và cách chúng được áp dụng trong các bài toán xử lý chuỗi như phân tích văn bản, dịch máy, và nhận dạng giọng nói.
- Khám phá các dạng RNN nâng cao như LSTM (Long Short-Term Memory) và GRU (Gated Recurrent Units).
- Áp dụng RNN vào các bài toán chuỗi thời gian và phân tích dữ liệu liên tục.
Tại Sao Nên Học Khoá Học Này
Khoá học Deep Learning từ cơ bản đến nâng cao mang đến cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để phát triển các mô hình học sâu phức tạp và ứng dụng chúng vào các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác. Bạn sẽ học cách xây dựng và tối ưu các mô hình mạng nơ-ron, từ đó có thể giải quyết được các bài toán thực tế trong ngành công nghiệp AI.
Học viên sẽ học được gì trong khóa học
- Hiểu về các thuật toán cơ bản trong Machine Learning và Deep Learning.
- Cách xây dựng và tối ưu mô hình mạng nơ-ron (Dense, CNN, RNN).
- Các kỹ thuật nâng cao trong Deep Learning như điều chỉnh hyperparameters và giảm overfitting.
- Áp dụng các mô hình Deep Learning vào các bài toán thực tế trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Có được kiến thức sâu rộng để phát triển các ứng dụng AI với Deep Learning.
- Có source code đầy đủ cho từng bài học và dự án thực tế.
Yêu cầu để tham gia khóa học
- Có kiến thức cơ bản về lập trình Python và toán học, đặc biệt là đại số tuyến tính và xác suất thống kê.
- Có máy tính để thực hành và thực hiện các bài tập trong khóa học.
- Chủ động trao đổi khi gặp khó khăn trong quá trình học.
- Biết cách tìm kiếm tài liệu và công cụ hỗ trợ trên internet.
Khóa học này dành cho đối tượng nào?
Khóa học Deep Learning này dành cho:
- Các bạn mới bắt đầu với Deep Learning và muốn tìm hiểu các mô hình học sâu từ cơ bản đến nâng cao.
- Các lập trình viên Python và những ai muốn áp dụng Deep Learning trong các ứng dụng thực tế.
- Các chuyên gia Machine Learning muốn nâng cao kiến thức và kỹ năng trong Deep Learning.
- Những ai muốn phát triển các ứng dụng AI trong các lĩnh vực như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Khóa học Deep Learning cơ bản
Thời lượng: 9 tiếng
Khoá học này bao gồm
9 giờ video học tập
Tài nguyên có thể tải xuống
Quyền truy cập trọn đời
Học bằng Tiếng việt
Nhận khoá học qua mail
Sau khi hoàn thành khoá học này, học viên sẽ có thể:
1. Tổng quan về Deep Learning
- Hiểu được các khái niệm cơ bản về Deep Learning và mối quan hệ của nó với Machine Learning.
- Phân biệt các loại mô hình học máy và cách chúng hoạt động.
- Nắm vững các nguyên lý và ứng dụng của Deep Learning trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều ứng dụng khác.
2. Kiến thức cơ bản về Deep Learning
- Hiểu về các kiến thức nền tảng như học sâu (Deep Learning), mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks), và các thuật toán tối ưu.
- Nắm rõ cấu trúc cơ bản của các mô hình mạng nơ-ron, cách chúng học và tối ưu.
- Làm quen với các công cụ và thư viện phổ biến như TensorFlow và Keras để xây dựng mô hình học sâu.
3. Machine Learning cơ bản
- Học về các thuật toán Machine Learning cơ bản như hồi quy tuyến tính, phân loại, và clustering.
- Áp dụng các thuật toán này trong các bài toán thực tế để làm quen với cách xử lý dữ liệu và mô hình hóa vấn đề.
- Phân biệt giữa các mô hình học máy và cách sử dụng chúng trong các ứng dụng khác nhau.
4. Dense Neural Network
- Khám phá và xây dựng các mô hình mạng nơ-ron dày đặc (Dense Neural Network) và các thành phần của nó như các lớp, các nút, và hàm kích hoạt.
- Áp dụng mô hình này vào các bài toán phân loại và dự đoán với dữ liệu lớn.
5. Tính năng mở rộng (tuỳ chọn)
- Học các kỹ thuật nâng cao và tối ưu mô hình để cải thiện độ chính xác và hiệu suất.
- Khám phá các phương pháp như điều chỉnh hyperparameters, regularization, và dropout để giảm overfitting.
6. Convolutional Neural Network (CNN)
- Khám phá và xây dựng các mô hình Convolutional Neural Network (CNN) để giải quyết các bài toán trong thị giác máy tính như phân loại ảnh và nhận dạng đối tượng.
- Hiểu cách hoạt động của các lớp convolutional, pooling, và fully connected trong CNN.
- Áp dụng CNN vào các bài toán thực tế như phân loại ảnh, nhận diện đối tượng, và phát hiện vật thể trong ảnh.
7. Recurrent Neural Network (RNN)
- Học về các mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN) và cách chúng được áp dụng trong các bài toán xử lý chuỗi như phân tích văn bản, dịch máy, và nhận dạng giọng nói.
- Khám phá các dạng RNN nâng cao như LSTM (Long Short-Term Memory) và GRU (Gated Recurrent Units).
- Áp dụng RNN vào các bài toán chuỗi thời gian và phân tích dữ liệu liên tục.
Tại Sao Nên Học Khoá Học Này
Khoá học Deep Learning từ cơ bản đến nâng cao mang đến cho bạn kiến thức và kỹ năng cần thiết để phát triển các mô hình học sâu phức tạp và ứng dụng chúng vào các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác. Bạn sẽ học cách xây dựng và tối ưu các mô hình mạng nơ-ron, từ đó có thể giải quyết được các bài toán thực tế trong ngành công nghiệp AI.
Học viên sẽ học được gì trong khóa học
- Hiểu về các thuật toán cơ bản trong Machine Learning và Deep Learning.
- Cách xây dựng và tối ưu mô hình mạng nơ-ron (Dense, CNN, RNN).
- Các kỹ thuật nâng cao trong Deep Learning như điều chỉnh hyperparameters và giảm overfitting.
- Áp dụng các mô hình Deep Learning vào các bài toán thực tế trong thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Có được kiến thức sâu rộng để phát triển các ứng dụng AI với Deep Learning.
- Có source code đầy đủ cho từng bài học và dự án thực tế.
Yêu cầu để tham gia khóa học
- Có kiến thức cơ bản về lập trình Python và toán học, đặc biệt là đại số tuyến tính và xác suất thống kê.
- Có máy tính để thực hành và thực hiện các bài tập trong khóa học.
- Chủ động trao đổi khi gặp khó khăn trong quá trình học.
- Biết cách tìm kiếm tài liệu và công cụ hỗ trợ trên internet.
Khóa học này dành cho đối tượng nào?
Khóa học Deep Learning này dành cho:
- Các bạn mới bắt đầu với Deep Learning và muốn tìm hiểu các mô hình học sâu từ cơ bản đến nâng cao.
- Các lập trình viên Python và những ai muốn áp dụng Deep Learning trong các ứng dụng thực tế.
- Các chuyên gia Machine Learning muốn nâng cao kiến thức và kỹ năng trong Deep Learning.
- Những ai muốn phát triển các ứng dụng AI trong các lĩnh vực như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Khóa học Deep Learning cơ bản
Thời lượng: 9 tiếng
Khoá học này bao gồm
9 giờ video học tập
Tài nguyên có thể tải xuống
Quyền truy cập trọn đời
Học bằng Tiếng việt
Nhận khoá học qua mail
Copyright © 2025