Khóa học Deep Learning từ cơ bản đến nâng cao. Bao gồm ANN, CNN, RNN, LSTM, Transformer, Transfer Learning với TensorFlow/Keras. 20 bài học thực hành.
8-10 tuần
Thời gian
21
Bài học
0
Học viên
—
Đánh giá
Giảng viên: MinAI Team
AI & Data Science Educator
Nắm vững kiến thức nền tảng của khóa học
Hiểu sâu lý thuyết và ứng dụng thực tế
Thực hành với các bài tập và code mẫu
Phát triển kỹ năng tư duy và giải quyết vấn đề
Áp dụng kiến thức vào dự án thực tế
Sẵn sàng cho các khóa học nâng cao
21 bài học • Tổng thời gian: 8-10 tuần
0/21
Hoàn thành
Tìm hiểu Deep Learning là gì, sự khác biệt với Machine Learning truyền thống, và tại sao Deep Learning đang thay đổi thế giới AI
Tìm hiểu về Neuron nhân tạo, công thức tính toán, và 5 hàm kích hoạt quan trọng: Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, Softmax
Học cách Neural Network 'suy nghĩ' (Forward) và 'học từ sai lầm' (Backward) - nền tảng của Deep Learning
Học cách xây dựng, compile, train và evaluate Neural Network với TensorFlow/Keras - framework phổ biến nhất cho Deep Learning
Học các kỹ thuật chống overfitting: Dropout, L1/L2 Regularization, Batch Normalization, Early Stopping và Data Augmentation
Tìm hiểu Convolutional Neural Networks - kiến trúc mạnh mẽ cho xử lý hình ảnh. Học về Convolution, Filter, Feature Maps
Tìm hiểu Pooling Layers, cách ghép nối layers, và dòng chảy dữ liệu trong CNN
Tìm hiểu LeNet, AlexNet, VGGNet, ResNet, Inception - các kiến trúc đã định hình Computer Vision
Áp dụng CNN vào bài toán thực tế: Image Classification với Transfer Learning
Tìm hiểu RNN - kiến trúc neural network cho dữ liệu tuần tự. Hiểu cách RNN xử lý sequences
Áp dụng RNN vào các bài toán thực tế: Text Classification, Language Modeling, Time Series Prediction
Xây dựng mạng RNN nhiều layers, techniques để train RNN sâu hiệu quả
Tìm hiểu LSTM - kiến trúc giải quyết vanishing gradient và học long-term dependencies
Áp dụng LSTM vào Text Generation, Sequence-to-Sequence, Machine Translation, và các ứng dụng nâng cao
Tìm hiểu Attention - cơ chế giúp AI 'chú ý' vào những phần quan trọng, nền tảng của ChatGPT
Tìm hiểu Transformer - kiến trúc nền tảng của ChatGPT, BERT và AI hiện đại
Sử dụng pretrained models hiệu quả: Fine-tuning BERT, GPT, và các strategies
Transfer Learning cho Computer Vision với ImageNet pretrained models và Hugging Face Vision
Các kỹ thuật tối ưu training: Optimizers, Learning Rate Scheduling, Regularization
Deploy Deep Learning models: Compression, Quantization, Serving, và Cloud Deployment
Kiểm tra kiến thức toàn khóa học Deep Learning
AI & Data Science Educator
Đội ngũ giảng viên MinAI với kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực AI, Machine Learning và Data Science. Chúng tôi cam kết mang đến nội dung chất lượng và hỗ trợ học viên tận tình.
Các thuật toán ML cơ bản
Ma trận, vectors, eigenvalues
Đạo hàm, gradient
0 câu hỏi
Hãy là người đầu tiên đặt câu hỏi về khóa học này!
Tham gia cùng hàng ngàn học viên đã thành công với Deep Learning Fundamentals. Hoàn toàn miễn phí và không giới hạn thời gian.
Hỏi AI Mentor
Hỗ trợ 24/7
