🎯 Mục tiêu bài học
Sau bài này, bạn sẽ:
✅ Hiểu Deep Learning là gì và khác Machine Learning thế nào
✅ Biết các thành phần cơ bản của Neural Network
✅ Hiểu tại sao Deep Learning quan trọng và ứng dụng thực tế
✅ Sẵn sàng bắt đầu hành trình học Deep Learning!
Chào mừng bạn đến với khóa học Deep Learning! Đây là nền tảng của ChatGPT, xe tự lái, nhận dạng khuôn mặt và nhiều công nghệ AI hiện đại!
📖 Bảng Thuật Ngữ Quan Trọng
Trước khi bắt đầu, hãy làm quen với các thuật ngữ cơ bản trong Deep Learning:
| Thuật ngữ | Tiếng Việt | Giải thích đơn giản |
|---|---|---|
| Deep Learning | Học sâu | Phương pháp học máy sử dụng mạng neural nhiều tầng |
| Neural Network | Mạng nơ-ron | Mô hình tính toán mô phỏng cách não người xử lý thông tin |
| Neuron | Nơ-ron | Đơn vị tính toán cơ bản trong mạng neural |
| Layer | Tầng/Lớp | Một nhóm các neurons cùng cấp |
| Weight | Trọng số | Số đo mức độ quan trọng của mỗi đầu vào |
| Bias | Độ lệch | Hằng số giúp điều chỉnh đầu ra của neuron |
| Feature | Đặc trưng | Thuộc tính/biến số đầu vào của dữ liệu |
| Label | Nhãn | Kết quả/đầu ra cần dự đoán |
Checkpoint
Bạn đã đọc qua bảng thuật ngữ? Hãy ghi nhớ các khái niệm cơ bản này!
🧠 Deep Learning là gì?
Giải thích đơn giản
Deep Learning giống như việc dạy một đứa trẻ nhận biết mèo. Ban đầu bạn cho trẻ xem nhiều ảnh mèo, trẻ sẽ tự học cách nhận ra mèo dựa trên các đặc điểm như tai, râu, mắt... mà không cần bạn chỉ rõ từng đặc điểm.
Deep Learning (Học sâu) là một nhánh của Machine Learning (Học máy), sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN) với nhiều lớp ẩn (hidden layers) để học các biểu diễn dữ liệu phức tạp.
Tại sao gọi là "Deep" (Sâu)?
- "Deep" ám chỉ việc có nhiều hidden layers xếp chồng lên nhau
- Càng nhiều layers → mô hình càng "sâu" → có thể học các pattern phức tạp hơn
Nguồn: IBM - What is Deep Learning
Các mức độ "sâu":
| Loại mạng | Số Hidden Layers | Ví dụ |
|---|---|---|
| Shallow Network | 1-2 layers | Perceptron, simple ANN |
| Deep Network | 3+ layers | CNNs, RNNs |
| Very Deep | 50-150+ layers | ResNet, VGG, Transformer |
Checkpoint
Bạn đã hiểu tại sao gọi là "Deep" Learning chưa?
⚖️ So sánh Machine Learning và Deep Learning
Bảng so sánh chi tiết
| Khía cạnh | Machine Learning truyền thống | Deep Learning |
|---|---|---|
| Feature Engineering | Phải tự thiết kế features | Tự động học features |
| Dữ liệu cần | Ít hơn (hundreds-thousands) | Nhiều hơn (thousands-millions) |
| Tài nguyên | CPU đủ dùng | Thường cần GPU/TPU |
| Khả năng giải thích | Dễ giải thích | Khó giải thích (black-box) |
| Độ phức tạp | Đơn giản hơn | Phức tạp hơn |
| Thời gian training | Nhanh hơn | Chậm hơn |
| Performance với Big Data | Bão hòa | Tiếp tục cải thiện |
Khi nào dùng gì?
Dùng Machine Learning truyền thống khi:
- Dữ liệu ít (< 10,000 samples)
- Cần giải thích kết quả
- Tài nguyên hạn chế
- Dữ liệu dạng bảng (tabular)
Dùng Deep Learning khi:
- Dữ liệu nhiều (> 10,000 samples)
- Dữ liệu phức tạp (ảnh, text, audio)
- Có GPU/TPU
- Cần performance cao nhất
Checkpoint
Bạn có thể phân biệt khi nào nên dùng ML truyền thống vs Deep Learning chưa?
🌟 Tại sao Deep Learning quan trọng?
Lý do Deep Learning bùng nổ
1. Big Data: Lượng dữ liệu khổng lồ từ internet, IoT, sensors
2. GPU Computing: NVIDIA GPU cho phép training nhanh hơn 100x
3. Algorithms: Các thuật toán mới như Adam, BatchNorm, ReLU
4. Frameworks: TensorFlow, PyTorch làm DL dễ tiếp cận hơn
Timeline phát triển
| Năm | Sự kiện |
|---|---|
| 2012 | AlexNet thắng ImageNet - Deep Learning bùng nổ |
| 2014 | GANs, VGGNet xuất hiện |
| 2015 | ResNet (152 layers!), TensorFlow ra mắt |
| 2017 | Transformer - "Attention Is All You Need" |
| 2018 | BERT, GPT-1 |
| 2020 | GPT-3 (175B parameters) |
| 2022 | ChatGPT, Stable Diffusion |
| 2023-2024 | GPT-4, Claude, Gemini |
Ứng dụng thực tế
| Lĩnh vực | Ứng dụng | Công nghệ |
|---|---|---|
| Computer Vision | Nhận dạng khuôn mặt, xe tự lái | CNN |
| NLP | ChatGPT, Google Translate | Transformer |
| Healthcare | Chẩn đoán bệnh từ X-ray | CNN |
| Finance | Phát hiện gian lận | ANN |
| Gaming | AlphaGo, game AI | Reinforcement Learning |
Checkpoint
Bạn đã hiểu tại sao Deep Learning quan trọng trong thời đại này?
📊 Kiến trúc cơ bản của Neural Network
Cấu trúc 3 loại layer
| Loại Layer | Vai trò | Số lượng | Ví dụ |
|---|---|---|---|
| Input Layer | Nhận dữ liệu đầu vào | 1 | Tuổi, thu nhập, giới tính... |
| Hidden Layers | Xử lý, trích xuất đặc trưng | 1 đến nhiều | Các patterns ẩn |
| Output Layer | Đưa ra kết quả dự đoán | 1 | Xác suất mua/không mua |
Minh họa
Cấu trúc Neural Network
Mỗi ○ = 1 neuron | Mỗi đường nối = 1 weight (trọng số)
📊 Tổng quan kiến trúc
Cách hoạt động: Thông tin đi từ trái sang phải. Mỗi neuron nhận đầu vào từ TẤT CẢ neurons ở tầng trước, tính tổng có trọng số (weighted sum), áp dụng hàm kích hoạt (activation), rồi truyền kết quả sang tầng tiếp theo.
Các thuật ngữ quan trọng
- Fully Connected (Dense): Mỗi neuron kết nối với TẤT CẢ neurons ở layer trước
- Deep Network: Mạng có nhiều hidden layers (> 2)
- Parameters: Weights + Biases - các giá trị mô hình học được
Cách đếm layers:
- Input layer không được tính
- Chỉ tính hidden layers + output layer
- Ví dụ: Input(3) → Hidden(4) → Hidden(4) → Output(2) = 3 layers
Checkpoint
Bạn đã hiểu cấu trúc cơ bản của Neural Network?
🎯 Tổng kết và Bài tập
Tóm tắt bài học
- Deep Learning là nhánh của ML sử dụng neural networks nhiều layers
- "Deep" = nhiều hidden layers, học được patterns phức tạp
- DL cần nhiều data, GPU, nhưng cho performance tốt với dữ liệu phức tạp
- Neural Network có 3 loại layers: Input, Hidden, Output
- DL đang được ứng dụng rộng rãi: Computer Vision, NLP, Healthcare...
Câu hỏi ôn tập
- Tại sao gọi là "Deep" Learning?
- Khi nào nên dùng ML truyền thống thay vì Deep Learning?
- Nêu 3 ứng dụng thực tế của Deep Learning
- Hidden layer có vai trò gì trong neural network?
Chuẩn bị cho bài tiếp theo
Bài tiếp theo chúng ta sẽ học về:
- Neuron và cách hoạt động
- Activation Functions (ReLU, Sigmoid, Softmax)
- Công thức toán học của neuron
🎉 Chúc mừng bạn đã hoàn thành bài học đầu tiên về Deep Learning!