cradia3512

This lecture guides readers to deep learning with the most appropriate pace and straight direction, one step from concept to formula and one step from coding. In addition, there are over 100 graphs, illustrations, and diagrams, so you can easily and quickly accept abstract concepts. Another unique feature of this lecture is that you can start practicing right away by simply accessing a web browser without installing a program. 

After comfortably understanding the theory, you can directly code and conquer four representative deep learning problems with your eyes, so it is not lacking as a textbook for deep learning. The concepts or terms that you must go over are reviewed twice in the ‘Wait! Let’s move on to the next’ corner in the middle of the text and the ‘Memory Card’ corner at the end of the chapter to increase the learning effect. Let’s quickly overcome deep learning head-on with ‘Do it! Introduction to Deep Learning.’

haesunpark

Do It! Introduction to Deep Learning

Bài giảng này là một bước về khái niệm, một bước về công thức và một bước về mã hóa. Nó hướng dẫn người đọc học sâu với bước tiến và hướng đi đúng đắn nhất. Ngoài ra, còn có hơn 100 biểu đồ, hình minh họa và sơ đồ nên ngay cả những khái niệm trừu tượng cũng có thể được chấp nhận dễ dàng và nhanh chóng. Một tính năng độc đáo khác của khóa học này là bạn có thể bắt đầu thực hành ngay bằng cách truy cập trình duyệt web mà không cần cài đặt chương trình.

Sau khi hiểu lý thuyết một cách thoải mái, bạn có thể tự viết mã và chinh phục bốn vấn đề điển hình của deep learning bằng chính đôi mắt của mình, vì vậy đây là một cuốn sách giáo khoa hoàn hảo cho deep learning. Các khái niệm hoặc thuật ngữ cần được chỉ ra là ‘Đợi một chút!’ xuất hiện ở giữa văn bản. Hiệu quả học tập được nâng cao nhờ việc xem lại sách hai lần qua góc ‘Để chuyển sang phần tiếp theo’ và góc ‘Thẻ nhớ’ ở cuối chương. 『Làm đi! Hãy nhanh chóng giải quyết vấn đề học sâu bằng “Giới thiệu về học sâu”.

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

Machine Learning(ML)

Artificial Neural Network

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

Chương 1: Học sâu

Chương 2 Bắt đầu Deep Learning với công cụ tối thiểu

Chương 3 Xây dựng nền tảng học máy - Dự đoán số

Chương 4: Tạo neuron phân loại - Phân loại nhị phân

Chương 5: Học bí quyết huấn luyện

Chương 6 Kết nối hai tầng - Mạng nơ-ron đa tầng

Chương 7: Phân loại nhiều loại - Đa lớp

Chương 8 Phân loại hình ảnh - Mạng nơ-ron tích chập

Chương 9 - Phân loại văn bản - Mạng nơ-ron hồi quy