Thank you for the great lecture! I'm just getting started, but I'll work hard!

jjhgwx

This is a newly designed course that allows you to gradually learn the mathematics, theory, PyTorch-based implementation, transfer learning, and GPT's core transformer needed to understand deep learning, based on the instructor's own failed experiences when first learning deep learning.

funcoding

Deep Learning and PyTorch Bootcamp for Beginners (Easy! From Basics to ChatGPT's Core Transformer) [Data Analysis/Science Part 3]

Đây là khóa học được thiết kế mới dựa trên kinh nghiệm thất bại khi gi강사 lần đầu học deep learning, giúp bạn từng bước nắm vững toán học cần thiết để hiểu deep learning, lý thuyết, triển khai dựa trên PyTorch, transfer learning, cho đến transformer - trái tim của GPT.

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

파이토치

PyTorch

Machine Learning(ML)

Artificial Neural Network

비전 트랜스포머

Vision Transformer

Bootcamp Học Sâu và PyTorch cho Người Mới Bắt Đầu (Dễ Dàng! Từ Cơ Bản đến Transformer Cốt Lõi của ChatGPT) [Phân Tích/Khoa Học Dữ Liệu Phần 3]

Giới thiệu về bài giảng và quy trình tiến hành lớp học

Kiến thức nền tảng cơ bản cần thiết để hiểu khái niệm deep learning (lý thuyết)

Tổng hợp cú pháp cơ bản PyTorch (Tập trung vào thực hành)

Tổng hợp cách sử dụng thư viện Numpy cần thiết cho việc triển khai Deep Learning (tập trung vào thực hành)

Tổng hợp toán học và triển khai liên quan đến phép toán tensor PyTorch (lý thuyết + thực hành)

Hiểu lý thuyết cốt lõi của Deep Learning (tập trung vào lý thuyết)

Triển khai cấu trúc cơ bản của Deep Learning (tập trung vào thực hành)

Triển khai huấn luyện Deep Learning (Tập trung thực hành)

Tổng hợp các hàm kích hoạt (Activation Function) đa dạng (lý thuyết + thực hành)

Tổng hợp các Optimizer khác nhau (tập trung vào lý thuyết)

Áp dụng Deep Learning cho bài toán Classification

Cải thiện cấu trúc Deep Learning (Tập trung thực hành)

Tổng hợp các kỹ thuật Regularization trong Deep Learning (tập trung vào lý thuyết)

Cơ bản về Deep Learning cho hình ảnh: Hiểu về CNN (Lý thuyết + Thực hành)

Cơ bản về Deep Learning cho dữ liệu tuần tự: Hiểu về RNN và LSTM (Tập trung lý thuyết)

Cơ bản về Deep Learning cho dữ liệu tuần tự: Áp dụng RNN và LSTM (Tập trung vào thực hành)

Con đường tắt để sử dụng công nghệ deep learning tiên tiến: Hiểu về Transfer Learning (Học chuyển giao)

Hiểu bản chất các mô hình hình ảnh chính cho Transfer Learning (tập trung lý thuyết)

Trung cấp Deep Learning: Áp dụng mô hình Vision Transformer hiện đại với Transfer Learning (Tập trung thực hành)

Deep Learning trung cấp: Giải quyết bài toán thực tế với đề thi Kaggle

Outro