Pythonを使用したディープラーニングの活用

Hiểu cấu trúc của network framework do Unreal Engine cung cấp. Hiểu máy chủ, máy khách, bản sao và RPC là gì cũng như cách chúng hoạt động. Bạn có thể tạo trò chơi mạng bằng Unreal Framework.

This lecture will teach you how to systematically analyze and organize the core functions and conditions of software, and explain the theoretical background of its relationship with testing for finding and improving bugs based on this.

Ngôn ngữ sử dụng công cụ Unity là ngôn ngữ C#. Khóa học tập trung vào các chức năng thường được sử dụng trong Unity, đồng thời bao gồm các kiểu dữ liệu và chuyển đổi, hướng đối tượng và khái quát hóa cũng như thậm chí cả đầu vào và đầu ra tệp đơn giản!

Thiết lập chiến lược việc làm của riêng bạn dựa trên xu hướng tuyển dụng và phân tích công việc. Chuẩn bị công việc từ A đến Z từ giới thiệu bản thân đến phỏng vấn

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê của Machine Learning sử dụng Python. Machine Learning và Deep Learning không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước nắm vững kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo!

Giải thích cấu trúc cơ bản của Linux và tìm hiểu cách sử dụng shell. Hơn nữa, bạn sẽ học cách hiểu cơ bản về mạng Linux.

Lập trình Python cho người không chuyên

Bạn có cần in 3D hoặc nghệ thuật cho nội thất và trò chơi không? Tạo các tác phẩm thiết kế đồ họa 3D thực tế thông qua các bài giảng cơ bản về Blender.

Bạn có thể tìm hiểu về cấu trúc cơ bản, nguyên lý hoạt động, phương pháp thiết kế và hệ điều hành của phần cứng máy tính và xây dựng kiến ​​thức cần thiết để tạo ra các chương trình tốt.

Đặt nền tảng cho phân tích dữ liệu cơ bản, bao gồm hiểu R và dữ liệu, phương pháp xử lý dữ liệu để phân tích dữ liệu và phương pháp trực quan hóa dữ liệu. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu theo hình dạng bạn muốn một cách thuận tiện bằng cách sử dụng các biến, hàm và gói.

Để tạo nội dung VR/AR bằng Unity Engine, bạn phải học C# và để học C#, bạn phải học C. Khóa học này bao gồm các nội dung từ cơ bản của C cho đến quản lý bộ nhớ.

Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.

Hiểu các nguyên tắc học sâu và giải thích quy trình sử dụng Keras để đơn giản hóa sự phức tạp của việc xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng các mô hình, lớp và kỹ thuật tối ưu hóa.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Hãy chắc chắn bắt đầu với những điều cơ bản về học máy và học sâu! Phân loại/hồi quy/phân cụm/tạo và sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong Python

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)

Hãy triển khai khung deep learning trực tiếp trong Excel! Hãy cùng giải quyết việc học có giám sát/học không giám sát/học tăng cường bằng cách sử dụng khung đã triển khai!

Phần Project '파이토치 - Dễ hiểu bằng code': triển khai dự án học sâu thực tiễn dùng ảnh, video, ngôn ngữ tự nhiên, giúp hiểu cấu trúc, luồng mô hình qua học tập chú trọng code hơn lý thuyết.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Khóa học này là một khóa nhập môn được thiết kế để người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ AI cũng có thể dễ dàng hiểu và thực hành theo. Thông qua các bài giảng, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản và cách sử dụng nền tảng AI, đồng thời tiến hành thực hành tạo ra hình ảnh trực tiếp bằng cách sử dụng các công cụ AI đa dạng. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ trở nên gần gũi hơn với AI và có thể trang bị năng lực tạo hình ảnh AI để hiện thực hóa các ý tưởng sáng tạo một cách trực quan.

Khóa học này bao gồm từ kiến thức cơ bản đến thực hành về nền tảng AI, là một khóa học giúp bạn có thể nắm vững công nghệ tạo hình ảnh AI. Người học có thể hiểu được các khái niệm cơ bản về AI và phát triển khả năng tạo ra hình ảnh AI bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật đa dạng. Thông qua khóa học này, bạn có thể nâng cao hiểu biết về lĩnh vực AI và học cách tạo ra hình ảnh AI trực tiếp trong thực tế.