inflearn logo
강의

Khóa học

Chia sẻ kiến thức
inflearn logo
Challenge
모집 예정
AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

[Thử thách dành cho doanh nghiệp] Tự học Machine Learning + Deep Learning

Bạn có thể học những kiến thức cơ bản dành cho những người mới bắt đầu học về Machine Learning và Deep Learning. Bạn sẽ được học các mô hình Machine Learning cơ bản như K-láng giềng gần nhất (K-Nearest Neighbors), Hồi quy tuyến tính (Linear Regression), Hồi quy Logistic (Logistic Regression), Cây quyết định (Decision Tree), các thuật toán Ensemble đa dạng, cũng như các khái niệm cốt lõi để huấn luyện mô hình Machine Learning như Hạ gradient ngẫu nhiên (Stochastic Gradient Descent), Chính quy hóa (Regularization), Quá khớp (Overfitting) và Dưới khớp (Underfitting). Ngoài ra, khóa học còn đề cập đến học không giám sát như K-means và PCA. Trong phần Deep Learning, bạn có thể học về Mạng thần kinh nhân tạo cơ bản, Mạng thần kinh sâu (DNN), Mạng thần kinh tích chập (CNN) và Mạng thần kinh hồi quy (RNN) thông qua các ví dụ sử dụng Keras và PyTorch. Ở chương cuối cùng, bạn sẽ được học về các mô hình quy mô lớn dựa trên Transformer. Khóa học giới thiệu chi tiết về cấu trúc và nguyên lý cốt lõi của LLM, đồng thời giúp bạn rèn luyện khả năng ứng dụng thực tế thông qua các ví dụ như tóm tắt mô tả sản phẩm hoặc tạo câu trả lời cho các câu hỏi.

9,061명이 수강한

강의로 진행되는 챌린지!

Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
B2B Only Challenge

28개 수업 학습

haesunpark님과 함께해요!

23,350

Học viên

437

Đánh giá

131

Trả lời

4.9

Xếp hạng

11

Các khóa học

Mặc dù chuyên ngành chính là kỹ thuật cơ khí, nhưng sau khi tốt nghiệp, tôi đã luôn làm công việc đọc và viết mã nguồn. Tôi là Google AI/Cloud GDE và Microsoft AI MVP. Tôi đang vận hành blog TensorFlow (tensorflow.blog), đồng thời viết và dịch các cuốn sách về học máy và học sâu, khám phá ranh giới giữa phần mềm và khoa học một cách đầy thú vị.

ml-dl-roadmap.png.webp

 Tôi đã viết các cuốn sách 『Deep Learning tự học qua thực hành』(Hanbit Media, 2025), 『Học máy + Deep Learning tự học (Bản sửa đổi)』(Hanbit Media, 2025), 『Phân tích dữ liệu tự học với Python』(Hanbit Media, 2023), 『Kỹ thuật trò chuyện với ChatGPT』(Hanbit Media, 2023) và 『Do it! Nhập môn Deep Learning』(Easys Publishing, 2019).

Ông đã dịch hàng chục cuốn sách sang tiếng Hàn, bao gồm các cuốn 『Tinh chỉnh LLM, Nhanh chóng nắm bắt cốt lõi!』 (Insight, 2026), 『Học LLM & AI bằng PyTorch』 (Hanbit Media, 2026), 『Mô hình ngôn ngữ lớn, Nhanh chóng nắm bắt cốt lõi!』 (Insight, 2025), 『Máy học, Nhanh chóng nắm bắt cốt lõi!』 (Insight, 2025), 『Học LLM thông qua việc xây dựng từ con số 0』 (Gilbut, 2025), 『Hands-On LLM』 (Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning Q & AI』 (Gilbut, 2025), 『Toán học dành cho nhà phát triển』 (Hanbit Media, 2024), 『Giải quyết vấn đề ML trong thực tế với Python』 (Hanbit Media, 2024), 『Sách giáo khoa Máy học: Phần PyTorch』 (Gilbut, 2023), 『Bài giảng ChatGPT của Stephen Wolfram』 (Hanbit Media, 2023), 『Hands-On Machine Learning Ấn bản thứ 3』 (Hanbit Media, 2023), 『Học Deep Learning tạo sinh thông qua việc xây dựng Ấn bản thứ 2』 (Hanbit Media, 2023), 『Python đánh thức tư duy lập trình』 (Hanbit Media, 2023), 『Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Transformers』 (Hanbit Media, 2022), 『Học Deep Learning từ người sáng tạo Keras Ấn bản thứ 2』 (Gilbut, 2022), 『Máy học & Deep Learning dành cho nhà phát triển』 (Hanbit Media, 2022), 『Gradient Boosting sử dụng XGBoost và Scikit-Learn』 (Hanbit Media, 2022), 『Học Deep Learning từ đội ngũ Google Brain với TensorFlow.js』 (Gilbut, 2022), và 『(Ấn bản sửa đổi thứ 2) Máy học sử dụng thư viện Python』 (Hanbit Media, 2022).

Thêm

Park Hae-sun

Dù tốt nghiệp chuyên ngành Kỹ thuật cơ khí, nhưng sau khi ra trường, tôi luôn gắn bó với công việc đọc và viết mã. Tôi là Google AI/Cloud GDE và Microsoft AI MVP. Tôi đang vận hành blog TensorFlow (tensorflow.blog), đồng thời viết và dịch các cuốn sách về học máy (machine learning) và học sâu (deep learning), khám phá ranh giới thú vị giữa phần mềm và khoa học.

Các tác phẩm chính

đã viết các cuốn sách 『Deep Learning tự học qua việc thực hành』(Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning + Deep Learning tự học (Bản hiệu đính)』(Hanbit Media, 2025), 『Phân tích dữ liệu tự học với Python』(Hanbit Media, 2023), 『Kỹ thuật trò chuyện với ChatGPT』(Hanbit Media, 2023), và 『Do it! Nhập môn Deep Learning』(EasysPublishing, 2019).

Ông đã dịch hàng chục cuốn sách sang tiếng Hàn, bao gồm các cuốn 『Mô hình ngôn ngữ lớn, nắm bắt nhanh những điều cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Học máy, nắm bắt nhanh những điều cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Học LLM thông qua việc xây dựng từ con số 0』(Gilbut, 2025), 『Hands-on LLM』(Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning Q & AI』(Gilbut, 2025), 『Toán học dành cho nhà phát triển』(Hanbit Media, 2024), 『Giải quyết vấn đề ML trong thực tế với Python』(Hanbit Media, 2024), 『Giáo trình Học máy: Phần PyTorch』(Gilbut, 2023), 『Bài giảng về ChatGPT của Stephen Wolfram』(Hanbit Media, 2023), 『Hands-on Machine Learning Ấn bản thứ 3』(Hanbit Media, 2023), 『Học Deep Learning tạo sinh thông qua thực hành Ấn bản thứ 2』(Hanbit Media, 2023), 『Python đánh thức tư duy lập trình』(Hanbit Media, 2023), 『Xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng Transformer』(Hanbit Media, 2022), 『Học Deep Learning từ người sáng lập Keras Ấn bản thứ 2』(Gilbut, 2022), 『Machine Learning & Deep Learning dành cho nhà phát triển』(Hanbit Media, 2022), 『Gradient Boosting sử dụng XGBoost và Scikit-learn』(Hanbit Media, 2022), 『Học Deep Learning từ đội ngũ Google Brain với TensorFlow.js』(Gilbut, 2022), và 『(Ấn bản sửa đổi thứ 2) Học máy bằng thư viện Python』(Hanbit Media, 2022).

5월

22일

챌린지 시작일

2028년 5월 22일 PM 03:00

챌린지 종료일

2028년 5월 31일 PM 02:30

챌린지 커리큘럼

Tất cả

28 bài giảng

Tài liệu khóa học:

챌린지 전용 수업

챌린지에서 배워요

  • Học máy

  • Deep learning

  • Scikit-learn

  • TensorFlow

  • Học có giám sát

  • Học không giám sát

  • Mạng thần kinh nhân tạo

  • Mạng thần kinh tích chập

  • Mạng thần kinh tái phát

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người muốn xây dựng nền tảng cơ bản để học các khóa học trung cấp về Machine Learning và Deep Learning.

  • Những ai còn ngần ngại học Machine Learning, Deep Learning vì những lý thuyết khó nhằn.

  • Những người muốn áp dụng vào thực tế hơn là lý thuyết

  • Những người muốn học thông qua những giải thích dễ hiểu hơn là toán học.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Python

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

이 강의의 지난 수강평

취소 및 환불 규정
챌린지는 지식공유자가 설정한 수업 최소 정원이 충족되지 않을 경우, 폐강 안내가 고지되며 결제 내역이 자동취소됩니다.

Khóa học khác của haesunpark

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Học máy + học sâu được nghiên cứu một mìnhHình thu nhỏ khóa học

Học máy + học sâu được nghiên cứu một mình

haesunpark

Miễn phí

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.8

(119)

9,000+

Với Chuỗi Hanbit Media Honggong, bạn có thể học các hướng dẫn về học máy và học sâu siêu việt như thể bạn đang dạy kèm 1:1, hiểu chúng bằng hàng trăm bức vẽ tay và có thể thực hành ngay chỉ với một trình duyệt thông qua Google Colab.

Cơ bản

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Học máy + học sâu được nghiên cứu một mìnhHình thu nhỏ khóa học

Học máy + học sâu được nghiên cứu một mình

haesunpark

Miễn phí

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

4.8

(119)

9,000+
<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> Khóa học giải thíchHình thu nhỏ khóa học

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> Khóa học giải thích

haesunpark

2.087.915 ₫

Cơ bản / PyTorch, gpt-2, transformer, LLM, Fine-Tuning

4.8

(24)

500+

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>(길벗, 2025)의 깃허브 노트북과 보너스 콘텐츠를 다루는 강의입니다. 깃허브: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>은 세바스찬 라시카(Sebastian Raschka)가 쓴 베스트셀러 <Build a Large Langauge Model (from Scratch)>(Manning, 2024)의 번역서입니다. 이 책은 오픈AI가 만든 GPT-2 모델을 밑바닥에서부터 시작해서 완전한 모델을 만들어 보면서 대규모 언어 모델의 작동 원리를 배우고 활용하는 방법을 제공합니다.

Cơ bản

Cơ bản

PyTorch, gpt-2, transformer

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> Khóa học giải thíchHình thu nhỏ khóa học

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> Khóa học giải thích

haesunpark

2.087.915 ₫

Cơ bản / PyTorch, gpt-2, transformer, LLM, Fine-Tuning

4.8

(24)

500+
Hands-On Machine Learning 2Hình thu nhỏ khóa học

Hands-On Machine Learning 2

haesunpark

Miễn phí

Cơ bản / Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras, Reinforcement Learning(RL), NLP, Scikit-Learn

4.7

(58)

6,600+

Đây là bài giảng bao quát nội dung của cuốn sách bán chạy nhất trên Amazon <Hands-On Machine Learning, 2nd Edition>. Bạn sẽ được học về nhiều thuật toán học máy và phương pháp đánh giá khác nhau bằng cách sử dụng Scikit-Learn, một thư viện học máy tiêu biểu. Ngoài ra, chúng ta sẽ cùng củng cố cả lý thuyết lẫn thực hành từ mạng thần kinh nhân tạo đến học tăng cường bằng cách sử dụng TensorFlow và Keras, những thư viện học sâu nổi tiếng nhất. Đây là khóa học chưa hoàn thiện hoàn toàn. Dự kiến mỗi tuần sẽ có thêm từ 1 đến 2 bài giảng mới được cập nhật.

Cơ bản

Cơ bản

Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Hands-On Machine Learning 2Hình thu nhỏ khóa học

Hands-On Machine Learning 2

haesunpark

Miễn phí

Cơ bản / Tensorflow, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Keras, Reinforcement Learning(RL), NLP, Scikit-Learn

4.7

(58)

6,600+
Làm đi! Giới thiệu về học sâuHình thu nhỏ khóa học

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

haesunpark

Miễn phí

Cơ bản / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(80)

4,900+

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”.

Cơ bản

Cơ bản

Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

Làm đi! Giới thiệu về học sâuHình thu nhỏ khóa học

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

haesunpark

Miễn phí

Cơ bản / Deep Learning(DL), Machine Learning(ML), Artificial Neural Network

4.9

(80)

4,900+
Python đánh thức tư duy lập trìnhHình thu nhỏ khóa học

Python đánh thức tư duy lập trình

haesunpark

Miễn phí

Nhập môn / Python, Pandas

4.9

(15)

900+

Đánh thức bộ não lập trình đang ngủ say. Từ cơ bản về Python đến Machine Learning chỉ trong một cuốn sách! Cuốn sách này là tài liệu nhập môn khoa học máy tính được xây dựng dựa trên bài giảng của MIT, giúp những người mới bắt đầu hoàn toàn chưa biết gì về lập trình cũng có thể thoải mái tìm đọc. Hãy đánh thức bộ não lập trình của bạn bằng những chủ đề thiết yếu để bắt đầu lập trình như tư duy máy tính và các thuật toán đơn giản. Thông qua các bài tập rèn luyện trí não ở mỗi chương, bạn sẽ được tìm hiểu các chủ đề thực tiễn như trực quan hóa dữ liệu, mô phỏng, kỹ thuật tính toán dữ liệu và machine learning.

Nhập môn

Nhập môn

Python, Pandas

Python đánh thức tư duy lập trìnhHình thu nhỏ khóa học

Python đánh thức tư duy lập trình

haesunpark

Miễn phí

Nhập môn / Python, Pandas

4.9

(15)

900+
Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!Hình thu nhỏ khóa học

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!

haesunpark

924.648 ₫

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

100+

<Mô hình Ngôn ngữ Lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!>(Insight, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

Nhập môn

Nhập môn

Artificial Neural Network, PyTorch, LLM

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!Hình thu nhỏ khóa học

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!

haesunpark

924.648 ₫

Nhập môn / Artificial Neural Network, PyTorch, LLM, Fine-Tuning, RNN

4.7

(10)

100+
Machine Learning, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!Hình thu nhỏ khóa học

Machine Learning, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!

haesunpark

924.648 ₫

Nhập môn / Artificial Neural Network, CNN, linear-regression, RNN, ensembles

4.8

(8)

100+

Đây là khóa học về lý thuyết machine learning và các ví dụ thực tế dựa trên cuốn sách <머신러닝, 핵심만 빠르게!>(Insight, 2025).

Nhập môn

Nhập môn

Artificial Neural Network, CNN, linear-regression

Machine Learning, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!Hình thu nhỏ khóa học

Machine Learning, chỉ những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!

haesunpark

924.648 ₫

Nhập môn / Artificial Neural Network, CNN, linear-regression, RNN, ensembles

4.8

(8)

100+

6.890.120 ₫