Thử thách đọc trọn cuốn <Học Deep Learning từ nhà sáng lập Keras, ấn bản thứ 3>
Trong 10 tuần, chúng ta sẽ đọc trọn vẹn một cách có hệ thống cuốn sách mới nhất của François Chollet, nhà sáng lập Keras – một trong những framework tiêu biểu của deep learning. Thông qua việc học theo từng bước, từ lý thuyết đến triển khai thực tế, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cốt lõi và kỹ thuật mới nhất của deep learning. Mỗi tuần, chúng ta sẽ cùng đọc và thực hành theo khối lượng nội dung đã định, hoàn thành hành trình trưởng thành thành chuyên gia deep learning.
Tôi học chuyên ngành kỹ thuật cơ khí, nhưng sau khi tốt nghiệp, tôi đã luôn làm công việc đọc và viết mã. Tôi là Google AI/Cloud GDE và Microsoft AI MVP. Tôi điều hành blog TensorFlow (tensorflow.blog), đồng thời viết và dịch sách về machine learning và deep learning, qua đó khám phá đầy hứng thú ranh giới giữa phần mềm và khoa học.
Tôi đã viết 『Deep Learning tự học qua việc tự mình xây dựng』(Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning + Deep Learning tự học (bản sửa đổi)』(Hanbit Media, 2025), 『Phân tích dữ liệu tự học với Python』(Hanbit Media, 2023), 『Kỹ năng trò chuyện với ChatGPT』(Hanbit Media, 2023) và 『Do it! Nhập môn Deep Learning』(Easy Publishing, 2019).
『Học deep learning từ cha đẻ của Keras (ấn bản 3)』(Gilbut, 2026),『Tinh chỉnh LLM, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!』(Insight, 2026), 『Học LLM & AI với PyTorch』(Hanbit Media, 2026), 『Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Machine Learning, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu』(Gilbut, 2025), 『LLM thực hành』(Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning Q & AI』(Gilbut, 2025), 『Toán học dành cho lập trình viên』(Hanbit Media, 2024), 『Giải quyết vấn đề ML trong thực tế với Python』(Hanbit Media, 2024), 『Giáo trình Machine Learning: phiên bản PyTorch』(Gilbut, 2023), 『Bài giảng ChatGPT của Stephen Wolfram』(Hanbit Media, 2023), 『Machine Learning thực hành, ấn bản 3』(Hanbit Media, 2023), 『Học deep learning tạo sinh bằng cách tự xây dựng, ấn bản 2』(Hanbit Media, 2023), 『Python đánh thức bộ não lập trình』(Hanbit Media, 2023), 『Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Transformer』(Hanbit Media, 2022), 『Học deep learning từ cha đẻ của Keras, ấn bản 2』(Gilbut, 2022), 『Machine Learning & Deep Learning dành cho lập trình viên』(Hanbit Media, 2022), 『Gradient Boosting với XGBoost và scikit-learn』(Hanbit Media, 2022), 『Học deep learning với TensorFlow.js từ đội ngũ Google Brain』(Gilbut, 2022), 『Machine Learning với các thư viện Python (ấn bản sửa đổi lần 2)』(Hanbit Media, 2022), cùng hàng chục cuốn sách khác, đã được chuyển ngữ sang tiếng Việt.
Thêm
Lịch trình thử thách
Thời gian tuyển sinh: 18/9 (thứ Sáu) ~ 9/10 (thứ Sáu)
Lượng đọc mỗi tuần: mỗi tuần đọc 2 chương, hoàn thành từ chương 1 đến chương 20
Nếu hoàn thành các nhiệm vụ và đạt tỷ lệ học tập 100% trong thời gian thử thách, bạn sẽ được cấp chứng nhận hoàn thành. Nếu không hoàn thành nhiệm vụ, chúng tôi không thể cấp chứng nhận hoàn thành cho bạn.
Nhiệm vụ của thử thách bao gồm xác nhận mua sách. Việc xác nhận sách chỉ áp dụng với sách giấy!
Quyền lợi của thử thách
Bạn có thể học theo tiến độ khóa học miễn phí trên YouTube <Học deep learning phiên bản 3 cùng người sáng lập Keras> (dự kiến sản xuất).<Deep Learning, 3rd Edition, Taught by the Creator of Keras> (to be produced) at your own pace.
<Giải thích mã nguồn Deep Learning phiên bản 3 học từ tác giả Keras> Khóa học trả phí trên Inflearn (dự kiến sản xuất) tặng coupon miễn phí (trị giá 90,000 won)
<Machine learning, nắm bắt cốt lõi nhanh chóng!> khóa học trả phí trên Inflearn (https://inf.run/1cv1q)coupon giảm 50% (trị giá tương đương 20,000 won)
<Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm bắt những điều cốt lõi!> Khóa học trả phí của Inflearn (https://inf.run/njgW2)phiếu giảm giá 50% được cung cấp (tương đương 20,000 won)
Quyền lợi bổ sung khi hoàn thành thử thách
Sau khi hoàn thành thử thách, bạn sẽ được tặng 20.000 điểm có thể sử dụng như tiền mặt trên trang web Gilbut (Xin cảm ơn nhà xuất bản Gilbut đã tài trợ điểm.)
Quyền lợi được cung cấp dưới dạng coupon Inflearn. Vui lòng nhất định tham khảo các lưu ý bên dưới.
<Lưu ý> Bắt buộc phải đọc!!!
Đường dẫn cấp coupon miễn phí cho khóa học <Giải thích mã nguồn Deep Learning 3, học từ cha đẻ Keras> và đường dẫn cấp coupon giảm 50% cho các khóa học <Machine Learning, chỉ cần nắm cốt lõi!>, <Machine Learning, chỉ cần nắm cốt lõi!>, <Mô hình ngôn ngữ lớn, chỉ cần nắm cốt lõi!> sẽ được gửi đến email đã đăng ký trên Inflearn của những người tham gia thử thách ngày 10 tháng 10.
Vui lòng kiểm tra trước xem bạn có thể nhận email từ Inflearn hay không. Nếu email bị xử lý như thư rác, chúng tôi sẽ không thể cấp lại sau này. Nếu gặp vấn đề khi nhận email từ Inflearn, vui lòng liên hệ bộ phận trợ giúp của Inflearn.
Liên kết này có hiệu lực trong 3 ngày. Bạn phải truy cập liên kết để nhận phiếu miễn phí và phiếu giảm giá trong vòng 3 ngày. Sau 3 ngày, liên kết sẽ mất hiệu lực và bạn không thể nhận phiếu!
Bạn phải sử dụng phiếu giảm giá đã nhận trong vòng 1 ngày!
Giới thiệu sách
Cuốn sách này được viết dành cho tất cả những ai muốn học deep learning từ đầu hoặc mở rộng hiểu biết của mình. Dù bạn là kỹ sư machine learning, kỹ sư phần mềm hay sinh viên đại học, bạn đều sẽ tìm thấy những điều hữu ích để học trong cuốn sách này. Ban đầu, chúng ta sẽ bắt đầu với những điều đơn giản, sau đó khám phá deep learning cho đến những công nghệ mới nhất. Cuốn sách này giữ được sự cân bằng giữa trực giác, lý thuyết và thực hành. Thay vì sử dụng các ký hiệu toán học, sách giải thích những ý tưởng cốt lõi của deep learning thông qua phần diễn giải về các nguyên lý cơ bản và mã nguồn thực tế. Bạn sẽ học cách huấn luyện các mô hình machine learning từ đầu cho những bài toán thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau, đồng thời tìm hiểu các khuyến nghị thiết thực để xây dựng và triển khai các mô hình deep learning vào thực tế. Sau khi đọc cuốn sách này, bạn sẽ hiểu rõ deep learning là gì, khi nào nên áp dụng và những giới hạn của nó. Bạn sẽ làm quen với quy trình làm việc tiêu chuẩn để xây dựng và giải quyết các bài toán machine learning, đồng thời học cách xử lý những vấn đề thường gặp.
Giới thiệu sách
Cuốn sách này dành cho những người đã có kinh nghiệm lập trình Python và muốn bắt đầu với machine learning và deep learning. Sách cũng khá hữu ích với những độc giả khác. ∙ Nếu bạn là một nhà khoa học dữ liệu đã quen thuộc với machine learning, bạn sẽ có thể phát triển nhanh nhất và tiếp cận một cách chắc chắn, thực tiễn với deep learning—một lĩnh vực con nổi bật nhất của machine learning. ∙ Nếu bạn là một nhà nghiên cứu hoặc kỹ sư deep learning muốn bắt đầu học framework Keras, cuốn sách này sẽ là một khóa học cấp tốc lý tưởng về Keras. ∙ Nếu bạn là một học viên cao học đang học deep learning với nền tảng lý thuyết, bạn sẽ học được khía cạnh thực tiễn, phát triển trực giác về mạng nơ-ron sâu và làm quen với những phương pháp hay nhất cốt lõi. Ngay cả khi không lập trình, nếu bạn là người hiểu về công nghệ, cuốn sách này sẽ giúp bạn học các khái niệm cơ bản và nâng cao về deep learning. Bạn cần quen thuộc với Python để hiểu các ví dụ mã. Tuy nhiên, không sao nếu bạn chưa từng có kinh nghiệm về machine learning hay deep learning. Cuốn sách trình bày tất cả những kiến thức cơ bản cần thiết. Bạn cũng không cần có kiến thức về toán học. Chỉ cần trình độ toán học trung học phổ thông là đủ để đọc sách.
Lời nhận xét
Anthony Goldbloom (người sáng lập Kaggle)
“Đây là cuốn sách hoàn hảo dành cho tất cả những ai muốn trực tiếp học hỏi từ những bậc thầy trong ngành.”
“Đây là một cẩm nang sâu sắc và thiết thực, bắt đầu từ những nguyên lý cơ bản và chỉ cho bạn cách tư duy để xây dựng các mô hình thực sự hoạt động.”
Aran Komatsuzaki (nhà nghiên cứu tại EleutherAI)
“Đây là cuốn cẩm nang hoàn hảo với những nội dung cập nhật nhất trong số các sách về học sâu hiện có!”
Salvatore Sanfilippo (người sáng lập Redis)
“Truyền tải xuất sắc bản chất thực sự của mạng nơ-ron. Đây là một cuốn sách kỹ thuật xuất sắc hiếm thấy trong vài năm gần đây.”
Martin Görner (Google)
“Chollet là một nhà giáo dục xuất sắc. Ông giải thích rõ ràng những khái niệm phức tạp và sử dụng mã thực tiễn thay vì toán học. Ông cũng là một nhà nghiên cứu máy học giàu kinh nghiệm. Thật vui khi được đọc những hiểu biết sâu sắc của ông về nhiều kiến trúc mô hình và các mẹo huấn luyện.”
Sayak Paul (Carted)
“Hãy đắm mình vào cuốn sách nhập môn thú vị này, bao gồm nhiều ví dụ thực tiễn trong lĩnh vực học sâu. Đây là cuốn sách phải đọc đối với mọi kỹ sư học sâu.”
Edmon Begoli (Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge (Oak Ridge National Laboratory))
“Cuốn sách kinh điển hiện đại nay còn hay hơn.”
Yannis Paraskevopoulos (Đại học Tây Attica (University of West Attica))
“Đây thực sự là cuốn kinh thánh về học sâu.”
Raushan Jha (Microsoft)
“Đây là cuốn sách hay nhất về học sâu sử dụng Python.”
Viton Vitanis (Viseca Payment Services)
“Cuốn sách đầy ắp những hiểu biết sâu sắc. Hữu ích cho cả người mới bắt đầu và các chuyên gia máy học giàu kinh nghiệm.”
Todd Cook (Appen)
”Giải thích hoàn hảo mọi thứ về deep learning từ A đến Z.“Mua sách