Tôi theo học chuyên ngành kỹ thuật cơ khí, nhưng sau khi tốt nghiệp, tôi luôn làm công việc đọc và viết mã. Tôi là Google AI/Cloud GDE. Tôi điều hành blog TensorFlow (tensorflow.blog), đồng thời viết và dịch sách về machine learning và deep learning, khám phá một cách thú vị ranh giới giữa phần mềm và khoa học.
Đã viết 『Deep learning học bằng cách 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 thuật trò chuyện bằng ChatGPT』(Hanbit Media, 2023), 『Do it! Nhập môn deep learning』(Easyspublishing, 2019).
『Machine Learning thực hành với scikit-learn và PyTorch』(Hanbit Media, 2026), 『Học deep learning từ người sáng lập Keras (lần 3)』(Gilbut, 2026),『Fine-tuning LLM, nhanh chóng nắm vững những điều cốt lõi!』(Insight, 2026), 『Học LLM & AI với PyTorch』(Hanbit Media, 2026), 『Mô hình ngôn ngữ lớn, nhanh chóng nắm vững những điều cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Machine Learning, nhanh chóng nắm vững những điều cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu』(Gilbut, 2025), 『Machine Learning thực hành』(Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning Q & AI』(Gilbut, 2025), 『Toán học cho nhà phát triển』(Hanbit Media, 2024), 『Giải quyết các 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 lần 3』(Hanbit Media, 2023), 『Học deep learning tạo sinh qua thực hành lần 2』(Hanbit Media, 2023), 『Python đánh thức bộ não lập trình』(Hanbit Media, 2023), 『Xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng Transformer』(Hanbit Media, 2022), 『Học deep learning từ người sáng lập Keras lần 2』(Gilbut, 2022), 『Machine Learning&Deep Learning dành cho nhà phát triển』(Hanbit Media, 2022), 『Gradient Boosting với XGBoost và scikit-learn』(Hanbit Media, 2022), 『Học deep learning với đội ngũ Google Brain bằng TensorFlow.js』(Gilbut, 2022), 『Machine Learning sử dụng các thư viện Python (bản sửa đổi lần 2)』(Hanbit Media, 2022), cùng hàng chục cuốn sách khác, đã được dịch sang tiếng Hàn.
Thêm
Lịch trình thử thách
Thời gian tuyển sinh: 18/9 (Thứ Sáu) ~ 10/10 (Thứ Bảy)
Lượng đọc mỗi tuần: hoàn thành từ chương 1 đến chương 20, mỗi tuần 2 chương
Nếu hoàn thành nhiệm vụ và đạt tỷ lệ tham gia học 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 cho bạn.
Trong nhiệm vụ của thử thách có bao gồm xác nhận mua sách. Chỉ có thể xác nhận sách giấy!
Khi đăng ký thử thách, vui lòng обязательно nhập họ tên, số điện thoại và email trong khảo sát. Những thông tin này sẽ cần thiết để cung cấp điểm Gilbut sau này.
Quyền lợi của thử thách
Quyền lợi khi đăng ký thử thách (phát hành vào ngày 10/10)
Bạn có thể học theo tiến độ khóa học miễn phí trên YouTube <Học deep learning từ người sáng lập Keras, phiên bản 3>.
<Giải thích mã nguồn Deep Learning 3rd Edition học từ nhà sáng lập Keras> Khóa học trả phí trên Inflearn (https://inf.run/B8F2p) cung cấp coupon miễn phí (trị giá 90.000 won)
<Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu> Khóa học trả phí trên Inflearn (https://inf.run/WjvTL)Cung cấp phiếu giảm giá 50% (trị giá 45.000 won)
<Machine learning, nắm bắt nhanh những nội dung cốt lõi!> khóa học trả phí trên Inflearn tại đây (https://inf.run/1cv1q)phiếu giảm giá 50% (trị giá 20.000 won)
<Mô hình ngôn ngữ lớn, nắm bắt nhanh những điểm cốt lõi!> khóa học trả phí của Inflearn khóa học(https://inf.run/njgW2)phiếu giảm giá 50% (trị giá 20.000 won)
Quyền lợi bổ sung khi hoàn thành thử thách
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 thưởng)
Khi thử thách kết thúc (ngày 18/12), thông tin của những người hoàn thành sẽ được chuyển cho Gilbut, và Gilbut sẽ hướng dẫn về việc cấp điểm.
Quyền lợi được cung cấp dưới dạng coupon của Inflearn. Vui lòng đọc kỹ các lưu ý bên dưới.
<Lưu ý> Bắt buộc đọc!!!
Người đăng ký thử thách ngày 10 tháng 10 sẽ nhận được liên kết cấp coupon miễn phí cho khóa học <Giải thích mã nguồn Deep Learning 3, học từ cha đẻ Keras> và liên kết cấp coupon giảm giá 50% cho các khóa học <Học LLM bằng cách tự xây dựng từ đầu>, <Machine Learning, nắm nhanh những điểm cốt lõi!>, <Mô hình ngôn ngữ lớn, nắm nhanh những điểm cốt lõi!> sẽ được gửi đến email đã đăng ký trên Inflearn.
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 với bộ phận hỗ trợ của Inflearn.
Liên kết này có hiệu lực trong 3 ngày. Bạn phải truy cập liên kết để nhận mã giảm giá miễn phí và mã giảm giá trong vòng 3 ngày. Sau 3 ngày, liên kết sẽ hết hiệu lực và bạn không thể nhận mã giảm giá!
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. Chúng ta sẽ khám phá deep learning bằng cách bắt đầu từ những nội dung đơn giản, rồi dần tìm hiểu các công nghệ mới nhất. Cuốn sách duy trì 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 các nguyên lý cơ bản và mã nguồn thực tế. Bạn sẽ học cách huấn luyện các mô hình machine learning từ đầu cho các bài toán thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau, đồng thời nắm được những khuyến nghị thực tiễn 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 đâu là những hạn chế 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.
Đối tượng độc giả
Cuốn sách này dành cho những người đã có kinh nghiệm lập trình Python và muốn bắt đầu với machine learning và deep learning. Cuốn sách cũng sẽ khá hữu ích đối với những độc giả khác. ∙ Nếu là một nhà khoa học dữ liệu đã quen thuộc với machine learning, bạn sẽ có thể phát triển nhanh nhất và tiếp cận deep learning—lĩnh vực nổi bật nhất của machine learning—một cách vững chắc và thực tiễn. ∙ Nếu là một nhà nghiên cứu hoặc kỹ sư deep learning đang bắt đầu học framework Keras, cuốn sách này sẽ là một khóa học cấp tốc lý tưởng về Keras. ∙ Nếu là một học viên cao học đang học deep learning với nền tảng lý thuyết, bạn sẽ học được các 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 là người hiểu biết về công nghệ, bạn vẫn sẽ được hỗ trợ trong việc học các khái niệm cơ bản và nâng cao về deep learning. Bạn cần quen thuộc với Python để hiểu các ví dụ mã. Không sao nếu bạn chưa từng có kinh nghiệm về machine learning hay deep learning. Cuốn sách trình bày tất cả những kiến thức nền tảng cần thiết. Bạn cũng không cần có kiến thức về toán học. Chỉ cần trình độ toán học phổ thông là đủ để đọc cuốn sách này.
Nhận xét giới thiệu
Anthony Goldbloom (người sáng lập Kaggle)
“Đây là cuốn sách hoàn hảo dành cho tất cả những ai muốn học hỏi trực tiếp từ những bậc thầy trong ngành.”
“Đây là một hướng dẫn 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 cẩm nang hoàn hảo với những nội dung cập nhật nhất trong số các sách về học sâu hiện có!”
Salvatore Sanfilippo (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 có trong những năm gần đây.”
Martin Görner (Google)
“Chollet là một nhà giáo dục xuất sắc. Ông giải thích các khái niệm phức tạp một cách rõ ràng và sử dụng mã thực tiễn thay vì toán học. Ông cũng là một nhà nghiên cứu học máy giàu kinh nghiệm. Thật vui khi được đọc những hiểu biết sâu sắc của ông về nhiều kiến trúc mô hình và mẹo huấn luyện khác nhau.”
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 thiết yếu mà mọi kỹ sư học sâu đều nên đọc.”
Edmon Begoli (Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge (Oak Ridge National Laboratory))
“Cuốn sách kinh điển hiện đại nay còn hay hơn.”
Yiannis Paraskevopoulos (Đại học West Attica (University of West Attica))
“Đây là kinh thánh đích thực về deep learning.”
Raushan Jha (Microsoft)
“Đây là cuốn sách hay nhất về học sâu sử dụng Python.”
Viton Vitanis (Viseca Payment Services)
“Một cuốn sách đầy ắp những hiểu biết sâu sắc. Hữu ích cho cả người mới bắt đầu lẫn các chuyên gia máy học giàu kinh nghiệm.”
Todd Cook (Appen)
“Giải thích hoàn hảo mọi thứ về học sâu từ A đến Z.” Mua sách
캐창딥3 được tóm tắt ngắn gọn, tập trung vào các khái niệm cốt lõi nên rất hiệu quả để ôn tập deep learning. Được học 케창딥3 qua những bài giảng xuất sắc của thầy Park Hae-seon, người luôn khiến tôi tin tưởng khi nghe giảng, nên kiến thức thật sự rất dễ tiếp thu.
