Tỷ lệ lý thuyết và mã là phù hợp.

sennysideup

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Deep Learning, đây là khóa học mới được biên soạn để bạn có thể từng bước nắm vững toán học, lý thuyết, triển khai dựa trên PyTorch, học chuyển giao, và cả Transformer cốt lõi của GPT – những kiến thức cần thiết để hiểu Deep Learning.

funcoding

Bootcamp Deep Learning và Pytorch cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Từ cơ bản đến Transformer cốt lõi của ChatGPT) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Part3]

입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

파이토치

PyTorch

Machine Learning(ML)

Artificial Neural Network

비전 트랜스포머

Vision Transformer

Giới thiệu: Khóa học và quy trình

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

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

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

PyTorch - Tổng hợp Toán và Triển khai phép toán tensor (Lý thuyết + Thực hành)

Hiểu lý thuyết cốt lõi Học sâu (Trọng tâm lý thuyết)

Triển khai cấu trúc cơ bản Deep Learning (Thực hành)

Triển khai học sâu (tập trung thực hành)

Tổng hợp các hàm kích hoạt (Lý thuyết + Thực hành)

Tổng hợp các loại Optimizer (tập trung lý thuyết)

Deep Learning cho phân loại

Cải thiện cấu trúc DL (thực hành)

Kỹ thuật Regularization Deep Learning: Tóm tắt lý thuyết

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

Deep learning cơ bản cho dữ liệu chuỗi: Hiểu RNN, LSTM (Lý thuyết)

Deep Learning cơ bản cho Dữ liệu Chuỗi: Áp dụng RNN và LSTM (Thực hành)

Lối tắt để ứng dụng công nghệ học sâu tiên tiến nhất: Hiểu về Học chuyển giao (Transfer Learning)

Hiểu biết cốt lõi về các mô hình ảnh chính cho Học chuyển giao (trọng tâm lý thuyết)

학습 중급: Áp dụng mô hình Vision Transformer mới nhất bằng học chuyển giao (Tập trung thực hành)

Deep Learning trung cấp: Thực hành giải bài toán thực tế qua Kaggle

Outro