Tôi nghĩ tôi hiểu rõ vì bạn đã giải thích nó rất dễ dàng.

yoonharkoh5663

Dựa trên những kinh nghiệm thất bại khi người hướng dẫn mới bắt đầu học Deep Learning, đây là một khóa học được thiết kế mới để bạn có thể từng bước làm quen với toán học, lý thuyết, triển khai dựa trên PyTorch, chuyển giao học tập và Transformer cốt lõi của GPT cần thiết cho việc hiểu Deep Learning.


funcoding

Khóa huấn luyện chuyên sâu về 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 Phần 3]

This course is newly designed to help you learn deep learning step-by-step, covering mathematics, theory, PyTorch-based implementation, transfer learning, and even GPT's core Transformer, based on the instructor's own failed experiences when first learning deep learning.


입문

초급

중급이상

Deep Learning(DL)

파이토치

PyTorch

Machine Learning(ML)

Artificial Neural Network

비전 트랜스포머

Vision Transformer

First Deep Learning and PyTorch Bootcamp (Easy! From Basics to ChatGPT Core Transformer) [Data Analysis/Science Part 3]

Introduction to Lectures and Course Progress

Essential Basic Background Knowledge (Theory) for Understanding Deep Learning Concepts

PyTorch Basic Syntax Summary (Hands-on Focused)

Summary of Numpy library usage necessary for deep learning implementation (practice-oriented)

PyTorch Tensor Operations: Math & Implementation (Theory+Practice)

Understanding Core Deep Learning Theory (Theory-focused)

Deep Learning Basic Structure Implementation (Hands-on)

Implementing Deep Learning Training (Hands-on)

Summary of Various Activation Functions (Theory + Practice)

Organizing Various Optimizers (Theory-focused)

Applying Deep Learning to Classification Problems

Improving Deep Learning Architecture (Hands-on)

Deep Learning Regularization Methods Summary (Theory)

Deep Learning Basics for Images: Understanding CNN (Theory + Practice)

Deep Learning Fundamentals for Sequential Data: Understanding RNN and LSTM (Theory Focus)

Deep Learning Basics for Sequential Data: Applying RNN and LSTM (Hands-on)

Latest Deep Learning Shortcut: Understanding Transfer Learning

Key Understanding of Major Image Models for Transfer Learning (Theory-focused)

Intermediate Deep Learning: Applying the Latest Vision Transformer Model using Transfer Learning (Hands-on focused)

Intermediate Deep Learning: Solving Real-World Problems with Kaggle Challenges

Outro