Bài giảng này đề cập đến nhiều chủ đề deep learning từ cơ bản đến chủ đề nâng cao và tôi thích rằng nó áp dụng phương pháp thực hành bằng PyTorch. Thiết lập môi trường PyTorch, các khái niệm cơ bản về học sâu, hàm mất, giảm độ dốc, hàm kích hoạt, tối ưu hóa, chính quy hóa, lập lịch tốc độ học tập, khởi tạo, chuẩn hóa, CNN (Mạng thần kinh chuyển đổi), RNN (Mạng thần kinh tái phát) và các chủ đề mới nhất. Tôi thích vì nó đề cập đến nhiều chủ đề khác nhau, bao gồm cả Sự chú ý và Người biến hình. Bài giảng được thiết kế để dễ dàng tiếp cận ngay cả với người mới bắt đầu và mỗi phần bao gồm nhiều bài tập khác nhau kèm theo giải thích lý thuyết, vì vậy tôi đặc biệt thích việc người học có thể trải nghiệm các nguyên tắc của deep learning bằng cách viết mã của riêng mình. Đặc biệt, bạn có thể học từng bước một, bắt đầu từ những khái niệm cơ bản có thể áp dụng ngay vào thực tế đến các chủ đề nâng cao, vì vậy tôi nghĩ nó không chỉ được khuyến khích cho những người mới làm quen với lĩnh vực deep learning mà còn cả những người trong lĩnh vực này. lĩnh vực muốn làm mới kiến ​​thức cơ bản của mình. Mỗi chủ đề đều được trình bày chuyên sâu thông qua thực hành đầy đủ và ví dụ, và thông qua đó, chúng tôi tin rằng người học sẽ có thể phát triển sự hiểu biết toàn diện về các khía cạnh khác nhau của deep learning và khả năng áp dụng nó để giải quyết các vấn đề thực tế. Tôi đặc biệt giới thiệu khóa học này cho bất kỳ ai quan tâm đến lĩnh vực học sâu, vì cấu trúc có hệ thống và cách tiếp cận hướng đến thực hành của khóa học cung cấp cho người học trải nghiệm thực tế cần thiết để thực sự sử dụng công nghệ học sâu.