jjhgwx

: "Từ nền tảng toán học đến các mô hình mới nhất, hoàn thiện quy trình Deep Learning với TensorFlow (Tổng cộng 44 bài giảng)"
Thời đại chỉ học cách gọi model.fit() một cách đơn thuần đã qua rồi. Từ đạo hàm và hạ cực trị (Gradient Descent) - những nền tảng cơ bản nhất của mạng thần kinh nhân tạo, đến cách sử dụng TensorFlow và Keras thiết yếu trong công việc thực tế, và cả CNN/RNN để xử lý dữ liệu hình ảnh và chuỗi thời gian! Chúng tôi sẽ giúp bạn chinh phục toàn bộ quá trình Deep Learning một cách hệ thống.
Giờ đây, hãy vượt qua việc phân tích dữ liệu thông thường để bước vào thế giới Deep Learning kinh ngạc, nơi trí tuệ nhân tạo mô phỏng não bộ con người có thể tự học hỏi và đưa ra phán đoán.

softcampus

Phát triển Trí tuệ nhân tạo Phần 4: Làm chủ Thuật toán Deep Learning thực tế từ A đến Z

Deep Learning(DL)

딥러닝

텐서플로우

인공지능기초수학

다중신경망

입문

초급

중급이상

합성곱신경망

텐서플로

Tensorflow

케라스

Keras

Tổng quan về Deep Learning và Cơ sở Toán học: Bài 1 ~ Bài 9

Mô hình hồi quy và Thuật toán hạ cực đại (Gradient Descent): Bài 10 ~ Bài 16

Nguyên lý của mô hình phân loại và Perceptron: Bài 17 ~ Bài 23

Thiết kế mạng thần kinh dựa trên TensorFlow & Keras: Bài 24 ~ Bài 31

Tối ưu hóa và tinh chỉnh hiệu suất mô hình: Bài 32 ~ Bài 36

Kiến trúc nâng cao: CNN, RNN và Học chuyển tiếp : Bài 37 ~ Bài 44

Tài liệu bài giảng