Đọc hiểu các cấu trúc học sâu: Từ CNN đến Transformer
aisw
Miễn phí
Cơ bản / AI, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)
Đây là khóa học dành cho những người đã quen với các thuật ngữ deep learning nhưng vẫn cảm thấy mơ hồ về cách mô hình học. Qua 13 bài giảng, khóa học kết nối và giải thích các nguyên lý cốt lõi, từ nền tảng của mô hình tuyến tính và mạng nơ-ron đến lan truyền ngược, tối ưu hóa, CNN, RNN và Transformer. Bạn sẽ hiểu cấu trúc và quá trình học của mô hình, cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất, qua đó xây dựng nền tảng vững chắc để học deep learning một cách có hệ thống.
Cơ bản
AI, Deep Learning(DL), Machine Learning(ML)






![Deep Learning và PyTorch [và phân loại hình ảnh]Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/341712/cover/ai/3/f1bb7ccd-7a72-4fa7-9ae0-cc3c9b3f3e8b.png?w=420)

![[Đổi mới] Bootcamp cơ sở dữ liệu MongoDB (MongoDB) và NoSQL (dữ liệu lớn) dành cho người mới bắt đầu [từ nhập môn đến ứng dụng] (cập nhật)Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/324183/cover/fbe9f0cc-4c42-4435-b855-f283f6932415/324183.png?w=420)



![[Electron #2] Hệ thống quản lý ra vào và điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt ngoại tuyến (Offline) với React + Electron (Sử dụng DeepFace)Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/339677/cover/ai/0/3f0aeb99-6e04-4d30-ba5b-841a2c0fea14.png?w=420)