Hiểu các khái niệm deep learning dẫn đến trí tuệ nhân tạo thực tế

Học sâu, vững chắc từ những khái niệm cơ bản!
Hãy cùng nhau tìm hiểu về các nguyên tắc cốt lõi của trí tuệ nhân tạo.

Tại sao phải học sâu?📝

Đây là Deep Learning Hohyeong, người hiện đang điều hành một kênh YouTube liên quan đến deep learning/machine learning.
( https://www.youtube.com/channel/UCt9jbjxLBawaSaEsGB87D6g/ )

Kiến thức chuyên ngành về toán học/phân tích dữ liệu , deep learning/machine learning đa dạng Dựa trên kinh nghiệm dự án và kinh nghiệm kỹ sư nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi sẽ chỉ ra những gì bạn phải nghiên cứu.

Giới thiệu bài giảng 💡

“Bài giảng này là một phần lý thuyết.”

Mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể nói là một công nghệ trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm sản xuất, ô tô tự lái, y học, công nghệ sinh học và robot. Trên thực tế, số lượng bài nộp đang tăng lên hàng năm và nhiều trường đại học trên thế giới đang mở các khoa liên quan và ngành này đang đầu tư mạnh mẽ. Tại Hàn Quốc, các trường đại học cũng lần lượt mở các khoa liên quan đến trí tuệ nhân tạo . Để phù hợp với xu hướng này, chúng tôi đã tạo ra một bài giảng dành cho những ai muốn nghiên cứu sâu về học tập một cách đúng đắn .

Nhiều người cảm thấy học sâu khó khăn vì đây là môn học mà cả kỹ năng hiểu khái niệm và thực hiện đều quan trọng . Vì vậy, qua bài giảng này tôi sẽ cố gắng giải thích dễ hiểu hơn và chỉ ra những phần quan trọng. Giáo trình là Nội dung được cấu trúc dựa trên kiến ​​thức chuyên ngành và kinh nghiệm nghiên cứu của giảng viên , bài giảng được chia thành phần lý thuyết và phần thực hành.

Đầu tiên là cung cấp những kiến ​​thức cần thiết về deep learning . Nghiên cứu học sâu có nhiều lĩnh vực mở rộng hoặc cải thiện nội dung hiện có. Vì vậy, để hiểu được những nghiên cứu mới nhất, điều quan trọng là phải tiếp thu được những nội dung cơ bản và kiến ​​thức liên quan. Trong bài giảng này, chúng ta sẽ dễ dàng ôn lại những kiến ​​thức cơ bản thông qua các ví dụ và hình ảnh . Thứ hai, chúng tôi sẽ phát triển khả năng triển khai mô hình bằng Pytorch của bạn. Phần lập trình có thể xây dựng các mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau như CNN, LSTM, CAM mà không cần cài đặt riêng.

Chúng tôi đã cấu trúc bài giảng một cách cô đọng, cân nhắc đến thời gian quý báu của bạn! Hãy bắt đầu ngay bây giờ.

Những điều bạn học được trong bài giảng này ✏️

Bạn vẫn chỉ sử dụng mã của người khác? Hay bạn đang triển khai mã mà không hiểu các khái niệm? Chỉ khi hiểu biết chính xác thì nó mới có thể được áp dụng và các vấn đề hiện tại mới có thể được xác định rõ ràng. Trong bài giảng này, chúng tôi sẽ giải thích từ dưới lên tại sao các khái niệm được sử dụng trong mạng nơ ron nhân tạo lại hoạt động và khám phá chúng thông qua các ví dụ .

Ngoài những điều cơ bản, nó còn bao gồm nội dung về học chuyển tiếp phải được biết đến trong nghiên cứu thực tế, cũng như học bán giám sát/không giám sát bằng cách mở rộng chủ đề. Cuối bài giảng chúng tôi sẽ hướng dẫn các bạn phương pháp học để tiếp thu kiến ​​thức deep learning.

Các câu hỏi dự kiến ​​hỏi đáp 🙋🏻‍♂️

* Bài giảng này là phần lý thuyết không có mã hóa .

Q. Người không chuyên có thể tham gia khóa học này không?
A. Bạn có thể tham gia khóa học này bất kể chuyên ngành của bạn là gì .

H. Lợi ích của việc học deep learning là gì?
A. Deep learning là công nghệ machine learning được sử dụng rộng rãi nhất và là môn học bắt buộc đối với bất kỳ ai bước chân vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra, xung quanh chúng ta đã có rất nhiều sản phẩm sử dụng công nghệ deep learning nên việc tiếp thu những kiến ​​thức liên quan sẽ rất hữu ích cho việc làm hoặc công việc liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

Q. Có lợi thế đặc biệt nào chỉ có ở khóa học này không?
A. Mặc dù đây là bài giảng giới thiệu nhưng bạn có thể tiếp thu kiến ​​thức vượt xa trình độ mới bắt đầu, chẳng hạn như các mẹo hữu ích, học chuyển tiếp và điều chỉnh mô hình . Ngoài ra, bài giảng này dựa trên chương trình giảng dạy của các trường đại học ở nước ngoài và những câu chuyện chỉ có thể học được thông qua nghiên cứu thực tế .

Đi xem bài giảng thực hiện!! 👇