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

Học sâu, từ những điều cơ bản!
Chúng ta hãy cùng nhau tìm hiểu những nguyên tắc cốt lõi của trí tuệ nhân tạo.

Tại sao lại là Học sâu?📝

Tôi là Deep Learning Ho-hyung, hiện đang điều hành kênh YouTube về học sâu/học máy.
( https://www.youtube.com/channel/UCt9jbjxLBawaSaEsGB87D6g/ )

Kiến thức về toán học/phân tích dữ liệu , kinh nghiệm sâu rộng về học sâu/học máy Dựa trên kinh nghiệm dự án và sự nghiệp của tôi với tư cách là một kỹ sư nghiên cứu , tôi sẽ chỉ ra những điều bạn phải nghiên cứu.

Giới thiệu bài giảng 💡

"Bài giảng này là bài giảng lý thuyết."

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một công nghệ AI mạnh mẽ đã và đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm sản xuất, xe tự hành, chăm sóc sức khỏe, công nghệ sinh học và robot. Thực tế, số lượng bài báo được nộp ngày càng tăng hàng năm, dẫn đến việc nhiều trường đại học trên thế giới thành lập các khoa liên quan và thu hút đầu tư đáng kể từ ngành công nghiệp này. Tương tự, các trường đại học ở Hàn Quốc cũng đang nhanh chóng thành lập các khoa liên quan đến AI . Nắm bắt xu hướng này, chúng tôi đã tạo ra khóa học này dành cho những ai đang tìm kiếm một khóa học giới thiệu chuyên sâu về học sâu .

Học sâu là một chủ đề đòi hỏi cả sự hiểu biết khái niệm lẫn kỹ năng triển khai , nên nhiều người cảm thấy khó khăn. Vì vậy, qua bài giảng này, tôi sẽ cố gắng giải thích dễ hiểu hơn và nhấn mạnh những phần quan trọng. Chương trình giảng dạy như sau: Nội dung được tổ chức dựa trên kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm nghiên cứu của giảng viên , bài giảng được chia thành phần lý thuyết và phần thực hành.

Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu kiến thức thiết yếu về học sâu . Nghiên cứu học sâu thường mở rộng hoặc cải thiện các khái niệm hiện có. Do đó, việc nắm vững các kiến thức cơ bản và liên quan là rất quan trọng để hiểu được những nghiên cứu mới nhất. Khóa học này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan dễ hiểu về các kiến thức cơ bản thông qua các ví dụ và sơ đồ . Thứ hai, chúng ta sẽ phát triển khả năng triển khai các mô hình bằng PyTorch . Phần lập trình cho phép bạn xây dựng các mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau, chẳng hạn như CNN, LSTM và CAM, mà không cần cài đặt riêng.

Vì thời gian quý báu của bạn, chúng tôi đã sắp xếp bài giảng này một cách cô đọng! Chúng ta bắt đầu thôi nào!

Những gì bạn sẽ học được trong khóa học này ✏️

Bạn vẫn chỉ sử dụng mã nguồn của người khác? Hay bạn đang triển khai mà không hiểu rõ các khái niệm? Việc hiểu rõ là điều cần thiết cho việc ứng dụng và xác định các vấn đề hiện có. Trong bài giảng này, chúng tôi sẽ giải thích các khái niệm cơ bản về mạng nơ-ron nhân tạo, lý giải nguyên lý hoạt động của chúng và minh họa các ví dụ minh họa.

Ngoài những kiến thức cơ bản, khóa học này còn mở rộng về học chuyển giao (transfer learning ), một kỹ thuật thiết yếu cho nghiên cứu thực tiễn, và bao gồm học bán giám sát và không giám sát . Cuối khóa học, chúng tôi sẽ cung cấp các mẹo học tập giúp bạn thành thạo học sâu.

Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp 🙋🏻‍♂️

* Bài giảng này là bài giảng dựa trên lý thuyết, không có mã hóa .

H. Sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia khóa học này không?
A. Bạn có thể tham gia khóa học bất kể chuyên ngành của bạn là gì .

H. Lợi ích của việc học sâu là gì?
A. Học sâu là công nghệ học máy được sử dụng rộng rãi nhất, khiến nó trở thành một công nghệ bắt buộc phải học đối với bất kỳ ai bước vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Hơn nữa, với rất nhiều sản phẩm tích hợp công nghệ học sâu đã có mặt trong cuộc sống, việc có được hiểu biết vững chắc về công nghệ này sẽ vô cùng quý giá trong các công việc và sự nghiệp liên quan đến AI.

H. Khóa học này có ưu điểm gì đặc biệt không?
A. Mặc dù đây là khóa học nhập môn, bạn sẽ được trang bị kiến thức vượt xa trình độ cơ bản, bao gồm các mẹo hữu ích, học chuyển giao và điều chỉnh mô hình . Hơn nữa, khóa học này dựa trên chương trình giảng dạy của các trường đại học nước ngoài và những hiểu biết sâu sắc thu được từ nghiên cứu thực tế .

Hãy xem bài giảng thực hiện nhé!! 👇