강의

멘토링

커뮤니티

BEST
AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

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

Bài giảng này cung cấp những kiến ​​thức cần thiết để hiểu cấu trúc và nguyên lý hoạt động của các mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau và tạo ra các mô hình tốt.

(4.8) 106 đánh giá

1,312 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

  • dlbro
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Artificial Neural Network
Artificial Neural Network
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Artificial Neural Network
Artificial Neural Network
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.8

5.0

ableman

100% đã tham gia

Lời giải thích chi tiết và bằng chứng của phép tính vi phân, điều cần thiết cho việc học sâu, rất hữu ích cho việc hiểu biết.

5.0

조희제

100% đã tham gia

Thật tuyệt vời khi hiểu được các khái niệm cơ bản.

5.0

박순성

100% đã tham gia

Đây là một bài giảng tuyệt vời để tìm hiểu mọi thứ từ những khái niệm cơ bản đến nâng cao về học sâu. Tôi cũng nghĩ rằng phần sau sẽ hữu ích vì nó chứa một số thông tin hữu ích có thể học được một chút ngoài khái niệm này. Nếu bạn quan tâm đến deep learning nhưng chưa biết nên học gì, tôi nghĩ bạn có thể tìm thấy điểm khởi đầu bằng cách lắng nghe nó. Thật vui khi có thể hỏi nhiều câu hỏi về những điều tôi chưa biết vì họ đã trả lời những câu hỏi và những điều tôi chưa biết rõ.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Lời khuyên liên quan đến học sâu

  • Mạng lưới thần kinh nhân tạo hoạt động như thế nào

  • Điều chỉnh mô hình và chuyển giao phương pháp học tập để cải thiện hiệu suất

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 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 nàybài 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!! 👇

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Bất cứ ai quan tâm đến việc học sâu

  • Những người quan tâm đến các trường đại học/cao học liên quan đến trí tuệ nhân tạo

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • đam mê làm

Xin chào
Đây là

5,126

Học viên

404

Đánh giá

261

Trả lời

4.7

Xếp hạng

7

Các khóa học

Xin chào.

Tôi là Deep Learning Ho-hyung, hiện đang vận hành kênh YouTube về Deep Learning và Machine Learning.

Tôi tốt nghiệp chuyên ngành Toán học/Phân tích dữ liệu và đã hoàn thành cũng như đang thực hiện nhiều dự án Deep Learning.

Tôi có kiến thức để chia sẻ với các bạn về các nội dung trí tuệ nhân tạo như học máy, học máy nâng cao, học sâu, lý thuyết tối ưu hóa, học tăng cường, cho đến các nội dung toán học như đại số tuyến tính, vi tích phân, xác suất và thống kê, giải tích, giải tích số.

Rất vui được gặp tất cả các bạn!

* Lịch sử liên quan

Hiện tại) Có nhiều bài báo SCI(E) và báo cáo tại các hội thảo quốc tế

Hiện tại) Đang là cố vấn cho nhiều trường đại học về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Cựu Nghiên cứu viên chính tại doanh nghiệp K - Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, cải thiện hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới

Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book)

- Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, nâng cao hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book).

- Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, nâng cao hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book).

Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, nâng cao hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 bởi Sejong Books).

Phân tích dữ liệu và mô phỏng: Phát triển sản phẩm mới, cải thiện hiệu suất, ứng dụng công nghệ mới. Tác giả cuốn sách "Nhập môn PyTorch cho Deep Learning" (Được chọn là Sách học thuật xuất sắc năm 2022 của Sejong Book).

Chương trình giảng dạy

Tất cả

30 bài giảng ∙ (5giờ 12phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

106 đánh giá

4.8

106 đánh giá

  • refreshingpower4027님의 프로필 이미지
    refreshingpower4027

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Lời giải thích chi tiết và bằng chứng của phép tính vi phân, điều cần thiết cho việc học sâu, rất hữu ích cho việc hiểu biết.

    • dlbro
      Giảng viên

      Tôi hy vọng bạn hoàn thành khóa học và trở thành nền tảng cho mục tiêu của mình😀😀 Cảm ơn bạn đã đánh giá!

  • chj9203190380님의 프로필 이미지
    chj9203190380

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Thật tuyệt vời khi hiểu được các khái niệm cơ bản.

    • dlbro
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn đã đánh giá của bạn! Hãy tiếp tục làm tốt công việc nhé!! Cảm ơn!

  • nm7896nm1515님의 프로필 이미지
    nm7896nm1515

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Đây là một bài giảng tuyệt vời để tìm hiểu mọi thứ từ những khái niệm cơ bản đến nâng cao về học sâu. Tôi cũng nghĩ rằng phần sau sẽ hữu ích vì nó chứa một số thông tin hữu ích có thể học được một chút ngoài khái niệm này. Nếu bạn quan tâm đến deep learning nhưng chưa biết nên học gì, tôi nghĩ bạn có thể tìm thấy điểm khởi đầu bằng cách lắng nghe nó. Thật vui khi có thể hỏi nhiều câu hỏi về những điều tôi chưa biết vì họ đã trả lời những câu hỏi và những điều tôi chưa biết rõ.

    • dlbro
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn đã đánh giá tuyệt vời!! Và cảm ơn vì đã hỏi những câu hỏi hay như vậy, tôi nghĩ nó cũng sẽ hữu ích cho những người khác! Chúc bạn nghiên cứu tốt trong tương lai😀

  • snucurl0775님의 프로필 이미지
    snucurl0775

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Joa Yong Joa Joa

    • dlbro
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn đã đánh giá tốt. Chúc may mắn với nghiên cứu trong tương lai của bạn! Nếu có thắc mắc gì về nội dung khóa học, vui lòng để lại bình luận bất cứ lúc nào!! 😀

  • jeongjihye88101242님의 프로필 이미지
    jeongjihye88101242

    Đánh giá 7

    Đánh giá trung bình 4.3

    5

    63% đã tham gia

    Tôi nghĩ bạn vui lòng giải thích mọi thứ từ những điều cơ bản một cách dễ hiểu. Tôi hài lòng.

    • dlbro
      Giảng viên

      Cảm ơn bạn rất nhiều vì đánh giá tốt. Tôi chân thành hy vọng điều này sẽ giúp. Tôi hy vọng bạn sẽ thấy nhiều tiến bộ trong tương lai! Có thắc mắc gì cứ hỏi nhé :)

1.469.501 ₫

Khóa học khác của dlbro

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!