
ChatGPT活用法、生成AIプロンプトエンジニアリングA to Z - 人工知能の理解と活用
Masocampus
私もアイアンマンの完璧な秘書ジャービスがいたらいいのに…と思ったことがあるなら?! 皆さんの賢明な仕事処理をサポートしてくれる、みんなのジャービスを完成させましょう!
Beginner
ChatGPT, prompt engineering, Generative AI
DNN, CNN, RNN? Đây là khóa học thực hành deep learning trong đó các thuật toán cốt lõi của deep learning được tổ chức hoàn chỉnh thông qua bài giảng này, ngay cả những thuật ngữ kỹ thuật tưởng chừng khó khăn cũng được áp dụng vào thực tế!

Tìm hiểu quá trình phát triển deep learning
Hiểu các nguyên tắc của các thành phần và mô hình DNN, CNN và RNN
Tìm hiểu các framework khác nhau của Tensorflow Keras
Khả năng sử dụng các thuật toán học sâu thông qua các phương pháp học sâu khác nhau
Thông qua khóa học này, bạn sẽ hiểu được nguyên lý hoạt động của DNN, CNN và RNN, đây là những công nghệ phổ biến nhất hiện nay và bạn sẽ có thể triển khai các mô hình học sâu thông qua thực hành .
BƯỚC 1. Hiểu các khái niệm và quy trình hoạt động của DNN, CNN và RNN.
Trong số nhiều thuật toán học sâu, chúng ta sẽ xem xét chi tiết và đi sâu vào các nguyên tắc của DNN, CNN và RNN , vì chúng thể hiện các mức hiệu suất khác nhau tùy thuộc vào thuật toán được sử dụng trong từng tình huống !
BƯỚC 2. Thực hành Quy trình Mô hình hóa Học sâu
Các thuật toán học sâu tiêu biểu , hồi quy và phân loại !
DNN, CNN và RNN có thể thực hiện hồi quy và phân loại chính xác hơn nhiều so với máy học!
Bạn có thể sử dụng các mô hình thuật toán học sâu do chính tôi thiết kế và sử dụng chúng theo nhiều cách thực tế khác nhau để áp dụng ngay lập tức .
BƯỚC 3. Mang những hiểu biết được khám phá trong thế giới kỹ thuật số vào thế giới thực
Nếu chúng ta thiết kế và đào tạo các mô hình bằng nhiều kỹ thuật khác nhau của thuật toán học sâu và sau đó áp dụng những hiểu biết thu được vào công việc thực tế , chúng ta có thể mang lại những tiến bộ mang tính cách mạng trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu ở nhiều lĩnh vực, bao gồm bán hàng , phát triển và nguồn nhân lực .
Học sâu mang lại những cải thiện năng suất vượt trội bất kể lĩnh vực nào !
Một khóa học vừa dạy lý thuyết chuyên sâu vừa thực hành thông qua các giải thích chi tiết về các thuật toán cốt lõi của học sâu !
![[onc74] DLW202 Thiết kế và dự đoán mô hình hồi quy tuyến tính bội](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/onc74-DLW202-%EB%8B%A4%EC%A4%91%EC%84%A0%ED%98%95%ED%9A%8C%EA%B7%80-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%84%A4%EA%B3%84%EC%99%80-%EC%98%88%EC%B8%A1.gif)
![[onc74] DLW303 Ma trận nhầm lẫn và hình dung quá trình học tập](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/onc74-DLW303-%ED%98%BC%EB%8F%99-%ED%96%89%EB%A0%AC%EA%B3%BC-%ED%95%99%EC%8A%B5-%EA%B3%BC%EC%A0%95-%EC%8B%9C%EA%B0%81%ED%99%94.gif)
![[onc74] Quy trình vận hành DLW501 Stride, Filter và CNN](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/onc74-DLW501-%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%93%9C-%ED%95%84%ED%84%B0%EC%99%80-CNN%EC%9D%98-%EC%97%B0%EC%82%B0-%EA%B3%BC%EC%A0%95.gif)
![[onc74] Nhận dạng chữ viết tay MNIST sử dụng DLW602 CNN](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/onc74-DLW602-CNN%EC%9D%84-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-MNIST-%EC%86%90%EA%B8%80%EC%94%A8-%EC%9D%B8%EC%8B%9D.gif)
![[onc74] Phân loại danh mục tin tức sử dụng DLW802 LSTM](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/onc74-DLW802-LSTM%EC%9D%84-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-%EB%89%B4%EC%8A%A4-%EC%B9%B4%ED%85%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC-%EB%B6%84%EB%A5%98.gif)
H. Có cần phải có kiến thức trước về lập trình Python không?
A. Khóa học này và các khóa học học sâu tiếp theo tại Maso Campus yêu cầu kỹ năng Python cơ bản . Nếu bạn chưa quen với Python, chúng tôi khuyên bạn nên học các khóa học " Giới thiệu về Phân tích Dữ liệu Python " và " Phân tích Dữ liệu Python Thực hành " của Maso Campus trước .
H. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?
A. Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên bạn nên chuẩn bị một màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành .
H. Tôi nghe nói học sâu đòi hỏi máy tính cấu hình cao . Máy tính cấu hình cao có cần thiết cho đào tạo thực hành không ?
A. Nên chạy trong môi trường có thông số kỹ thuật cao , nhưng vì bài giảng này được tiến hành trong môi trường ảo sử dụng Anaconda và Jupyter Notebook nên bạn sẽ không gặp khó khăn khi tham gia bài giảng nếu bạn có một máy tính làm việc thông thường .

Khóa học này dành cho ai?
Các học viên muốn thử sử dụng trí tuệ nhân tạo trong công việc
Bất kỳ ai muốn xây dựng sự nghiệp trong ngành CNTT, chẳng hạn như khởi nghiệp, thay đổi công việc hoặc gia nhập công ty.
Các nhà quản lý và học viên muốn đưa trí tuệ nhân tạo vào hoạt động kinh doanh của mình
Bất kỳ ai muốn bắt đầu bằng cách học đúng cách các kỹ thuật cốt lõi để xây dựng khả năng học sâu
Cần biết trước khi bắt đầu?
Khóa học này yêu cầu kỹ năng sử dụng Python cơ bản.
Chúng tôi khuyên bạn nên tham gia trước các khóa học [Giới thiệu về Python] và [Thực hành Python] tại Maso Campus.
8,549
Học viên
1,143
Đánh giá
104
Trả lời
4.7
Xếp hạng
93
Các khóa học
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
Tất cả
26 bài giảng ∙ (4giờ 33phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
3 đánh giá
3.7
3 đánh giá
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
受講レビューをお寄せいただきありがとうございます😊 一生懸命準備した甲斐がありました。常に最善を尽くすMASO CAMPUSになります!
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 1.0
1
トークナイザーを使用したデータ前処理 - 埋め込み部分は講義に含まれていませんか? コアが抜けていますね;;;;;;;;
講義の受講と建設的なレビューを残していただきありがとうございます。今後のコース企画時に指摘してくださった部分反映したカリキュラムの講義で積極的に検討いたします。
1.672.489 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!