inflearn logo

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

Bài giảng này là một bước về khái niệm, một bước về công thức và một bước về mã hóa. Nó hướng dẫn người đọc học sâu với bước tiến và hướng đi đúng đắn nhất. Ngoài ra, còn có hơn 100 biểu đồ, hình minh họa và sơ đồ nên ngay cả những khái niệm trừu tượng cũng có thể được chấp nhận dễ dàng và nhanh chóng. Một tính năng độc đáo khác của khóa học này là bạn có thể bắt đầu thực hành ngay bằng cách truy cập trình duyệt web mà không cần cài đặt chương trình. Sau khi hiểu lý thuyết một cách thoải mái, bạn có thể tự viết mã và chinh phục bốn vấn đề điển hình của deep learning bằng chính đôi mắt của mình, vì vậy đây là một cuốn sách giáo khoa hoàn hảo cho deep learning. Các khái niệm hoặc thuật ngữ cần được chỉ ra là ‘Đợi một chút!’ xuất hiện ở giữa văn bản. Hiệu quả học tập được nâng cao nhờ việc xem lại sách hai lần qua góc ‘Để chuyển sang phần tiếp theo’ và góc ‘Thẻ nhớ’ ở cuối chương. 『Làm đi! Hãy nhanh chóng giải quyết vấn đề học sâu bằng “Giới thiệu về học sâu”.

(4.9) 73 đánh giá

4,863 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

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

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.9

5.0

kate2236e

77% đã tham gia

Đây là lần đầu tiên tôi học deep learning và thật tuyệt khi bạn dạy tôi từng bước từ những điều cơ bản!! Cảm ơn bạn~!!!

5.0

Virus PK

100% đã tham gia

Tôi đã học tốt các khái niệm cơ bản... nhưng tôi nghĩ mình sẽ phải xem lại vài lần nữa. ^^ Cố lên!!!

5.0

cradia3512

14% đã tham gia

Nội dung rõ ràng!

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Triển khai từ đầu, từ hồi quy tuyến tính đến thuật toán học sâu

  • Thuật toán học sâu (mạng thần kinh được kết nối đầy đủ, mạng thần kinh tích chập, mạng thần kinh tái phát) hoạt động như thế nào

  • Cách sử dụng cơ bản thư viện Scikit-Learn và TensorFlow

Hãy nhanh chóng vượt qua học sâu bằng cách lập trình một cách trung thực!

Cấu trúc bài giảng📚

01 Giới thiệu về Học sâu
02 Bắt đầu học sâu với các công cụ tối thiểu.
03 Đặt nền móng cho Học máy - Dự đoán số
04 Tạo một neuron phân loại - phân loại nhị phân
05 Học hỏi bí quyết đào tạo
06 Kết nối hai lớp - mạng nơ-ron đa lớp
07 Phân loại nhiều mục - Phân loại đa mục
08 Phân loại hình ảnh - Mạng nơ-ron tích chập
09 Phân loại văn bản - Mạng nơ-ron hồi quy

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Bất cứ ai muốn thực hiện thuật toán hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic từ đầu

  • Những người muốn nghiên cứu nguyên lý hoạt động của thuật toán deep learning

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • đại số tuyến tính cơ bản

  • NumPy

  • trăn

Xin chào
Đây là haesunpark

22,733

Học viên

392

Đánh giá

131

Trả lời

4.9

Xếp hạng

10

Các khóa học

Mặc dù tốt nghiệp chuyên ngành Kỹ thuật cơ khí, nhưng sau khi ra trường tôi luôn làm công việc đọc và viết mã nguồn. Tôi là Google AI/Cloud GDE và Microsoft AI MVP. Tôi đang vận hành blog TensorFlow (tensorflow.blog), đồng thời viết và dịch các cuốn sách về học máy và học sâu, khám phá ranh giới thú vị giữa phần mềm và khoa học.

 

ml-dl-book-roadmap.png.webp

 

Ông là tác giả của các cuốn sách 『Deep Learning tự học qua thực hành』(Hanbit Media, 2025), 『Tự học Machine Learning+Deep Learning (Bản sửa đổi)』(Hanbit Media, 2025), 『Tự học Phân tích dữ liệu với Python』(Hanbit Media, 2023), 『Kỹ thuật trò chuyện với ChatGPT』(Hanbit Media, 2023) và 『Do it! Nhập môn Deep Learning』(Easys Publishing, 2019).

 

Ông đã dịch sang tiếng Hàn hàng chục cuốn sách, bao gồm các cuốn 『Mô hình ngôn ngữ lớn, nắm bắt nhanh những điểm cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Học máy, nắm bắt nhanh những điểm cốt lõi!』(Insight, 2025), 『Học LLM thông qua việc xây dựng từ con số 0』(Gilbut, 2025), 『Hands-On LLM』(Hanbit Media, 2025), 『Machine Learning Q & AI』(Gilbut, 2025), 『Toán học dành cho nhà phát triển』(Hanbit Media, 2024), 『Giải quyết vấn đề ML trong thực tế với Python』(Hanbit Media, 2024), 『Giáo trình Học máy: Phiên bản PyTorch』(Gilbut, 2023), 『Bài giảng về ChatGPT của Stephen Wolfram』(Hanbit Media, 2023), 『Hands-On Machine Learning Ấn bản thứ 3』(Hanbit Media, 2023), 『Học Deep Learning tạo sinh thông qua thực hành Ấn bản thứ 2』(Hanbit Media, 2023), 『Python đánh thức tư duy lập trình』(Hanbit Media, 2023), 『Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Transformers』(Hanbit Media, 2022), 『Học Deep Learning từ người sáng lập Keras Ấn bản thứ 2』(Gilbut, 2022), 『Học máy & Deep Learning dành cho nhà phát triển』(Hanbit Media, 2022), 『Gradient Boosting sử dụng XGBoost và Scikit-Learn』(Hanbit Media, 2022), 『Học Deep Learning từ đội ngũ Google Brain với TensorFlow.js』(Gilbut, 2022), và 『(Ấn bản sửa đổi lần 2) Học máy với các thư viện Python』(Hanbit Media, 2022).

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

22 bài giảng ∙ (10giờ 16phút)

Tài liệu khóa học:

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

Đánh giá

Tất cả

73 đánh giá

4.9

73 đánh giá

  • kate2236e2216님의 프로필 이미지
    kate2236e2216

    Đánh giá 9

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    77% đã tham gia

    Đây là lần đầu tiên tôi học deep learning và thật tuyệt khi bạn dạy tôi từng bước từ những điều cơ bản!! Cảm ơn bạn~!!!

    • haesunpark
      Giảng viên

      Tôi rất vui vì bạn thấy nó hữu ích. Cảm ơn! :)

  • dskim1097님의 프로필 이미지
    dskim1097

    Đánh giá 33

    Đánh giá trung bình 4.9

    5

    32% đã tham gia

    • heetae9909님의 프로필 이미지
      heetae9909

      Đánh giá 3

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      32% đã tham gia

      • viruspae747418님의 프로필 이미지
        viruspae747418

        Đánh giá 2

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        Tôi đã học tốt các khái niệm cơ bản... nhưng tôi nghĩ mình sẽ phải xem lại vài lần nữa. ^^ Cố lên!!!

        • haesunpark
          Giảng viên

          Vâng, chiến đấu! :-)

      • seokillsong1929님의 프로필 이미지
        seokillsong1929

        Đánh giá 2

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        64% đã tham gia

        • haesunpark
          Giảng viên

          Cảm ơn bạn!

      Khóa học khác của haesunpark

      Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

      Khóa học tương tự

      Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

      Miễn phí