[Khóa học chuyên sâu về Deep Learning DL1102] Python cấp 2 cho Deep Learning

Đây là một khóa học về cách sử dụng NumPy và thực hành thực tế với nó.

Đây là bài giảng tóm tắt nội dung toán học được học trong chương trình trung học cơ sở và trung học phổ thông. Bạn sẽ được học các kiến thức và kỹ thuật toán học cần thiết thông qua nhiều bài tập thực hành cho mỗi nội dung.

Đây là bài giảng giúp bạn hiểu hoàn toàn về quá trình huấn luyện mô hình deep learning đơn giản nhất bằng Gradient descent.

Giới hạn của hàm số, đạo hàm, quy tắc tính đạo hàm, công thức đạo hàm, ứng dụng của đạo hàm

Đây là khóa học tập trung vào việc học gradient descent - thuật toán học tập cốt lõi nhất của deep learning.

Đây là khóa học để học các phương pháp vi phân cơ bản cần thiết để bắt đầu với deep learning và tính năng Autograd của PyTorch.

Đây là bài giảng đầu tiên về đại số tuyến tính và là bài giảng về hiểu biết hình học về vectơ và các phép toán vectơ.

Là buổi học thứ ba của series [인공지능을 위한 파이썬]. Bạn sẽ học cách gỡ lỗi mã Python.

Đây là bài giảng giới thiệu ngắn gọn về lĩnh vực thị giác máy tính.

Chúng tôi sẽ tổng hợp các khái niệm lý thuyết về MNIST, bộ dữ liệu cơ bản nhất trong thị giác máy tính, đồng thời học cách triển khai thông qua API của Torchvision và cách tự xây dựng một custom dataset class.

Đây là khóa học giúp bạn hệ thống hóa hoàn hảo về mặt lý thuyết các phép toán của lớp tích chập (convolutional layer) và lớp gộp (pooling layer) – những mô đun cốt lõi của mạng thần kinh tích chập, đồng thời rèn luyện khả năng lập trình thông qua việc trực tiếp triển khai chúng.

Đây là bài giảng tập trung chuyên sâu vào tích chập (convolution), phép toán quan trọng nhất trong thị giác máy tính sử dụng học sâu.

Củng cố nền tảng lý thuyết về hình ảnh, điều thiết yếu trước khi học về thị giác máy tính dựa trên học sâu. Hiểu rõ bản chất của dữ liệu hình ảnh như pixel, độ phân giải, biểu diễn màu sắc, đồng thời rèn luyện kỹ năng lập trình thực tế để đọc, chuyển đổi và tiền xử lý hình ảnh bằng Python.

Đây là bài giảng học cách triển khai code thực tế bằng cách sử dụng các tính năng của PyTorch cho code đã tự triển khai trong Gradient-based Linear Regression (1). Ngoài ra, đây cũng là bài giảng học về sự cần thiết của tiền xử lý dữ liệu, lý thuyết, ảnh hưởng đến quá trình học tập một cách lý thuyết, và triển khai bằng code thực tế.

Đây là một bài giảng về trực quan hóa dữ liệu bằng thư viện Matplotlib.

Học khái niệm và cách thiết lập môi trường ảo.

Đây là bài giảng thứ năm của series [인공지능을 위한 파이썬]. Bài giảng này thực hành các bài tập ứng dụng được dùng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

Đây là bài giảng thứ tư trong loạt bài [Python cho trí tuệ nhân tạo]. Đây là bài giảng cung cấp các bài tập thực hành được sử dụng trong machine learning và deep learning cùng với ngữ pháp của Python.

Đây là khóa học thứ hai của series [Python dành cho Trí tuệ nhân tạo]. Đây là khóa học thực hành các bài tập thực tế được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với cú pháp Python.

Đây là khóa học có nhiều bài luyện tập về ngữ pháp cơ bản của Python. Đây là khóa học thực hành thực tế được sử dụng trong Machine Learning, Deep Learning, cùng với ngữ pháp Python.