Hướng dẫn đầy đủ về CNN (Mạng nơ-ron tích chập) trong Deep Learning - Phiên bản Pytorch
Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)
588 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
Ra mắt khóa học Transformer học qua thực hành
Xin chào các bạn. Tôi là Kwon Cheol Min.
Tôi vừa ra mắt một khóa học mới với tiêu đề 'Học Transformer thông qua việc triển khai'.
Khóa học này sẽ giúp bạn học Transformer một cách sâu sắc bằng cách trực tiếp triển khai từ đầu, từ Multi Head Attention - cơ chế cốt lõi của Transformer, đến mô hình Original Transformer và BERT, cũng như mô hình dịch thuật Encoder-Decoder MarianMTĐây là khóa học giúp bạn có thể học Transformer một cách thấu đáo thông qua việc triển khai trực tiếp từ con số không.
Nếu bạn từ lâu đã quan tâm đến Transformer nhưng gặp khó khăn trong việc hiểu về Transformer, thì khóa học này với những giải thích lý thuyết dễ hiểu, chi tiết từ lý thuyết đến triển khai code thực tế sẽ giúp giải tỏa cơn khát hiểu biết về Transformer của bạn một cách thỏa đáng.
Hiện đang có chương trình giảm giá 35% nhân dịp khai trương, và dưới đây là trang giới thiệu khóa học.
Khóa học tiên quyết chính thức của 'Khóa học Transformer - Học qua Thực hành' là 'Hướng dẫn Hoàn chỉnh về Deep Learning CNN - Phiên bản Pytorch'. Khóa học Hướng dẫn Hoàn chỉnh về Deep Learning CNN - Phiên bản Pytorch cũng đang có chương trình giảm giá 25%.
Nếu bạn có kinh nghiệm triển khai mô hình với Pytorch ở mức độ nhất định thì có thể thử thách bản thân mà không cần nghe các bài giảng tiên quyết. Để biết thêm chi tiết, vui lòng xem https://inf.run/K4ZyT
Vui lòng tham khảo video.
Thời tiết trở nên khá lạnh rồi nhỉ. Luôn chú ý sức khỏe và có một ngày tràn đầy năng lượng nhé.
Cảm ơn bạn.
