Giới thiệu về Deep Learning với TensorFlow 2.0
Đây là bài giảng nơi bạn có thể tìm hiểu các lý thuyết cốt lõi về học sâu và cách triển khai mã học sâu bằng cách sử dụng TensorFlow 2.0 mới nhất.
Khóa học này dành cho Người học Cơ bản.
Dịch cái này sang tiếng Việt
Cách triển khai thuật toán deep learning bằng TensorFlow 2.0 mới nhất
Các lý thuyết cốt lõi về trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu
Nguyên tắc và phương pháp triển khai các cấu trúc cơ bản của deep learning như ANN, AutoEncode, CNN, RNN, LSTM
Các lĩnh vực ứng dụng tiêu biểu của học sâu như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Học sâu, tôi nên bắt đầu như thế nào?
TensorFlow 2.0 mới nhất + kiến thức cơ bản về học sâu cùng một lúc!
Tìm hiểu bản chất của việc học sâu với TensorFlow, ‘Học sâu với TensorFlow’ trong bài giảng sử dụng TensorFlow 2.0 mới nhất .
Năng lực cạnh tranh trong thời đại Cách mạng công nghiệp lần thứ 4, công nghệ trí tuệ nhân tạo!
Bắt đầu với TensorFlow và học sâu . 🏃♂️
AlphaGo, ô tô tự lái, loa trí tuệ nhân tạo,... Trí tuệ nhân tạo không phải là thứ gì đó của tương lai xa vời. Chúng ta đang trải nghiệm công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng ngày trong cuộc sống hàng ngày. Nền tảng của công nghệ trí tuệ nhân tạo này là TensorFlow và deep learning .
Mọi người trên khắp thế giới đều tin rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo là công nghệ sẽ thay đổi tương lai và đó là một cuộc cách mạng, một cơ hội mới sánh ngang với Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Người ta nói rằng cơ hội sẽ đến với những người có sự chuẩn bị. Tiếp thu công nghệ trí tuệ nhân tạo càng sớm càng tốt và nắm bắt những cơ hội đến trong tương lai .
Các khái niệm cốt lõi về học sâu + TensorFlow 2.0 mới nhất
Bản chất của học sâu, tất cả ở một nơi ! ✨
Để sử dụng tốt các kỹ thuật deep learning, cần có bốn khả năng chính.
- Hiểu biết toán học về đại số tuyến tính, thống kê xác suất và lý thuyết tối ưu hóa, là nền tảng lý thuyết của các kỹ thuật học sâu.
- Hiểu biết chính xác về các mô hình deep learning cơ bản (ANN, AutoEncode, CNN, RNN, LSTM)
- Khả năng áp dụng các mô hình deep learning cơ bản vào vấn đề đang giải quyết
- Khả năng lập trình để tự do sử dụng Python và các thư viện deep learning (TensorFlow)
[Giới thiệu về Deep Learning với TensorFlow 2.0] là một bài giảng có cấu trúc tốt để bạn có thể học bốn kỹ năng trên cùng một lúc .
Mã thực hành 👨💻
Bạn có thể tải xuống mã thực hành được xem xét trong bài giảng từ kho GitHub bên dưới.
Bài giảng đề xuất liên quan 😊
Khuyến nghị cho
những người này!
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai muốn tìm hiểu những điều cơ bản về deep learning
Những người muốn học cả lý thuyết cốt lõi của deep learning và triển khai mã bằng TensorFlow 2.0
Các nhà phát triển quan tâm đến TensorFlow và deep learning nhưng chưa bắt đầu học do những lo ngại mơ hồ.
Học viên muốn học deep learning đúng cách
Bất kỳ ai muốn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực deep learning/trí tuệ nhân tạo
Những người chuẩn bị học cao học về trí tuệ nhân tạo (AI)
Cần biết trước khi bắt đầu?
Kinh nghiệm sử dụng Python cơ bản
8,225
Học viên
568
Đánh giá
344
Trả lời
4.6
Xếp hạng
28
Các khóa học
- AISchool ( http://aischool.ai/ )
- AISchool 유튜브 채널 운영 ( https://www.youtube.com/@aischool_ai )
- 서울대학교 인공지능 및 컴퓨터 비전 연구실 석사
- [솔라리스의 인공지능 연구실] 블로그 운영
- [텐서플로로 배우는 딥러닝] 집필
- S전자 컴퓨터 비전 관련 프로젝트 수행
- 기업대상 [AI 컨설팅 서비스] 제공
- 에이아이스쿨 [TensorFlow와 실습 프로젝트로 배우는 딥러닝-컴퓨터비전 Basic 코스] 강의 진행
Chương trình giảng dạy
Tất cả
30 bài giảng ∙ (6giờ 25phút)
Tài liệu khóa học: