[PyTorch] Deep Learning dẫn đến AI thực chiến - Từ cơ bản đến triển khai luận văn

Tại sao lại là Deep Learning Hohyeong?📝

Tôi là Deep Learning Ho-hyung, hiện đang điều hành kênh YouTube về học sâu/học máy.

Dựa trên kiến ​​thức về toán học/phân tích dữ liệu , kinh nghiệm với nhiều dự án học sâu/học máy và sự nghiệp là kỹ sư nghiên cứu, tôi sẽ chỉ ra nội dung bạn phải học.

Giới thiệu bài giảng💡

"Bài giảng này nói về việc thực hiện."

Mạng nơ-ron nhân tạo là công nghệ AI mạnh mẽ đã và đang được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm sản xuất, xe tự hành, chăm sóc sức khỏe, công nghệ sinh học và robot. Trên thực tế, số lượng bài báo được nộp đang tăng lên hàng năm và nhiều trường đại học trên thế giới đang mở các khoa liên quan và ngành công nghiệp đang đầu tư mạnh vào chúng. Ở Hàn Quốc, các trường đại học cũng đang mở các khoa liên quan đến AI lần lượt . Theo xu hướng này, chúng tôi đã tạo ra một bài giảng dành cho những ai muốn nghiên cứu sâu về học sâu một cách đúng đắn .

Học sâu là một môn học đòi hỏi cả hiểu biết khái niệm và kỹ năng triển khai , vì vậy nhiều người thấy khó khăn. Do đó, thông qua bài giảng này, tôi sẽ cố gắng giải thích dễ hiểu hơn và chỉ ra những phần quan trọng. Chương trình giảng dạy được tổ chức dựa trên kiến ​​thức chuyên môn và kinh nghiệm nghiên cứu của giảng viên, nội dung chủ yếu được chia thành hai phần.

Đầu tiên là cung cấp kiến ​​thức cần thiết về học sâu thông qua phần khái niệm . Nghiên cứu học sâu có nhiều phần được mở rộng hoặc cải tiến từ nội dung hiện có. Do đó, điều quan trọng là phải có được nội dung cơ bản và kiến ​​thức liên quan để hiểu được nghiên cứu mới nhất. Thứ hai là phát triển khả năng triển khai các mô hình bằng Pytorch . Trong bài giảng này, bạn có thể xây dựng nhiều mạng nơ-ron nhân tạo khác nhau như CNN, LSTM, GAN và CAM mà không cần cài đặt riêng phần lập trình.

Chúng tôi đã sắp xếp các bài giảng một cách gọn gàng để cân nhắc đến thời gian quý báu của bạn! Chúng ta bắt đầu thôi nào?

Những gì bạn sẽ học được trong khóa học này ✏️

Bạn vẫn chỉ sử dụng mã của người khác? Hay bạn đang triển khai mã mà không hiểu các khái niệm? Bạn chỉ có thể áp dụng nó và xác định các vấn đề hiện có bằng sự hiểu biết chính xác. (Nếu bạn chưa học về học sâu, hãy xem bài giảng " Hiểu các khái niệm về học sâu dẫn đến AI thực tế .") Trong bài giảng này, chúng tôi sẽ giải thích cách các khái niệm được sử dụng trong mạng nơ-ron nhân tạo hoạt động và học cùng nhau thông qua thực hành (dự đoán giá nhà, phân loại hình ảnh, dự đoán giá cổ phiếu, tạo mặt hàng thời trang, v.v.) . ( Tất cả các mã thực hành được đề cập trong bài giảng đều được cung cấp . + Triển khai trực tiếp 6 bài báo học thuật/tạp chí hàng đầu )

Nó cũng không chỉ giới hạn ở những kiến ​​thức cơ bản mà còn đề cập đến phương pháp học chuyển giao và điều chỉnh cần thiết cho nghiên cứu thực tế.

Tại sao lại là PyTorch?

PyTorch hiện là nền tảng học sâu được sử dụng rộng rãi nhất . Nhiều chỉ số đã cho thấy mức độ phổ biến và khả năng sử dụng rộng rãi của PyTorch.

Câu hỏi dự kiến ​​Q&A 🙋🏻‍♂️

* Toàn bộ chương trình giảng dạy được chia thành phần lý thuyết và phần thực hành, vàbài giảng này là phần thực hành.

Hỏi Những người không học chuyên ngành chính có thể tham gia khóa học này không?
A. Bạn có thể học khóa học này bất kể chuyên ngành của bạn là gì , nhưng chúng tôi khuyên bạn nên học khóa triển khai sau khi học khóa lý thuyết học sâu ( “ Hiểu các khái niệm học sâu dẫn đến trí tuệ nhân tạo thực tế ” ). Nếu bạn có các khái niệm học sâu cơ bản, bạn có thể học khóa học này ngay. Đây là khóa học giới thiệu không yêu cầu bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào.

H. Lợi ích của việc học sâu là gì?
A. Học sâu là công nghệ học máy được sử dụng rộng rãi nhất và là môn học mà bất kỳ ai bước vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đều phải học . Ngoài ra, vì đã có nhiều sản phẩm sử dụng công nghệ học sâu xung quanh chúng ta, việc có được kiến ​​thức liên quan sẽ rất hữu ích cho việc làm hoặc công việc liên quan đến trí tuệ nhân tạo.

H. Bạn sử dụng chương trình nào trong phần triển khai?
A. Tất cả các bài tập không yêu cầu cài đặt riêng. Điều này sẽ được thực hiện trong Google Colaboratory . Cần có tài khoản Google (miễn phí) và nếu bạn không thể sử dụng Colab, bạn có thể gặp khó khăn khi thực hành .

H. Khóa học này có ưu điểm gì đặc biệt không?
A. Mặc dù đây là khóa học giới thiệu nhưng nó bao gồm việc triển khai trên giấy , học chuyển giao, điều chỉnh mô hình, v.v. Chúng tôi sẽ chia sẻ những câu chuyện chỉ có thể biết được thông qua nghiên cứu thực tế và bạn có thể học được những kiến ​​thức cơ bản từ Python đến PyTorch.

H. Tôi có nên mua cuốn sách "Giới thiệu về PyTorch cho học sâu" không?
A. Bạn có thể tham gia lớp học mà không cần mua sách. Tuy nhiên, vì nội dung của sách đã được bổ sung và xuất bản sau khi bài giảng được biên soạn, bạn có thể truy cập nhiều nội dung hơn thông qua sách. Bạn có thể kiểm tra mục lục của sách thông qua liên kết bên dưới. Ngoài ra, ngay cả khi không có bài giảng trên Inflearn, chúng tôi vẫn sẽ trả lời các câu hỏi về nội dung của sách.

Được chọn cho hạng mục Sách học thuật Sejong năm 2022! ( 43 cuốn sách xuất sắc được chọn trong tổng số 257 cuốn sách )

Nhà sách Kyobo: https://bit.ly/3351kvV

Yes24: https://bit.ly/3n2gXeG

Hãy xem bài giảng lý thuyết nhé!! 👇

▲ Hiểu khái niệm học sâu dẫn đến trí tuệ nhân tạo thực tế (nhấp vào)