강의

멘토링

커뮤니티

BEST
AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

Cơ bản về Deep Learning với PyTorch trong 6 ngày

Nếu bạn đầu tư 3 giờ mỗi ngày trong 6 ngày, bạn có thể học được kiến thức cơ bản về deep learning sử dụng PyTorch. Nào, chúng ta bắt đầu nhé?

(5.0) 37 đánh giá

497 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • hanky7479821
PyTorch
PyTorch
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
CNN
CNN
Python
Python
PyTorch
PyTorch
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
CNN
CNN
Python
Python

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

5.0

5.0

정연주

100% đã tham gia

Nó giúp ích rất nhiều cho việc học deep learning vì các ví dụ thực tế mang tính hệ thống và là một bài giảng tuyệt vời để ôn tập. Khuyến khích!

5.0

최현환

31% đã tham gia

Giải thích quá dễ hiểu và rõ ràng, thực sự rất hữu ích cho việc học deep learning. Cảm ơn thầy ạ.

5.0

김규동

100% đã tham gia

Thật sự rất hữu ích. Không chỉ là giải thích các khái niệm đơn giản mà còn được thực hành áp dụng chúng bằng code thực tế nên có thể hiểu một cách hiệu quả hơn nhiều.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Tổng quan nhanh về Machine Learning

  • Khái niệm cơ bản về Deep Learning

  • Mô hình hóa hồi quy và phân loại deep learning

  • Mô hình hóa CNN

  • Overfitting và tối ưu hóa hiệu suất

  • Khai báo model bằng class

Ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể hiểu được kiến thức cơ bản về deep learning nếu đầu tư 6 ngày
🎓


Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học dễ dàng các khái niệm và kỹ thuật cơ bản về deep learning, tập trung vào PyTorch - một framework deep learning trực quan và mạnh mẽ.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ kết hợp lý thuyết và thực hành, học một cách có hệ thống các nguyên lý cốt lõi của deep learning. Chúng tôi đã cấu trúc lý thuyết và thực hành để giải thích các khái niệm toán học phức tạp một cách đơn giản và dễ hiểu , và thông qua thực hành giúp bạn có thể tự tay xây dựng mô hình.

Bạn có thể tích lũy kỹ năng thực tế trong việc thiết kế mô hình deep learning, huấn luyện và đánh giá hiệu suất trên các tập dữ liệu đa dạng. Nếu bạn muốn xây dựng nền tảng vững chắc từ cơ bản và phát triển khả năng có thể áp dụng ngay vào học tập và dự án trong tương lai, khóa học này rất phù hợp!

Hãy bước chân đầu tiên vào thế giới deep learning cùng với PyTorch! 🤖

Đặc điểm của khóa học này

📌 Khóa học này bạn có thể học trong 6 ngày, mỗi ngày khoảng 1~2 giờ và học được kiến thức cơ bản về Deep Learning dựa trên PyTorch.

📌 Trong 1~6 ngày, bài giảng đầu tiên của mỗi ngày là ôn tập nội dung trước đó để bạn có thể nắm vững khái niệm thông qua việc lặp lại, và bài giảng cuối cùng được cấu trúc để có thể kết thúc bằng cách tóm tắt nội dung đã học trong ngày.

📌 Từ ngày 1 đến ngày 5 sẽ học các khái niệm cần thiết để nắm vững kiến thức cơ bản về deep learning, và vào ngày thứ 6 cuối cùng có thể củng cố nội dung đã học thông qua bài thực hành tổng hợp.

📌 Lý thuyết 50%, Ví dụ và Thực hành 50%. Nội dung lý thuyết đã học sẽ được kiểm tra thông qua code, thực hành và nắm vững.

📌 Khóa học này là khóa học dành cho người mới bắt đầu học deep learning.

Khóa học này dành cho những ai

Người mới bắt đầu tiếp cận deep learning
Những người muốn học từng bước từ các khái niệm cơ bản của deep learning nhưng cảm thấy lý thuyết phức tạp và mơ hồ

Người muốn học bằng code thực tế
Người không chỉ muốn biết deep learning về mặt lý thuyết mà còn muốn trực tiếp xây dựng và chạy mô hình thông qua thực hành

Người muốn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI
Người cảm thấy AI quan trọng trong sự nghiệp tương lai và muốn xây dựng nền tảng vững chắc từ cơ bản

Sau khi hoàn thành khóa học

  • Xây dựng mô hình deep learning dễ dàng với PyTorch : Bạn sẽ có thể thiết kế mô hình deep learning và tự tay triển khai bằng PyTorch. Ngay cả những mô hình phức tạp cũng có thể xử lý một cách dễ dàng.

  • Điều chỉnh siêu tham số hiệu quả : Bạn sẽ học cách điều chỉnh siêu tham số để tối đa hóa hiệu suất của mô hình deep learning và biết cần điều chỉnh những gì để cải thiện hiệu suất.

  • Phân tích quá trình và kết quả huấn luyện mô hình deep learning : Bạn sẽ biết cách giám sát quá trình huấn luyện mô hình, diễn giải kết quả và cải thiện mô hình.

Người tạo ra khóa học này

  • Kinh nghiệm làm việc,

    • Từ khi mới vào nghề, đã làm Data Engineer trong 10 năm

    • Sau đó 10 năm làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và phát triển trí tuệ nhân tạo.

  • Khóa học này,

    • Giảng dạy trí tuệ nhân tạo cho các nhân viên đang làm việc tại LG CNS, KT DS, SK DX, Lotte Innovate, v.v.

    • Giảng dạy SQL, phân tích dữ liệu và mô hình hóa cho sinh viên đại học

    • Gần đây, tôi đang tham gia với vai trò gi강사 chính từ khóa 1 đến khóa 8 của KT AIVLE School.

  • Về sách đã xuất bản,

Lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

  • Môi trường phát triển được giải thích dựa trên Google Drive và Colab.

  • Không phụ thuộc vào hệ điều hành của PC hay laptop.


Tài liệu học tập

  • Trong bài giảng đầu tiên của mỗi ngày, chúng tôi cung cấp file nén bao gồm giáo án, ví dụ và file thực hành sẽ được sử dụng trong ngày đó.

  • bài giảng cuối cùng của mỗi ngày, chúng tôi cung cấp file đáp án tham khảo bài thực hành dưới dạng nén

    .😀

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người muốn học deep learning nhưng không biết bắt đầu từ đâu

  • Người chỉ học cơ bản Python và modeling mô hình machine learning

  • Dành cho những người đã biết deep learning với Tensorflow, Keras nhưng muốn học mô hình hóa deep learning bằng Pytorch

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Cơ bản về Python

  • Thư viện Python: pandas, numpy

  • Hiểu về mô hình hóa học máy (Không sao nếu hiểu chưa đầy đủ lắm đâu.😅)

Xin chào
Đây là

574

Học viên

38

Đánh giá

4

Trả lời

5.0

Xếp hạng

2

Các khóa học

Tôi đã hỏi GPT.

🙂 Bạn có biết giảng viên Han Ki-young không?

💻Vâng, tôi biết giảng viên Han Ki-young. Giảng viên Han Ki-young đã có hơn 15 năm kinh nghiệm làm việc tại E-Land với tư cách là kiến trúc sư dữ liệu,
chiến lược thông tin và giám đốc IT mảng thời trang.
Hiện tại, ông đang là đại diện kiêm nhà phân tích của Data Insight, đồng thời thực hiện tư vấn và giảng dạy về phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) trong nhiều
lĩnh vực khác nhau như thời trang, phân phối, sản xuất và NGO.

Giảng viên Han Ki-young cung cấp các khóa
đào tạo có thể áp dụng vào thực tế dựa trên kiến thức chuyên môn về phân tích dữ liệu và học máy.
Đặc biệt, các khóa học được tiến hành tập trung vào việc ứng dụng phân tích dữ liệu trong kinh doanh.
Các bài giảng của giảng viên Han Ki-young đang nhận được những đánh giá tích cực từ học viên.

Kinh nghiệm thực tế
Kỹ sư dữ liệu 10 năm, Phân tích dữ liệu/Trí tuệ nhân tạo 15 năm

  • Hiện là Giám đốc điều hành (CEO) của Công ty Cổ phần Data Insight

  • Cựu đồng đại diện Dplus

  • Cựu Trưởng nhóm DA, Trưởng phòng Chiến lược Thông tin, Giám đốc CNTT mảng Thời trang tại E-Land Systems (nay là E-Land Innople)

Kinh nghiệm giảng dạy

  • Tham gia với tư cách là giảng viên chính cho các khóa 1~8 của KT AIVLE School

  • Đã thực hiện nhiều bài giảng về phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại các doanh nghiệp như LG CNS, SK C&C, SK Telecom, KT, KTDS, Lotte Innovate, POSCO DX, v.v.

  • Giảng dạy về phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Cơ quan Thúc đẩy Dữ liệu Hàn Quốc, Trung tâm Công nghiệp Thông tin Busan, v.v.

  • Giảng dạy về phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại các trường Đại học Sungkyunkwan, Đại học Ewha, Đại học Dankook, Đại học Gachon, Đại học Tongmyong, Đại học Catholic, v.v.

    Giảng dạy về Phân tích dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo tại Trung tâm Công nghiệp Thông tin Busan, v.v. Giảng dạy về Phân tích dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo tại các trường Đại học Sungkyunkwan, Đại học Ewha, Đại học Dankook, Đại học Gachon, Đại học Tongmyong, Đại học Catholic, v.v.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

50 bài giảng ∙ (7giờ 57phút)

Tài liệu khóa học:

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

Đánh giá

Tất cả

37 đánh giá

5.0

37 đánh giá

  • 919jung4160님의 프로필 이미지
    919jung4160

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Nó giúp ích rất nhiều cho việc học deep learning vì các ví dụ thực tế mang tính hệ thống và là một bài giảng tuyệt vời để ôn tập. Khuyến khích!

    • hanky7479821
      Giảng viên

      Ồ!. Bạn thật bướng bỉnh. Cảm ơn bạn đã làm việc chăm chỉ.~ ^^

  • gusghks1346798548님의 프로필 이미지
    gusghks1346798548

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    31% đã tham gia

    Giải thích quá dễ hiểu và rõ ràng, thực sự rất hữu ích cho việc học deep learning. Cảm ơn thầy ạ.

  • 12078님의 프로필 이미지
    12078

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Thật sự rất hữu ích. Không chỉ là giải thích các khái niệm đơn giản mà còn được thực hành áp dụng chúng bằng code thực tế nên có thể hiểu một cách hiệu quả hơn nhiều.

    • hanky7479821
      Giảng viên

      Rất vui vì đã giúp ích được cho bạn~!

  • aboutexo046263님의 프로필 이미지
    aboutexo046263

    Đánh giá 23

    Đánh giá trung bình 4.9

    5

    96% đã tham gia

    • abcd123123님의 프로필 이미지
      abcd123123

      Đánh giá 327

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      6% đã tham gia

      911.091 ₫

      Khóa học khác của hanky7479821

      Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

      Khóa học tương tự

      Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!