Tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về học sâu PyTorch trong 6 ngày

Ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể đầu tư chỉ trong 6 ngày
Tôi có thể hiểu được những điều cơ bản của học sâu. 🎓

Khóa học này được thiết kế để giúp bạn dễ dàng tìm hiểu các khái niệm và kỹ thuật cơ bản về học sâu, tập trung vào PyTorch, một khuôn khổ học sâu trực quan và mạnh mẽ.

Khóa học này kết hợp lý thuyết và thực hành để học một cách có hệ thống các nguyên tắc cốt lõi của học sâu . Các khái niệm toán học phức tạp được giải thích một cách đơn giản và dễ hiểu , và sinh viên có thể tích lũy kinh nghiệm thực tế thông qua thực hành. Chúng tôi xây dựng lý thuyết và thực hành để có thể triển khai mô hình .

Bạn sẽ có được các kỹ năng thực tế trong việc thiết kế, đào tạo và đánh giá các mô hình học sâu trên nhiều tập dữ liệu khác nhau. Nếu bạn muốn xây dựng nền tảng vững chắc và phát triển các kỹ năng có thể áp dụng ngay vào việc học tập và các dự án trong tương lai, khóa học này chính là dành cho bạn!

Hãy bước chân vào thế giới học sâu với PyTorch! 🤖

✨ Các tính năng của khóa học này ✨

📌 Bạn có thể học những kiến thức cơ bản về học sâu dựa trên PyTorch bằng cách tham gia khóa học này từ 1 đến 2 giờ mỗi ngày trong 6 ngày .

📌 Từ ngày 1 đến ngày 6, bài giảng đầu tiên của mỗi ngày được thiết kế để giúp bạn làm quen với các khái niệm bằng cách xem lại nội dung trước đó và bài giảng cuối cùng được thiết kế để tóm tắt những gì bạn đã học trong ngày hôm đó.

📌 Từ Ngày 1 đến Ngày 5, bạn sẽ học các khái niệm thiết yếu để nắm vững những kiến thức cơ bản về học sâu và vào Ngày 6 cuối cùng, bạn sẽ củng cố những gì đã học thông qua thực hành toàn diện.

📌 50% lý thuyết, 50% ví dụ và thực hành. Bạn sẽ học lý thuyết thông qua code, thực hành và thực hành.

📌 Khóa học này dành cho người mới bắt đầu học sâu .

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Sau giờ học

• Dễ dàng xây dựng mô hình học sâu với PyTorch : Thiết kế mô hình học sâu và triển khai trực tiếp bằng PyTorch. Ngay cả những mô hình phức tạp cũng có thể được xử lý dễ dàng.

• Điều chỉnh siêu tham số hiệu quả : Tìm hiểu cách điều chỉnh siêu tham số để tối đa hóa hiệu suất của các mô hình học sâu và tìm hiểu những điều cần điều chỉnh để cải thiện hiệu suất.

• Phân tích quá trình đào tạo và kết quả của các mô hình học sâu : Tìm hiểu cách theo dõi quá trình đào tạo của mô hình, diễn giải kết quả và cải thiện mô hình.

Ai đã tạo ra khóa học này

• Sự nghiệp,

  • Tôi đã làm kỹ sư dữ liệu được 10 năm kể từ khi tôi còn là người mới.

  • Trong 10 năm tiếp theo, tôi làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và phát triển trí tuệ nhân tạo.

• Bài giảng là,

  • Tôi đang giảng bài về SQL, phân tích dữ liệu và mô hình hóa cho nhân viên hiện tại, người tìm việc và sinh viên đại học.

  • Gần đây, tôi tham gia với tư cách là giảng viên chính cho Trường KT AIVLE từ học kỳ 1 đến học kỳ 6.

    
    

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học