![Deep Learning và PyTorch [và phân loại hình ảnh]Hình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/341712/cover/ai/3/f1bb7ccd-7a72-4fa7-9ae0-cc3c9b3f3e8b.png?w=420)
Deep Learning và PyTorch [và phân loại hình ảnh]
vmproductor0202
Học deep learning thông qua PyTorch. Cuối cùng, khóa học sẽ đề cập đến phân loại hình ảnh.
Nhập môn
Python, Deep Learning(DL), PyTorch
Khóa học này thực hiện các bài thực hành liên quan đến mô hình Diffusion trong số các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Thông qua việc cùng nhau đọc và triển khai bài báo prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng mô hình Diffusion tiêu biểu, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn phát triển khả năng hiểu các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất.
66 học viên
Độ khó Trung cấp trở lên
Thời gian Không giới hạn
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
south420
Tôi đang tìm kiếm vì không có nhiều khóa học triển khai bài báo deep learning, cảm ơn bạn vì khóa học tuyệt vời!
5.0
개발꿈나무
Đã nghe bài giảng rất hay! Hy vọng anh/chị cũng sẽ làm bài giảng về các bài báo khoa học cơ bản về AI dành cho những người mới bắt đầu như tôi.
5.0
열심히공부
Tôi nghĩ đây là lần đầu tiên tôi thấy một khóa học triển khai paper giải thích chi tiết và tận tình đến vậy. Tôi đã tham khảo được rất nhiều về cách các paper Diffusion được cấu trúc. Cảm ơn bạn.
Hiểu khái niệm mô hình Diffusion
Hiểu về bài báo Prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng điển hình của mô hình Diffusion
Triển khai bài báo Prompt-to-prompt sử dụng PyTorch
Các phương pháp giải quyết những phần bị tắc nghẽn khi đọc và triển khai các bài báo AI
Khóa học này dành cho ai?
Tất cả những người liên quan đến dự án triển khai nội dung của các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất
Những người đang chuẩn bị sự nghiệp liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI Engineer, Thạc sĩ AI, v.v.)
Những bạn đang chuẩn bị luận văn tốt nghiệp/dự án đại học với chủ đề trí tuệ nhân tạo
Cần biết trước khi bắt đầu?
Hiểu biết về ngôn ngữ Python
Kinh nghiệm phát triển cơ bản sử dụng Visual Studio Code, Anaconda, Jupyter Notebook
Hiểu biết cơ bản về đại số tuyến tính/trí tuệ nhân tạo
733
Học viên
52
Đánh giá
6
Trả lời
4.6
Xếp hạng
2
Các khóa học
Tốt nghiệp Thạc sĩ Đại học Quốc gia Seoul
Kinh nghiệm thuyết trình bài báo tại các hội nghị học thuật hàng đầu (Top-tier) trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Tất cả
53 bài giảng ∙ (6giờ 32phút)
Tài liệu khóa học:
16. Tóm tắt
13:57
17. Giới thiệu (1/3)
10:12
18. Giới thiệu (2/3)
09:15
19. Giới thiệu (3/3)
01:54
21. Method (1/9)
05:44
23. Method (3/9)
11:22
24. Method (4/9)
13:49
25. Method (5/9)
04:39
26. Method (6/9)
17:04
27. Method (7/9)
12:21
28. Method (8/9)
05:37
29. Method (9/9)
03:31
30. Ứng dụng (1/7)
07:41
31. Ứng dụng (2/7)
07:05
32. Ứng dụng (3/7)
02:38
33. Ứng dụng (4/7)
02:08
34. Ứng dụng (5/7)
03:09
35. Ứng dụng (6/7)
09:56
36. Ứng dụng (7/7)
04:34
37. Kết luận
09:32
Tất cả
9 đánh giá
4.8
9 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi nghĩ đây là lần đầu tiên tôi thấy một khóa học triển khai paper giải thích chi tiết và tận tình đến vậy. Tôi đã tham khảo được rất nhiều về cách các paper Diffusion được cấu trúc. Cảm ơn bạn.
Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá tốt.
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi đang tìm kiếm vì không có nhiều khóa học triển khai bài báo deep learning, cảm ơn bạn vì khóa học tuyệt vời!
Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá tốt.
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Đã nghe bài giảng rất hay! Hy vọng anh/chị cũng sẽ làm bài giảng về các bài báo khoa học cơ bản về AI dành cho những người mới bắt đầu như tôi.
Cảm ơn bạn vì đánh giá tốt. Tôi đang lên kế hoạch cho khóa học cơ bản về AI. Tôi sẽ sớm gặp lại bạn với khóa học mới!
Đánh giá 111
∙
Đánh giá trung bình 4.9
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!