Đọc hiểu các cấu trúc học sâu: Từ CNN đến Transformer

Đây là khóa học dành cho những người đã quen với các thuật ngữ deep learning nhưng vẫn cảm thấy mơ hồ về cách mô hình học. Qua 13 bài giảng, khóa học kết nối và giải thích các nguyên lý cốt lõi, từ nền tảng của mô hình tuyến tính và mạng nơ-ron đến lan truyền ngược, tối ưu hóa, CNN, RNN và Transformer. Bạn sẽ hiểu cấu trúc và quá trình học của mô hình, cũng như các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất, qua đó xây dựng nền tảng vững chắc để học deep learning một cách có hệ thống.