Tôi muốn bắt đầu sử dụng học sâu một cách nghiêm túc!
Trong thời đại Cách mạng công nghiệp lần thứ 4, công nghệ trí tuệ nhân tạo đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Do đó, nhiều công ty đang tích cực tuyển dụng các chuyên gia AI và có dự đoán rằng nhiều công việc sẽ biến mất trong tương lai.
Tất nhiên, AI vẫn chưa tạo ra tác động đáng kể trong những lĩnh vực từng được coi là chỉ dành riêng cho con người, chẳng hạn như nghệ thuật và công việc sáng tạo, nhưng chỉ còn là vấn đề thời gian trước khi AI dần bị thay thế.
Công nghệ học sâu là thứ mà mọi người trong ngành CNTT đều muốn thử, nhưng rào cản gia nhập quá cao khiến việc chấp nhận thử thách trở nên khó khăn.
Do đó, chúng tôi đã thiết kế khóa học học sâu tại Maso Campus để bất kỳ ai cũng có thể theo dõi và nâng cao kiến thức về học sâu.
Để làm được điều này, bạn cần phải học và nắm vững các thuật toán học sâu mới.
lần này Khóa học này là khóa học phát triển mô hình thuật toán học sâu dựa trên ngôn ngữ Python và nền tảng Tensorflow Keras .
Trong tương lai, việc đảm bảo năng lực công nghệ để trích xuất thông tin hữu ích từ nhiều dữ liệu hơn sẽ ngày càng trở nên quan trọng.
Để giải quyết những vấn đề này, các công nghệ học máy/học sâu dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) đã xuất hiện và các mô hình chính được sử dụng để triển khai chúng bao gồm DNN học có giám sát, CNN học không giám sát và RNN học tăng cường .
Chúng ta sẽ xem xét toàn bộ quá trình phát triển của học sâu, trình bày chi tiết quá trình học để phát triển các mô hình học sâu bằng nhiều thuật toán khác nhau, khám phá ưu và nhược điểm của từng mô hình và các trường hợp ứng dụng thực tế, nhập mã thực tế để kiểm tra sự khác biệt giữa các mô hình và sử dụng các thuật toán học sâu!
Mục tiêu khóa học 🔑
- Các học viên muốn thử sử dụng trí tuệ nhân tạo trong công việc của họ
- Bất kỳ ai muốn xây dựng sự nghiệp trong ngành CNTT, chẳng hạn như khởi nghiệp kinh doanh, thay đổi công việc hoặc gia nhập công ty.
- Các nhà quản lý và chuyên gia muốn đưa trí tuệ nhân tạo vào doanh nghiệp của mình
- Bất kỳ ai muốn có khởi đầu tốt trong việc xây dựng năng lực học sâu.
Tính năng bài giảng ✨
Thông qua khóa học này, bạn sẽ hiểu được nguyên lý hoạt động của DNN, CNN và RNN, đây là những công nghệ phổ biến nhất hiện nay và bạn sẽ có thể triển khai các mô hình học sâu thông qua thực hành .
BƯỚC 1. Hiểu các khái niệm và quy trình hoạt động của DNN, CNN và RNN.
Trong số nhiều thuật toán học sâu, chúng ta sẽ xem xét chi tiết và đi sâu vào các nguyên tắc của DNN, CNN và RNN , vì chúng thể hiện các mức hiệu suất khác nhau tùy thuộc vào thuật toán được sử dụng trong từng tình huống !
BƯỚC 2. Thực hành Quy trình Mô hình hóa Học sâu
Các thuật toán học sâu tiêu biểu , hồi quy và phân loại !
DNN, CNN và RNN có thể thực hiện hồi quy và phân loại chính xác hơn nhiều so với máy học!
Bạn có thể sử dụng các mô hình thuật toán học sâu do chính tôi thiết kế và sử dụng chúng theo nhiều cách thực tế khác nhau để áp dụng ngay lập tức .
BƯỚC 3. Mang những hiểu biết được khám phá trong thế giới kỹ thuật số vào thế giới thực
Nếu chúng ta thiết kế và đào tạo các mô hình bằng nhiều kỹ thuật khác nhau của thuật toán học sâu và sau đó áp dụng những hiểu biết thu được vào công việc thực tế , chúng ta có thể mang lại những tiến bộ mang tính cách mạng trong việc ra quyết định dựa trên dữ liệu ở nhiều lĩnh vực, bao gồm bán hàng , phát triển và nguồn nhân lực .
Những thay đổi của sinh viên sau khi tham dự buổi thuyết trình 📜
Sau khi tham gia Khóa học thực hành về học sâu > , bạn sẽ có thể đạt được những khả năng sau .
- Hiểu về quy trình phát triển học sâu
- Hiểu các thành phần và nguyên tắc mô hình của DNN, CNN và RNN
- Hiểu các khuôn khổ khác nhau của Tensorflow Keras
- Kỹ năng ứng dụng học sâu thông qua các bài tập học sâu khác nhau
Học sâu mang lại những cải thiện năng suất vượt trội bất kể lĩnh vực nào !
Một khóa học vừa dạy lý thuyết chuyên sâu vừa thực hành thông qua các giải thích chi tiết về các thuật toán cốt lõi của học sâu !
Bạn sẽ học được gì 📚
1. Thiết kế mô hình hồi quy tuyến tính bội!
2. Hình dung kết quả đánh giá mô hình chữ viết tay MNIST!
3. Các thành phần của CNN!
4. Chạy mô hình với CNN!
5. Phân loại danh mục tin tức bằng LSTM!
Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp 💬
H. Có cần phải có kiến thức trước về lập trình Python không?
A. Khóa học này và các khóa học học sâu tiếp theo tại Maso Campus yêu cầu kỹ năng Python cơ bản . Nếu bạn chưa quen với Python, chúng tôi khuyên bạn nên học các khóa học " Giới thiệu về Phân tích Dữ liệu Python " và " Phân tích Dữ liệu Python Thực hành " của Maso Campus trước .
H. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?
A. Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên bạn nên chuẩn bị một màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành .
H. Tôi nghe nói học sâu đòi hỏi máy tính cấu hình cao . Máy tính cấu hình cao có cần thiết cho đào tạo thực hành không ?
A. Nên chạy trong môi trường có thông số kỹ thuật cao , nhưng vì bài giảng này được tiến hành trong môi trường ảo sử dụng Anaconda và Jupyter Notebook nên bạn sẽ không gặp khó khăn khi tham gia bài giảng nếu bạn có một máy tính làm việc thông thường .
Giới thiệu Người chia sẻ kiến thức ✒️

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia khóa học 📢
- Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên bạn nên chuẩn bị một màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.
Ngoài ra, vì khóa đào tạo được thực hiện trên hệ điều hành Windows nên chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows. - Ghi chú bài giảng và tệp thực hành có sẵn trong phần <9. Trung tâm tải xuống sách giáo khoa>.