Tôi muốn bắt đầu sử dụng Deep Learning một cách nghiêm túc!
Trong kỷ nguyên Cách mạng công nghiệp lần thứ 4, công nghệ trí tuệ nhân tạo đang trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. is becoming more important than anything else.
Vì vậy, nhiều doanh nghiệp cũng đang tích cực tuyển dụng các chuyên gia AI, và cũng có những dự báo cho rằng trong tương lai nhiều ngành nghề sẽ biến mất.
Tất nhiên, mặc dù AI vẫn chưa thực sự nổi bật trong các lĩnh vực như nghệ thuật hay sáng tạo vốn được coi là lãnh địa riêng của con người, nhưng việc chúng dần bị thay thế chỉ còn là vấn đề thời gian.
Công nghệ Deep Learning là lĩnh vực mà bất kỳ ai làm việc trong ngành IT đều muốn thử sức, nhưng thực tế là rào cản gia nhập quá cao khiến nhiều người không dễ dàng thách thức bản thân.
Vì vậy, để bạn có thể tích lũy kiến thức liên quan đến Deep Learning, Moso Campus chúng tôi đã thiết kế khóa học Deep Learning này sao cho bất kỳ ai cũng có thể theo kịp.
Để làm được điều này, bạn cần phải học và làm quen với các thuật toán học sâu (deep learning) mới.
Khóa học <Thực hành Deep Learning sử dụng DNN, CNN, RNN> lần này là quy trình phát triển mô hình thuật toán Deep Learning dựa trên ngôn ngữ Python và framework Tensorflow Keras.
Trong tương lai, việc đảm bảo năng lực kỹ thuật có thể trích xuất thông tin hữu ích từ nhiều dữ liệu hơn nữa sẽ 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 ra đời, và các mô hình chính được sử dụng để triển khai chúng bao gồm DNN theo phương pháp học có giám sát, CNN theo phương pháp học không giám sát và RNN theo phương pháp học tăng cường.
Tìm hiểu chi tiết quá trình phát triển tổng quát của Deep Learning và các khóa học phát triển mô hình Deep Learning bằng nhiều thuật toán khác nhau. Hãy cùng tìm hiểu ưu nhược điểm cũng như thực hành các ví dụ ứng dụng của từng mô hình, đồng thời nhập mã code thực tế để kiểm tra sự khác biệt giữa các mô hình và ứng dụng thuật toán Deep Learning nhé!
Đối tượng học viên 🔑
- Người làm việc thực tế muốn thử ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào công việc
- Tất cả những ai muốn xây dựng sự nghiệp trong ngành IT như khởi nghiệp, chuyển việc hoặc xin việc.
- Nhà quản lý, người làm thực tế muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo vào kinh doanh
- Tất cả những ai muốn bắt đầu xây dựng năng lực Deep Learning một cách bài bản ngay từ những bước đầu tiên.
Đặc điểm của bài giảng ✨
Thông qua khóa học này, bạn có thể hiểu được nguyên lý hoạt động của các thuật toán Deep Learning HOT nhất hiện nay là DNN, CNN, RNN và có thể thực sự triển khai các mô hình Deep Learning thông qua thực hành.
BƯỚC 1. Hiểu về DNN, CNN, RNN khái niệm và quy trình hoạt động
Trong số vô vàn thuật toán của Deep Learning, chúng tôi sẽ xem xét chi tiết và phân tích nguyên lý của từng loại DNN, CNN, RNN là gì, vì tùy thuộc vào việc sử dụng thuật toán nào trong tình huống nào mà chúng sẽ mang lại hiệu suất ở những đẳng cấp khác nhau!
BƯỚC 2. Thực hành quy trình xây dựng mô hình Deep Learning
Các thuật toán Deep Learning tiêu biểu, Hồi quy và Phân loại!
DNN, CNN, RNN có thể thực hiện hồi quy và phân loại tinh vi và chính xác hơn nhiều so với học máy!
Bạn có thể trực tiếp sử dụng học sâu (deep learning) thông qua nhiều bài thực hành khác nhau với các mô hình thuật toán học sâu do chính mình thiết kế.
BƯỚC 3. Mang những hiểu biết sâu sắc từ thế giới kỹ thuật số vào thế giới thực
Nếu bạn thiết kế và huấn luyện mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật khác nhau của thuật toán học sâu, sau đó áp dụng những thông tin chi tiết thu được vào công việc thực tế, nó có thể mang lại sự phát triển mang tính cách mạng cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các lĩnh vực rộng lớn từ bán hàng, phát triển, đến nhân sự.
Sự thay đổi của học viên sau khi nghe bài giảng 📜
<Thực hành Deep Learning sử dụng DNN, CNN, RNN> Sau khi nghe bài giảng, các bạn có thể đạt được những năng lực sau đây.
- Hiểu rõ quy trình các bước phát triển Deep Learning
- DNN, CNN, RNNHiểu về các thành phần cấu tạo và nguyên lý của mô hình
- Tensorflow KerasHiểu biết về các Framework đa dạng của nó
- Khả năng ứng dụng Deep Learning thông qua các bài thực hành đa dạng
Deep learning mang lại sự cải thiện năng suất vượt trội bất kể lĩnh vực nào!
Khóa học giúp bạn đồng thời học hỏi lý thuyết chuyên sâu và thực hành thông qua các giải thích chi tiết về các thuật toán cốt lõi của Deep learning!
Nội dung học tập 📚
1. Thiết kế mô hình hồi quy tuyến tính đa biến!
2. Trực quan hóa kết quả đánh giá mô hình chữ viết tay MNIST!
3. Các thành phần cấu tạo của CNN!
4. Chạy mô hình với CNN!
5. Phân loại danh mục tin tức bằng LSTM!
Câu hỏi thường gặp Q&A 💬
Q. Tôi có cần kiến thức tiên quyết về lập trình Python không?
A. Khóa học này và các khóa học Deep Learning tiếp theo của IT CAMPS yêu cầu kỹ năng sử dụng Python cơ bản. Đối với những bạn chưa quen với Python, chúng tôi khuyên bạn nên tham gia các khóa học ‘Nhập môn Phân tích Dữ liệu Python‘ và ‘Thực hành Phân tích Dữ liệu Python’ của IT CAMPS trước.
H. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?
Đ. Vì đây là khóa học chú trọng vào thực hành, bạn nên chuẩn bị màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung để có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.
Q. Tôi nghe nói Deep Learning cần pc cấu hình cao, vậy thực hành có cần pc cấu hình cao không?
A. Mặc dù chạy trong môi trường cấu hình cao sẽ tốt hơn, nhưng trong bài giảng này Anaconda và Jupyter Notebook được sử dụng để thực hành trong môi trường ảo, nên nếu máy tính ở mức PC văn phòng thông thường thì bạn sẽ không gặp khó khăn gì khi theo học.
Giới thiệu người chia sẻ kiến thức ✒️

Lưu ý trước khi học 📢
- Vì đây là bài giảng tập trung vào thực hành, bạn nên chuẩn bị màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung để có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.
Ngoài ra, vì quá trình thực hành được tiến hành trên nền tảng Windows OS, chúng tôi khuyên bạn nên theo dõi bài giảng trong môi trường Windows.
- Giáo trình bài giảng và tệp thực hành nằm trong phần <9. Trung tâm tải xuống tài liệu>.