Làm chủ thiết kế tạo hình bằng AI trên Canva - Đỉnh cao của tự động hóa thiết kế
Masocampus
Thời đại thiết kế từng cái một đã kết thúc. Hãy trải nghiệm tốc độ biến "ý tưởng" thành "thành phẩm" cùng Canva AI.
Beginner
AI, canva, Generative AI
DNN, CNN, RNN? Đây là khóa học thực hành deep learning trong đó các thuật toán cốt lõi của deep learning được tổ chức hoàn chỉnh thông qua bài giảng này, ngay cả những thuật ngữ kỹ thuật tưởng chừng khó khăn cũng được áp dụng vào thực tế!
36 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn

Tìm hiểu quá trình phát triển deep learning
Hiểu các nguyên tắc của các thành phần và mô hình DNN, CNN và RNN
Tìm hiểu các framework khác nhau của Tensorflow Keras
Khả năng sử dụng các thuật toán học sâu thông qua các phương pháp học sâu khác nhau
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 .
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 !
![[onc74] DLW202 Thiết kế và dự đoán mô hình hồi quy tuyến tính bội](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/onc74-DLW202-%EB%8B%A4%EC%A4%91%EC%84%A0%ED%98%95%ED%9A%8C%EA%B7%80-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EC%84%A4%EA%B3%84%EC%99%80-%EC%98%88%EC%B8%A1.gif)
![[onc74] DLW303 Ma trận nhầm lẫn và hình dung quá trình học tập](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/onc74-DLW303-%ED%98%BC%EB%8F%99-%ED%96%89%EB%A0%AC%EA%B3%BC-%ED%95%99%EC%8A%B5-%EA%B3%BC%EC%A0%95-%EC%8B%9C%EA%B0%81%ED%99%94.gif)
![[onc74] Quy trình vận hành DLW501 Stride, Filter và CNN](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/onc74-DLW501-%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%9D%BC%EC%9D%B4%EB%93%9C-%ED%95%84%ED%84%B0%EC%99%80-CNN%EC%9D%98-%EC%97%B0%EC%82%B0-%EA%B3%BC%EC%A0%95.gif)
![[onc74] Nhận dạng chữ viết tay MNIST sử dụng DLW602 CNN](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/onc74-DLW602-CNN%EC%9D%84-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-MNIST-%EC%86%90%EA%B8%80%EC%94%A8-%EC%9D%B8%EC%8B%9D.gif)
![[onc74] Phân loại danh mục tin tức sử dụng DLW802 LSTM](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/onc74-DLW802-LSTM%EC%9D%84-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-%EB%89%B4%EC%8A%A4-%EC%B9%B4%ED%85%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC-%EB%B6%84%EB%A5%98.gif)
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 .

Khóa học này dành cho ai?
Các học viên muốn thử sử dụng trí tuệ nhân tạo trong công việc
Bất kỳ ai muốn xây dựng sự nghiệp trong ngành CNTT, chẳng hạn như khởi nghiệp, thay đổi công việc hoặc gia nhập công ty.
Các nhà quản lý và học viên muốn đưa trí tuệ nhân tạo vào hoạt động kinh doanh của mình
Bất kỳ ai muốn bắt đầu bằng cách học đúng cách các kỹ thuật cốt lõi để xây dựng khả năng học sâu
Cần biết trước khi bắt đầu?
Khóa học này yêu cầu kỹ năng sử dụng Python cơ bản.
Chúng tôi khuyên bạn nên tham gia trước các khóa học [Giới thiệu về Python] và [Thực hành Python] tại Maso Campus.
9,427
Học viên
1,338
Đánh giá
115
Trả lời
4.7
Xếp hạng
99
Các khóa học
"Tôi sẽ trưởng thành hơn so với ngày hôm qua. Và, tôi sẽ giúp đỡ những người đang nỗ lực để trưởng thành hơn mỗi ngày."
Với Actionable Content chứa đựng sự chân thành và mong muốn của Maso Campus,,
Tích lũy 100 triệu giờ giảng dạy trực tiếp và trực tuyến kể từ năm 2013!
Những kinh nghiệm và thời gian quý báu này luôn là nguồn gốc cho sự trưởng thành của cả Masocampus và các học viên.
Đội ngũ Maso Campus luôn tuân thủ nghiêm ngặt hai nguyên tắc vì sự phát triển của tất cả chúng ta.
Kinh nghiệm và thời gian luôn là nguồn gốc cho sự trưởng thành của cả Mago Campus và các học viên. Đội ngũ Mago Campus luôn tuân thủ nghiêm ngặt hai nguyên tắc vì sự phát triển của tất cả chúng ta.
1. Nội dung có tính ứng dụng cao (Actionable Content) học xong là chắc chắn có thể áp dụng được ngay that you can surely use once you learn it
2. Time-Saving Curriculum tôn trọng thời gian và công sức của người tham gia that respects the time and effort of participants
Hy vọng bạn sẽ cùng đồng hành trên con đường phát triển với Actionable and Time-Saving Curriculum của Maso Campus.
Tất cả
26 bài giảng ∙ (4giờ 33phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
3 đánh giá
3.7
3 đánh giá
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá ạ 😊 Mình rất vui vì những nỗ lực chuẩn bị của mình đã được đền đáp. Maso Campus sẽ luôn cố gắng hết mình!
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tốt như một lời giới thiệu.
Tôi rất vui vì đây là bài giảng nhập môn hay 😊 Tôi sẽ chuẩn bị tốt cho bài giảng tiếp theo với bài giảng phù hợp với trình độ học viên mục tiêu!
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 1.0
1
Phần tiền xử lý-nhúng dữ liệu sử dụng tokenizer không có trong bài giảng phải không? Thiếu điểm mấu chốt ;;;;;;;;
Cảm ơn bạn đã tham gia khóa học và để lại đánh giá mang tính xây dựng. Chúng tôi sẽ tích cực xem xét chương trình giảng dạy để phản ánh những điểm bạn đã chỉ ra khi lập kế hoạch cho khóa học trong tương lai.
1.645.841 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!