Nhập môn thực hành Claude AI: Học từng bước một từ cơ bản
Masocampus
Làm đúng ngay từ đầu, bước đầu tiên với Claude AI áp dụng ngay vào thực tế! Nếu muốn sử dụng thông minh hơn, hãy bắt đầu với Claude AI.
Nhập môn
AI, prompt engineering, claude
DNN, CNN, RNN? Khóa học thực hành Deep Learning giúp bạn hệ thống hóa hoàn hảo các thuật toán cốt lõi của Deep Learning, từ những thuật ngữ chuyên môn có vẻ khó nhằn đến việc ứng dụng chúng vào thực tế!
38 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn

Thấu hiểu quy trình phát triển Deep Learning
Hiểu về các thành phần cấu tạo và nguyên lý mô hình của DNN, CNN, RNN
Tìm hiểu về các Framework đa dạng của Tensorflow Keras
Khả năng vận dụng thuật toán học sâu thông qua các bài thực hành Deep Learning đa dạng
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.
<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.
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!
![[onc74] DLW202 다중선형회귀 모델 설계와 예측](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 혼동 행렬과 학습 과정 시각화](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] DLW501 스트라이드, 필터와 CNN의 연산 과정](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] DLW602 CNN을 이용한 MNIST 손글씨 인식](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] DLW802 LSTM을 이용한 뉴스 카테고리 분류](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)
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.

Khóa học này dành cho ai?
Nhân viên nghiệp vụ 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.
Các nhà quản lý và nhân viên thực vụ muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo vào kinh doanh
Tất cả những ai muốn bắt đầu xây dựng năng lực Deep Learning bằng cách nắm vững các kỹ thuật cốt lõi một cách bài bản.
Cần biết trước khi bắt đầu?
Khóa học này yêu cầu kỹ năng sử dụng Python cơ bản.
Tôi khuyên bạn nên học trước các khóa học [Nhập môn Python] và [Python thực hành] của Masocampus.
10,455
Học viên
1,491
Đánh giá
125
Trả lời
4.7
Xếp hạng
104
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
4 đánh giá
4.0
4 đánh giá
Đánh giá 16
∙
Đánh giá trung bình 5.0
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.
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
1.670.903 ₫