Hiểu rõ các khái niệm machine learning, nguyên lý học của trí tuệ nhân tạo, và nguyên lý toán học để triển khai mô hình, nhằm ứng dụng sâu rộng deep learning!
61 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn
Nắm bắt khái niệm về Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu
Nền tảng toán học của thuật toán Deep Learning
Hiểu nguyên lý học và cách sửa lỗi của Deep Learning
Thiết lập môi trường ảo Python và khả năng sử dụng CPU của TensorFlow
Công nghệ học sâu, cốt lõi của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4!
Chúng tôi giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc.
Gần đây, các công nghệ liên quan đến trí tuệ nhân tạo như học sâu và học máy đang được chú ý.
Bởi vì, trong thời đại được gọi là Cuộc cách mạng Công nghiệp lần thứ tư này, đây là công nghệ cốt lõi mà bạn nhất định phải biết. Đây cũng là kiến thức thiết yếu cho bất kỳ ai mới bước chân vào ngành CNTT.
Tuy nhiên, hầu hết người mới bắt đầu đều cố gắng học lập trình mà không có kiến thức nền tảng này. Điều này chắc chắn dẫn đến những hạn chế.
Đó là lý do tại sao Maso Campus đã sẵn sàng!
Bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng học với [Toán học cơ bản cho Học sâu], được thiết kế để bạn có thể học từng bước từ lý thuyết cơ bản.
Mã hóa khó hay chương trình đắt tiền? KHÔNG!
Một trong những điểm mạnh nhất của Python là các module miễn phí, có thể cài đặt. Các module để triển khai học sâu đã được phát triển và nhiều người đã và đang sử dụng chúng.
Việc nó dễ tiếp cận với nhiều người cũng có nghĩa là tôi có thể tận dụng nó một cách trọn vẹn. Đó là lý do tại sao Maso Campus cung cấp các bài giảng về các khái niệm và nguyên lý hoạt động của học sâu, giúp bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng bắt đầu.
Để đạt được mức tăng năng suất thực sự mang tính cách mạng, hãy thử học sâu !
Học sâu mang lại những cải thiện năng suất vượt trội bất kể lĩnh vực nào!
Đây là quá trình hiểu hoàn toàn các khái niệm để có thể sử dụng học sâu một cách “đúng cách”.
Hiểu về Lỗi bình phương trung bình căn bậc hai (RMSE)
Được đề xuất cho những người này ✅
Bạn có thể có được những khả năng sau 👍
Thông qua bài giảng này, bạn sẽ hiểu được nguyên lý hoạt động của công nghệ học sâu phổ biến nhất hiện nay và có thể triển khai mô hình học sâu thông qua thực hành.
Bước 1. Hiểu khái niệm và quy trình hoạt động của học sâu.
Chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về học sâu, sự khác biệt giữa học sâu và học máy, và tại sao nó mang lại hiệu suất vượt trội ! Khi bạn hiểu được những bí mật này, việc sử dụng nó sẽ trở nên chính xác và dễ dàng hơn.
Logarit và hàm logarit Bước 2. Hiểu về Toán học cơ bản của Học sâu
Giải quyết vấn đề khó khăn… Các vấn đề ứng dụng khó nhằn?
Không cần trải qua quá trình đó, chúng tôi giúp bạn hiểu một cách đơn giản và chuyển sang các phần cần thiết để sử dụng học sâu một cách thực tế .
Thực hành hồi quy tuyến tính bội Bước 3. Biến những hiểu biết khám phá được trong thế giới số thành hiện thực!
Sẽ thế nào nếu chúng ta có thể áp dụng nhiều kỹ thuật học máy khác nhau dựa trên dữ liệu và áp dụng những hiểu biết thu được vào công việc thực tế? Điều này có thể cách mạng hóa việc ra quyết định trên nhiều lĩnh vực, từ bán hàng và phát triển đến nhân sự.
Triển khai các mô hình học sâu với hồi quy và phân loại H. Có cần phải có kiến thức trước về lập trình Python không?
Khóa học này và các khóa học học sâu tiếp theo tại Maso Campus yêu cầu kỹ năng Python cơ bản.
Đối với những người không quen với Python, chúng tôi khuyên bạn nên tham gia 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 nào để tham gia khóa học không?
Vì đây là khóa học thực hành, chúng tôi khuyến nghị bạn nên mang theo màn hình kép hoặc thiết bị dự phòng để phân tách màn hình bài giảng và màn hình thực hành. Hơn nữa, vì khóa học thực hành sẽ được thực hiện trên hệ điều hành Windows, chúng tôi khuyến nghị bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows.
H. Tôi nghe nói học sâu đòi hỏi máy tính cấu hình cao. Tôi có cần máy tính cấu hình cao để thực hành không?
Mặc dù chúng tôi khuyến nghị nên chạy khóa học trong môi trường có cấu hình cao, khóa học này sẽ được thực hiện trong môi trường ảo sử dụng Anaconda và Jupyter Notebook. Do đó, bất kỳ ai có máy tính làm việc thông thường đều có thể hoàn thành khóa học mà không gặp khó khăn gì.
📢 Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!
Khóa học này dành cho ai?
Chuyên viên mong muốn đạt năng suất đột phá nhờ AI
Mọi người muốn phát triển sự nghiệp trong ngành IT, dù là khởi nghiệp, chuyển việc hay gia nhập công ty.
Chuyên viên đã ứng dụng học sâu nhưng không hiểu nguyên lý hoạt động.
Những ai muốn có khởi đầu vững chắc để phát triển năng lực Deep Learning.
Cần biết trước khi bắt đầu?
Khóa học này yêu cầu khả năng sử dụng Python cơ bản.
Bạn nên học trước các khóa [파이썬 입문], [파이썬 실무] của 마소캠퍼스.
8,881
Học viên
1,219
Đánh giá
109
Trả lời
4.7
Xếp hạng
95
Các khóa học
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
Tất cả
33 bài giảng ∙ (2giờ 59phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
5 đánh giá
4.8
5 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 4.0
4
Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá 😊 Maso Camp sẽ luôn cố gắng hết mình!
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá 😊 Thật đáng công sức chuẩn bị. Chúng tôi sẽ trở thành một Cơ sở Maso luôn nỗ lực hết mình!
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 4.2
5
Tôi nghĩ sẽ tốt cho người mới bắt đầu nắm bắt khái niệm này.
Tôi thực sự vui mừng vì đó là một bài giảng hay! Cảm ơn 😊
Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 3 ngày ngày
41.580 ₫
30%
1.250.560 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![[Với R] Thống kê cơ bản cho học máy강의 썸네일](https://cdn.inflearn.com/public/courses/325155/course_cover/d8120723-26f7-4fcc-a25c-a99eef4ea0f6/machine-learning-statistics-r-eng.png?f=avif&w=420)
