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!
Tôi nghĩ sẽ tốt cho người mới bắt đầu nắm bắt khái niệm này.
![[Với R] Thống kê cơ bản cho học máyHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/325155/course_cover/d8120723-26f7-4fcc-a25c-a99eef4ea0f6/machine-learning-statistics-r-eng.png?w=420)
