강의

멘토링

로드맵

Inflearn brand logo image
AI Development

/

Deep Learning & Machine Learning

Làm đi! Giới thiệu về học sâu

Bài giảng này là một bước về khái niệm, một bước về công thức và một bước về mã hóa. Nó hướng dẫn người đọc học sâu với bước tiến và hướng đi đúng đắn nhất. Ngoài ra, còn có hơn 100 biểu đồ, hình minh họa và sơ đồ nên ngay cả những khái niệm trừu tượng cũng có thể được chấp nhận dễ dàng và nhanh chóng. Một tính năng độc đáo khác của khóa học này là bạn có thể bắt đầu thực hành ngay bằng cách truy cập trình duyệt web mà không cần cài đặt chương trình. Sau khi hiểu lý thuyết một cách thoải mái, bạn có thể tự viết mã và chinh phục bốn vấn đề điển hình của deep learning bằng chính đôi mắt của mình, vì vậy đây là một cuốn sách giáo khoa hoàn hảo cho deep learning. Các khái niệm hoặc thuật ngữ cần được chỉ ra là ‘Đợi một chút!’ xuất hiện ở giữa văn bản. Hiệu quả học tập được nâng cao nhờ việc xem lại sách hai lần qua góc ‘Để chuyển sang phần tiếp theo’ và góc ‘Thẻ nhớ’ ở cuối chương. 『Làm đi! Hãy nhanh chóng giải quyết vấn đề học sâu bằng “Giới thiệu về học sâu”.

(4.9) 65 đánh giá

4,562 học viên

  • haesunpark
Deep Learning(DL)
Machine Learning(ML)
Artificial Neural Network

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Triển khai từ đầu, từ hồi quy tuyến tính đến thuật toán học sâu

  • Thuật toán học sâu (mạng thần kinh được kết nối đầy đủ, mạng thần kinh tích chập, mạng thần kinh tái phát) hoạt động như thế nào

  • Cách sử dụng cơ bản thư viện Scikit-Learn và TensorFlow

Hãy nhanh chóng vượt qua học sâu bằng cách lập trình một cách trung thực!

Cấu trúc bài giảng📚

01 Giới thiệu về Học sâu
02 Bắt đầu học sâu với các công cụ tối thiểu.
03 Đặt nền móng cho Học máy - Dự đoán số
04 Tạo một neuron phân loại - phân loại nhị phân
05 Học hỏi bí quyết đào tạo
06 Kết nối hai lớp - mạng nơ-ron đa lớp
07 Phân loại nhiều mục - Phân loại đa mục
08 Phân loại hình ảnh - Mạng nơ-ron tích chập
09 Phân loại văn bản - Mạng nơ-ron hồi quy

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Bất cứ ai muốn thực hiện thuật toán hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic từ đầu

  • Những người muốn nghiên cứu nguyên lý hoạt động của thuật toán deep learning

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • đại số tuyến tính cơ bản

  • NumPy

  • trăn

Xin chào
Đây là

19,407

Học viên

183

Đánh giá

62

Trả lời

4.8

Xếp hạng

4

Các khóa học

기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했습니다. 텐서 플로우 블로그(tensorflow.blog)에 글을 쓰고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다. 

『챗GPT로 대화하는 기술』(한빛미디어, 2023), 『혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬』(한빛미디어, 2023),『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020) , 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 썼습니다.

『코딩 뇌를 깨우는 파이썬』(한빛미디어, 2022), 『트랜스포머를 활용한 자연어 처리』(한빛미디어, 2022), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 2판』(길벗, 2022), 『개발자를 위한 머신러닝&딥러닝』(한빛미디어, 2022), 『XGBoost와 사이킷런을 활용한 그레이디언트 부스팅』(한빛미디어, 2022), 『구글 브레인 팀에게 배우는 딥러닝 with TensorFlow.js』(길벗, 2022), 『(개정2판)파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(한빛미디어, 2022), 『머신러닝 파워드 애플리케이션』(한빛미디어, 2021), 『파이토치로 배우는 자연어 처리』(한빛미디어, 2021), 『머신 러닝 교과서 3판』(길벗, 2021), 『딥러닝 일러스트레이티드』(시그마프레스, 2021), 『GAN 인 액션』(한빛미디어, 2020), 『핸즈온 머신러닝 2판』(한빛미디어, 2020), 『미술관에 GAN 딥러닝 실전 프로젝트』(한빛미디어, 2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(한빛미디어, 2019)을 포함하여 여러 권의 책을 우리말로 옮겼습니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

22 bài giảng ∙ (10giờ 16phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

65 đánh giá

4.9

65 đánh giá

  • kate2236e님의 프로필 이미지
    kate2236e

    Đánh giá 9

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    77% đã tham gia

    딥러닝 처음 공부해보는데 기초부터 차근차근 알려주셔서 너무 좋았습니다!! 감사합니다~!!!

    • 박해선
      Giảng viên

      도움이 되셨다니 다행입니다. 감사합니다! :)

  • Virus PK님의 프로필 이미지
    Virus PK

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    기본적인 개념을 잘 배웠습니다.. 그래도 몇번은 더 봐야 될듯합니다. ^^ 퐈이팅!!!

    • 박해선
      Giảng viên

      네, 파이팅입니다! :-)

  • cradia3512님의 프로필 이미지
    cradia3512

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    14% đã tham gia

    내용이 알찹니다!

  • 김세현님의 프로필 이미지
    김세현

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 4.0

    4

    23% đã tham gia

    • 우쿠렐레Seungmin님의 프로필 이미지
      우쿠렐레Seungmin

      Đánh giá 3

      Đánh giá trung bình 4.3

      5

      100% đã tham gia

      박해선 선생님덕분에 딥러닝에 입문할 수 있었습니다~!

      • 박해선
        Giảng viên

        덕담 남겨 주셔서 감사합니다! :)

    Miễn phí

    Khóa học khác của haesunpark

    Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

    Khóa học tương tự

    Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!