Bootcamp Deep Learning và Pytorch cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Từ cơ bản đến Transformer cốt lõi của ChatGPT) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Part3]

Dành cho người mới bắt đầu học Python Deep Learning
Một bài giảng chất lượng cao hướng dẫn từng bước
Đây là bài giảng do Dave Lee của Jjanjaemi Coding biên soạn.

Công nghệ AI phức tạp: Bắt đầu từ đâu ?

• Trong những năm gần đây, bạn có thể học công nghệ trí tuệ nhân tạo bằng cách học công nghệ học sâu.
• Không giống như các công nghệ khác, công nghệ học sâu không thể được triển khai ngay lập tức và đòi hỏi sự hiểu biết về lý thuyết. Bạn có thể coi lý thuyết là 80%.
• Vấn đề là rất khó để hiểu toàn bộ lý thuyết cùng một lúc và một số phần đòi hỏi kiến thức về toán học, thống kê và xác suất .
• Tuy nhiên, nếu bạn chỉ hiểu lý thuyết một cách hời hợt, bạn sẽ không thể phát triển được kỹ năng tư duy để hiểu được phương pháp học sâu mới nhất.
• Khóa học này bao gồm những kiến thức và lý thuyết thiết yếu cần thiết để học sâu ở trình độ mới bắt đầu.
• Ngoài ra, việc triển khai được cấu trúc để bạn có thể học từng bước nhiều ví dụ và ngữ pháp về cách sử dụng PyTorch.

Người hướng dẫn đã ghi lại đầy đủ những gì anh ấy cảm thấy và lo lắng sau nhiều lần thất bại .

• Học sâu thực sự rất khó học!
  • Lý thuyết cơ bản có liên quan đến toán học, thống kê, xác suất và công nghệ máy học, và khối lượng kiến thức rất lớn.
  • Thông thường, trong các bài giảng về học sâu, bạn không triển khai mã học sâu cơ bản cho đến tận cuối bài.
• Tuy nhiên, nếu bạn quá chú trọng vào lý thuyết cơ bản, bạn sẽ khó có thể nắm được những kiến thức cơ bản về học sâu.
• Vì vậy, bài giảng này trình bày lý thuyết đủ sâu để bạn có thể học ở trình độ cơ bản, đồng thời hệ thống hóa những kiến thức liên quan cần thiết.
• Khóa học được thiết kế để bạn có thể học lý thuyết và thực hành song song mà không bị nhàm chán.

👉 Cuối cùng, nếu bạn nghe hết bài giảng, bạn sẽ tự nhiên cảm thấy rằng 'bây giờ tôi cũng đã xây dựng được những kiến thức cơ bản về học sâu'.

Sắp xếp các lý thuyết cần được sắp xếp theo từng cái một ,
Từ việc cài đặt PyTorch, chúng tôi cũng cải thiện mã học sâu từng cái một .
Cuối cùng, tôi thiết lập nó để có thể gửi bài toán lên Kaggle.

💬 Khi tôi cố gắng học công nghệ học sâu, có rất nhiều thứ cần phải sắp xếp!

Đúng vậy. Vì lý thuyết học sâu liên quan đến toán học, thống kê, xác suất và học máy, nên có quá nhiều phần cần sắp xếp, ngay cả khi bạn đã học một phần. Việc tìm và sắp xếp chúng cũng tốn khá nhiều thời gian. Bài giảng này được thiết kế để sắp xếp càng nhiều càng tốt, ở mức độ dễ hiểu khi mới bắt đầu học học sâu. Giống như các bài giảng hiện có của Janjaemi Coding, chúng tôi sẽ sắp xếp và giải thích từng bước theo phong cách riêng của Janjaemi Coding.

Chỉ riêng điều này thôi cũng có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian! Nó đi từ trình độ cơ bản đến trình độ học sâu!

💬 Đây là lần đầu tiên tôi học sâu! Tôi cần học những kỹ năng nào trước khi tham gia khóa học này?

Về cơ bản, bất kỳ ai có kinh nghiệm cơ bản về Python, Pandas, trực quan hóa dữ liệu (plotly) và thư viện học máy (sklearn) đều có thể sử dụng. Bài giảng này sẽ trình bày tất cả kiến thức nền tảng liên quan, bao gồm cả toán học cần thiết để hiểu về học sâu.

Nếu bạn thiếu các kỹ năng trên, chúng tôi khuyên bạn nên học khóa học này cùng với các bài giảng sau.

Một bài giảng hay để cùng nhau lắng nghe

Đầu tiên, thông qua khóa học Phân tích dữ liệu Python dành cho người mới bắt đầu (Phần 1 về dữ liệu) , bạn sẽ được học Python, Pandas, trực quan hóa dữ liệu (plotly) và các kỹ thuật phân tích dữ liệu khám phá cơ bản. Sau đó, bạn cần làm quen với các quy trình liên quan đến học tập, toán học cơ bản, xác suất và thống kê thông qua khóa học trại huấn luyện máy học Python dành cho người mới bắt đầu . Nếu bạn học công nghệ học sâu dựa trên khóa học này, bạn có thể học lý thuyết học sâu và công nghệ cốt lõi của ChatGPT nhanh hơn .

💬 Tôi là người mới bắt đầu và đang cân nhắc theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu. Làm thế nào tôi có thể học một cách có hệ thống?

Sẽ rất hữu ích nếu bạn tham gia khóa học phân tích/khoa học dữ liệu được trình bày ngay phía trên. Các nghề nghiệp liên quan đến dữ liệu có thể được chia thành nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu mới vào nghề. Cuối cùng, cả hai nghề nghiệp đều yêu cầu bạn có khả năng thu thập, lưu trữ, phân tích và dự đoán dữ liệu thông qua lập trình. Ngoài ra, nếu bạn tích lũy kiến thức về từng lĩnh vực kinh doanh (gọi là kiến thức chuyên ngành), bạn có thể cạnh tranh. Chúng tôi cũng cung cấp lộ trình phân tích/khoa học dữ liệu để bạn có thể học một cách hệ thống toàn bộ quy trình dữ liệu trong thời gian ngắn cho sự nghiệp dữ liệu của mình. Bạn có thể xem lộ trình ở cuối trang này.

Lộ trình Phân tích Dữ liệu/Khoa học được thiết kế để giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc về công nghệ dữ liệu, với chương trình giảng dạy chưa từng có trước đây và mức độ khó dễ được cân nhắc. Đây là những bài giảng đã được kiểm chứng, được nhiều người đã học qua nhiều năm và nhận được phản hồi rất tốt.

💬 Học công nghệ học sâu có khó không?

Đúng là nó khó hơn bạn nghĩ. Tuy nhiên, nếu bạn sắp xếp từng bước một, cuối cùng bạn có thể tự mình thực hiện được.

Phần khó nhất khi học học sâu lần đầu là học toán, thống kê và xác suất để hiểu các lý thuyết liên quan . Ngay cả khi một giảng viên đã nghiên cứu các công nghệ liên quan trong nhiều thập kỷ có thể giải thích dễ hiểu, một người vẫn cần rất nhiều thời gian để nắm bắt được.

Nếu bạn mắc lỗi ở một trong những điều này, sẽ không có hồi kết. Bạn cần điều chỉnh tốc độ. Bạn có thể học từng phần mà mình hiểu được, rồi chuyển sang bước tiếp theo. Bài giảng này đã được thiết kế ở mức độ mà ngay cả người mới bắt đầu học sâu cũng có thể hiểu được, xét đến việc điều chỉnh tốc độ này. Người thông thái luôn tập trung vào những phần họ cần tập trung ở giai đoạn này.

💬 Gần đây, có rất nhiều cuộc thi Kaggle giải quyết các vấn đề dữ liệu thực tế. Liệu điều đó có khả thi không?

Khóa học này đề cập đến nhiều kỹ thuật triển khai và ví dụ khác nhau, đồng thời giải thích từng bước để bạn có thể nộp các bài toán thực tế trên Kaggle.

• Đầu tiên, chúng ta hãy bắt đầu với lý thuyết và cú pháp PyTorch.
• Chúng ta sẽ tiến hành từng bước với mã và ví dụ được cải thiện đôi chút.
• Cuối cùng, chúng tôi giải thích các bước áp dụng nó vào các vấn đề Kaggle.

Bài giảng này đóng vai trò giới thiệu cho những người mới tìm hiểu về học sâu lần đầu .

Với suy nghĩ rằng tôi đang học lần đầu tiên,
Nhờ đó, ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể nắm được những kiến thức cơ bản về học sâu trong thời gian ngắn!

À, mình cũng có thể học sâu! Mình cảm thấy rất vui khi được như vậy. Mình có thể hiểu và vận dụng đỉnh cao kiến thức do nhân loại tạo ra, học sâu! Cảm giác này nhanh chóng chuyển thành niềm tự hào. Hãy thử nghiệm những công nghệ mới tiên tiến nhất có thể! Ngay cả khi bạn chỉ nhìn vào bức tranh tổng thể, nó vẫn rõ ràng là khác biệt.

💾 Tăng hiệu quả học tập của bạn với tài liệu tóm tắt và mã dễ hiểu!

Có rất nhiều tài liệu và thông tin. Sau khi nghe một bài giảng giải thích chi tiết nội dung tóm tắt, giúp bạn chỉ hiểu những phần cốt lõi, bạn có thể hiểu ngay bằng cách xem lại tài liệu bất cứ khi nào bạn nghĩ: "Ồ! Có nội dung như thế này sao?"

Tài liệu này chỉ chứa những phần thiết yếu cần thiết để giúp bạn hiểu chủ đề một cách ngắn gọn.

• Chúng tôi cung cấp các tệp mã triển khai học sâu. Mã kiểm thử được cung cấp ở định dạng (Jupyter notebook) cho phép kiểm thử mã, và các lý thuyết cơ bản được cung cấp dưới dạng tệp PDF.
• Chúng tôi cung cấp tài liệu PDF liên quan đến học sâu để bạn có thể tham khảo bất cứ lúc nào như sách điện tử. (Tuy nhiên, việc sao chép và tải xuống tài liệu liên quan bị hạn chế do vấn đề bản quyền.)