Excel để thưởng thức deep learning -CNN

Học nguyên lý deep learning trực quan với Excel.

Trong bài giảng này, chúng ta sẽ xem xét toàn bộ quá trình tạo ảnh ghép mosaic từ góc độ thuật toán. Sau khi thu gọn ảnh đầu vào thành tập hợp các màu đại diện phù hợp với số lượng ô gạch thông qua phân cụm K-means, chúng ta áp dụng thuật toán Hungarian để ghép cặp tối ưu 1:1 giữa mỗi màu và ô gạch. Thông qua đó, chúng ta hiểu được quá trình kết hợp xử lý ảnh và thuật toán tối ưu hóa tổ hợp để tạo ra một kết quả hình ảnh.

Python + xlwings Tự động hóa công việc - Tóm tắt khóa học 1. Phần cơ bản: Kiến thức nền tảng điều khiển Excel Xử lý ô / Áp dụng định dạng / Chèn hình ảnh & biểu đồ 2. Phần ứng dụng: Kịch bản tự động hóa Gửi email tự động / Tự động hóa tóm tắt báo cáo(LLM) / Phân loại hình ảnh để xử lý(Teachable Machine)

Lý do khóa học này đặc biệt: Các ưu điểm chính • Trực quan hóa dễ hiểu: Tự mình xem hoạt động thuật toán trực tiếp theo thời gian thực qua mô phỏng Pygame 2D • Kinh nghiệm thực tế: Vượt lý thuyết, tự tay lập trình để nắm vững thuật toán tự hành • Làm chủ thuật toán cốt lõi: Tập trung học các thuật toán cần thiết như Dijkstra, Pure Pursuit, ICP, v.v. • Học chuyên sâu theo từng bước: Cấu trúc độ khó có hệ thống từ cơ bản đến SLAM • SLAM dựa trên Lidar: Thực hành xây dựng bản đồ và ước tính vị trí trong môi trường chưa biết

Học sâu (Deep learning) là kỹ thuật học dữ liệu thông qua mạng nơ-ron được tạo nên từ sự kết hợp của các hàm phức tạp. Trong khóa học này, chúng ta sẽ hiểu các khái niệm cốt lõi của học sâu một cách toán học và phân tích chúng dưới góc độ các phép toán ma trận. Đặc biệt, sử dụng thư viện NumPy của Python, chúng ta sẽ tự tay cài đặt quá trình lan truyền thuận và lan truyền ngược của học sâu, đồng thời trực quan hóa cách các tham số được cập nhật. Cấu trúc mạng nơ-ron tưởng chừng phức tạp cũng trở nên rõ ràng khi được giải quyết bằng các phép toán ma trận. Khóa học này chú trọng vào việc hiểu khái niệm hơn là lập trình, phù hợp với những sinh viên muốn nắm vững nguyên lý của học sâu một cách toán học và trực quan.

Triển khai nền tảng Deep Learning bằng Excel và hiểu sâu sắc ý nghĩa của nó!

Hãy triển khai khung deep learning trực tiếp trong Excel! Hãy cùng giải quyết việc học có giám sát/học không giám sát/học tăng cường bằng cách sử dụng khung đã triển khai!

Triển khai cơ bản Deep Learning trên Excel và thấu hiểu ý nghĩa sâu sắc!

Model được đào tạo trước (VGG16) / CAM / Grad-CAM / YOLO / CHUYỂN PHONG CÁCH / PIX2PIX / CYCLEGAN Tự mình thực hiện Khuếch tán ổn định

Một mô hình tạo hình ảnh nóng bỏng! Hãy hiểu bằng cách thực hiện nó từ những điều cơ bản! Hãy cùng nhau triển khai AUTO ENCODER/VAE/GAN/DIFFUSION nhé!

Học nguyên lý deep learning trực quan với Excel.

Triển khai cơ bản Deep Learning trên Excel và thấu hiểu ý nghĩa sâu sắc!

Hãy triển khai khung deep learning trực tiếp trong Excel! Hãy cùng giải quyết việc học có giám sát/học không giám sát/học tăng cường bằng cách sử dụng khung đã triển khai!

Từ lý thuyết cốt lõi về Deep Learning và CNN đến các phương pháp triển khai mô hình CNN đa dạng, bí quyết phát triển Deep Learning thực tế thông qua các bài toán thực tế, Nếu bạn muốn trở thành chuyên gia về công nghệ CNN Deep Learning dựa trên Pytorch, hãy tham gia khóa học này :)