강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

Keras chinh phục hoàn toàn ngôn ngữ chung của trí tuệ nhân tạo

Đây là khóa học toàn diện về lý thuyết và thực hành của Keras để tìm hiểu các dự án hồi quy, phân loại và học sâu về máy học hữu ích khác nhau bằng cách sử dụng Keras và Python, các ngôn ngữ phổ biến của trí tuệ nhân tạo.

(3.3) 13 đánh giá

203 học viên

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian Không giới hạn

  • nomad
Tensorflow
Tensorflow
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Keras
Keras
Tensorflow
Tensorflow
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Keras
Keras

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

3.3

5.0

wonjun.jung

100% đã tham gia

Đây là môn học phải được coi là điều kiện tiên quyết đầu tiên. Có một số phần được dạy trong phiên bản cũ hơn một chút (Tất nhiên là có những ưu và nhược điểm.)

5.0

qpzkdbwm

100% đã tham gia

Cảm ơn

5.0

namhw417

100% đã tham gia

Cảm ơn bạn vì bài giảng tuyệt vời~

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Hiểu và sử dụng Keras

  • Học máy, sản xuất mô hình học sâu

  • Giải quyết vấn đề bằng Keras

  • Dự đoán kết quả phân loại học máy

  • Dự đoán kết quả hồi quy học máy

  • Hiểu về trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu

  • Xử lý dữ liệu cho học máy và học sâu

  • Phân tích dữ liệu bằng Python

  • Tích hợp Keras và TensorFlow

Keras, ngôn ngữ chung không thể tranh cãi của trí tuệ nhân tạo

Keras, một thư viện học máy và học sâu dựa trên Python, đang ngày càng được ưa chuộng như một ngôn ngữ chung của trí tuệ nhân tạo. Nó đã trở nên phổ biến rộng rãi, đặc biệt là kể từ khi TensorFlow 2.0 chính thức công nhận Keras là ngôn ngữ cấp cao. Khóa học này bao gồm mọi thứ cần thiết để học AI, học máy và học sâu, từ kiến thức Keras cơ bản đến các kỹ năng dự án thực tế và các kỹ thuật nâng cao.

Sử dụng Keras và Python, ngôn ngữ chung của trí tuệ nhân tạo, chúng ta có thể thực hiện nhiều hồi quy, phân loại và học máy hữu ích

Đây là khóa học toàn diện về lý thuyết và thực hành Keras, giảng dạy các dự án mạng nơ-ron học sâu cùng với lý thuyết.

Bắt đầu với Keras

Bạn chưa biết Keras là gì hoặc tại sao nên sử dụng nó? Đừng lo lắng. Ngay cả khi bạn chưa quen với Keras hoặc AI, chúng tôi sẽ giải thích mọi thứ ngay từ đầu: Keras là gì, nó khác với các nền tảng học máy như TensorFlow như thế nào và cách cài đặt.

Kiến thức cơ bản về Keras

Đừng lao đầu vào học sâu chỉ vì Keras được tối ưu hóa cho nó! Keras và AI không phải là những môn học bạn cần phải ghi nhớ. Cũng giống như việc khởi động nhẹ nhàng trước khi bơi, trước khi sử dụng Keras, hãy tìm hiểu các khái niệm cơ bản và cách sử dụng kiến trúc, mô hình, lớp, tóm tắt, biên dịch và khớp của Keras.

Bốn dự án thực tế

Chúng tôi sẽ xây dựng nhiều dự án học máy và học sâu thực tế bằng Keras và so sánh chúng với mã TensorFlow để nâng cao kỹ năng của bạn.

Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về hồi quy tuyến tính và sử dụng Keras và Python TensorFlow để phân tích và dự đoán dữ liệu Giải chạy Marathon Boston.

Sử dụng dữ liệu lớn từ khoảng 80.000 sự kiện Marathon Boston, chúng tôi chọn một vận động viên mong muốn và máy học sẽ ghi lại thành tích của họ lên đến 30km. Sau đó, chúng tôi sử dụng hồi quy tuyến tính để dự đoán thời gian còn lại của 35, 40 và 42,195km và so sánh chúng với dữ liệu thực tế. Chúng tôi học các khái niệm và kỹ thuật để giải quyết các bài toán hồi quy tuyến tính bằng TensorFlow.

Lần này, chúng ta sẽ tìm hiểu những kiến thức cơ bản và giải pháp cho các bài toán hồi quy sử dụng nhiều biến và đưa ra nhiều kết quả đầu ra.

Sử dụng kỹ thuật hồi quy đa biến và đa đầu ra, máy học nhận các giá trị về giới tính, độ tuổi và tốc độ làm đầu vào và học từ khoảng 80.000 dữ liệu lớn của Giải chạy Marathon Boston để dự đoán không chỉ kỷ lục hoàn thành mà còn cả kỷ lục cho mỗi chặng 10, 20 và 30 km.
Trước khi tham gia chạy marathon, hãy nhập thông tin giới tính, độ tuổi và tốc độ của bạn để kiểm tra hạng thời gian dự đoán. Dựa trên thành tích của bạn tại Boston Marathon trước đó, chúng tôi sẽ dự đoán hạng thời gian của bạn.

Sử dụng kỹ thuật Phân loại đa thức của Hồi quy logistic, chúng tôi chia hồ sơ hoàn thành cuộc chạy marathon thành ba mức: 'Xuất sắc (>25%)', 'Trung bình (25~75%)' và 'Kém (<75%)', và dự đoán mức điểm mong đợi của bạn bằng Keras.
Chúng tôi sẽ thực hiện một dự án nhận dạng hình ảnh chữ số viết tay bằng cách tạo ra Nhận dạng chữ số MNIST bằng mạng nơ-ron học sâu.

Chúng tôi sẽ thực hiện từng bước một dự án để tìm hiểu và nhận dạng 70.000 hình ảnh chữ số viết tay bằng kỹ thuật Mạng nơ-ron đa lớp học sâu.

Bài giảng đặc biệt

' Độ chính xác của mô hình trên 99%  Chúng tôi đã thêm một bài giảng đặc biệt có tiêu đề 'Nâng cao tiêu chuẩn'. Bài giảng này có tiêu đề ' Thực hành Thị giác Máy tính Học sâu IoT trên Raspberry Pi '.  Dự án bắt đầu với câu hỏi của sinh viên trong mô hình chữ viết tay MNIST: "Tại sao mô hình chữ viết tay MNIST không thể nói '7' là '7'?" Mặc dù độ chính xác của mô hình là một yếu tố, cũng như cách xử lý ngoại lệ của chương trình và dữ liệu MNIST thô, nhưng mô hình Mạng Nueral hiện tại quá đơn giản cho mục đích đào tạo, vì vậy tôi đã cấu hình lại mô hình để tăng độ chính xác lên 99,38%.

 

Nâng cao Keras

Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn nhiều kỹ thuật nâng cao hữu ích để sử dụng thực tế với Keras, bao gồm History, EarlyStopping, ModelCheckPoint và giao diện người dùng đồ họa. Các dự án Keras của bạn sẽ trở nên giá trị hơn bao giờ hết.

Hãy đón chờ các bài giảng tiếp theo về học sâu, Tensorflow.js và nhiều nội dung khác.
Tài liệu và nguồn chương trình được sử dụng trong bài giảng có thể được tìm thấy trên trang web Creapple (www.creaapple.com), một nền tảng học tập kiến thức do tôi điều hành.

Tham gia các khóa học về kiến thức cơ bản về Python, phân tích/hình dung dữ liệu và học máy sẽ giúp ích rất nhiều cho việc thực hiện dự án của bạn.

Khóa học cốt lõi Python 100 phút
Cốt lõi và nền tảng của Python
Một khi bạn thành thạo các kỹ năng này, nó sẽ giúp ích rất nhiều cho các khóa học khác.
Dự án thực hành phân tích trực quan hóa dữ liệu Python

Học máy sử dụng Pandas, Matplotlib và Seaborn của Python,
Dữ liệu có thể được sử dụng trong nhiều dự án khác nhau, bao gồm cả học sâu
Học các kỹ thuật trực quan hóa và phân tích cùng lúc.

Làm chủ máy học Python - Dự án dự đoán kỷ lục marathon

Học máy sử dụng Python và Tensorflow
Học cả khái niệm và kỹ năng thực hành. Năm chủ đề cốt lõi.
Chúng ta sẽ nâng cao kỹ năng của bạn bằng cách cùng nhau thực hiện nhiều dự án khác nhau.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người muốn sử dụng trí tuệ nhân tạo vào đời sống thực

  • Bất kỳ ai phát triển kiến ​​thức cơ bản về học máy và học sâu

  • Bất cứ ai muốn học khoa học dữ liệu

  • Bất cứ ai muốn phát triển cả khái niệm và kỹ năng thực tế của Keras

  • Những người làm việc trong các dự án phân tích dữ liệu

  • Những người đang chuẩn bị cho các dự án học máy và học sâu

  • Những người đang chuẩn bị cho TensorFlow 2.0

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Cuộc chinh phục hoàn chỉnh của Python Machine Learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

  • Xử lý và trực quan hóa dữ liệu Python - Dự án thực hành phân tích trực quan hóa dữ liệu Python

  • Kiến thức cơ bản về Python - Bài giảng cốt lõi về Python 100 phút

  • Sẵn sàng học tập chăm chỉ

Xin chào
Đây là

22,259

Học viên

494

Đánh giá

556

Trả lời

4.4

Xếp hạng

25

Các khóa học

"Nomad Creator: Giấc mơ của bạn, hành trình của chúng ta"

Công ty Deep-tech được Hàn Quốc và NVIDIA công nhận, startup Fintech được Singapore lựa chọn, chúng tôi hiện thực hóa tiềm năng của bạn trên đấu trường quốc tế.

Nomad Creator không chỉ dừng lại ở sự phát triển cá nhân mà đang vươn mình trở thành một startup, cung cấp các bài giảng IT chuyên nghiệp trên phạm vi toàn cầu.
Hành trình của chúng tôi bắt đầu từ năm 2019 thông qua chương trình Entrepass Innovator của chính phủ Singapore, và sớm mở rộng thành câu chuyện về một startup đổi mới sáng tạo.
Vào năm 2020, chúng tôi đã khẳng định vị thế là đơn vị dẫn đầu trong lĩnh vực Deep-tech bằng việc phát triển các giải pháp Fintech trí tuệ nhân tạo tại Hàn Quốc, đồng thời đạt được nhiều thành tựu và sự công nhận toàn cầu, bao gồm Dự án xuất sắc nhất trong chương trình hợp tác với NVIDIA và giải thưởng ASUS Global Startup Challenge Award.
Đến năm 2023, với sự hỗ trợ từ NVIDIA, chúng tôi đã thành lập công ty tại Hoa Kỳ, bắt đầu bước nhảy vọt hướng tới thị trường toàn cầu.

image.png

Không chỉ dừng lại ở kinh nghiệm, chúng tôi chia sẻ cả tầm nhìn.

Trước khi khởi nghiệp, tôi đã tích lũy được kinh nghiệm thực tế và chuyên môn thông qua việc dẫn dắt các dự án toàn cầu với tư cách là System Engineer, Project Manager, và IT Consultant trong suốt 25 năm tại các công ty như LG CNS và T-money.
Dựa trên các chứng chỉ chuyên môn như PMP, SAP BW, SCJP, MCSE+DBA, và OCP-DBA, tôi đã tiếp nối những thử thách thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau như phát triển chương trình, quản lý dự án và thiết kế giải pháp IT.

Giờ đây, Nomad Creator đã đúc kết những kinh nghiệm và bí quyết này để cung cấp các nội dung giáo dục mà bất kỳ ai cũng có thể học tập một cách dễ dàng và thú vị. Từ các bài giảng tập trung vào thực hành đến các khóa học chuyên sâu phản ánh xu hướng công nghệ mới nhất, chúng tôi đề xuất lộ trình học tập tùy chỉnh cho sự phát triển của mỗi cá nhân.

Sứ mệnh của chúng tôi: "Biến ước mơ thành hiện thực, biến thử thách thành cơ hội"

Thông qua sự kết hợp giữa công nghệ và giáo dục, chúng tôi giúp nhiều người hơn nữa hiện thực hóa tiềm năng của chính mình.

Với Nomad Creator, giấc mơ của bạn sẽ không còn xa vời nữa.

Ngay cả trong khoảnh khắc này, vẫn có ai đó đang học hỏi những điều mới mẻ và nỗ lực để trở thành một phiên bản tốt hơn của chính mình.

Nhưng trong biển thông tin mênh mông, đã bao nhiêu lần bạn đánh mất thời gian quý báu chỉ để tìm kiếm những kiến thức cần thiết?

Nomad Creator muốn giải quyết vấn đề này.

Chúng tôi kết nối tri thức một cách sáng tạo, mang đến trải nghiệm tiết kiệm thời gian và tối đa hóa giá trị. Mục tiêu của chúng tôi không chỉ dừng lại ở việc truyền đạt thông tin đơn thuần, mà là truyền tải tri thức một cách đẹp đẽ như một tác phẩm nghệ thuật.

Với Nomad Creator, việc học của bạn sẽ trở nên dễ dàng hơn, nhanh chóng hơn và tạo ra những kết quả giá trị hơn.

"Thêm giá trị vào hành trình học tập, Nomad Creator."

Đây chính là tương lai mà chúng tôi hằng mơ ước.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

25 bài giảng ∙ (4giờ 8phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

13 đánh giá

3.3

13 đánh giá

  • 4europa1007님의 프로필 이미지
    4europa1007

    Đánh giá 26

    Đánh giá trung bình 4.9

    5

    32% đã tham gia

    • wonjunjung7887님의 프로필 이미지
      wonjunjung7887

      Đánh giá 6

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      100% đã tham gia

      Đây là môn học phải được coi là điều kiện tiên quyết đầu tiên. Có một số phần được dạy trong phiên bản cũ hơn một chút (Tất nhiên là có những ưu và nhược điểm.)

      • qpzkdbwm2042님의 프로필 이미지
        qpzkdbwm2042

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        100% đã tham gia

        Cảm ơn

        • tylove09301951님의 프로필 이미지
          tylove09301951

          Đánh giá 4

          Đánh giá trung bình 3.8

          4

          100% đã tham gia

          Nó tốt đấy haha

          • namhw4174895님의 프로필 이미지
            namhw4174895

            Đánh giá 38

            Đánh giá trung bình 4.9

            5

            100% đã tham gia

            Cảm ơn bạn vì bài giảng tuyệt vời~

            • nomad
              Giảng viên

              Cảm ơn Hẹn gặp lại bạn với nội dung tốt hơn.

          705.360 ₫

          Khóa học khác của nomad

          Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

          Khóa học tương tự

          Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!