Cách triển khai thuật toán deep learning bằng TensorFlow 2.0 mới nhất
Các lý thuyết cốt lõi về trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu
Nguyên tắc và phương pháp triển khai các cấu trúc cơ bản của deep learning như ANN, AutoEncode, CNN, RNN, LSTM
Các lĩnh vực ứng dụng tiêu biểu của học sâu như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Học sâu: Cách bắt đầu Hãy nắm bắt TensorFlow 2.0 + Deep Learning Fundamentals mới nhất cùng một lúc!
Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về học sâu với TensorFlow, "Học học sâu với TensorFlow", được giảng dạy bằng TensorFlow 2.0 mới nhất .
Công nghệ trí tuệ nhân tạo, lợi thế cạnh tranh trong thời đại cách mạng công nghiệp lần thứ 4! Bắt đầu với TensorFlow và học sâu . 🏃♂️
AlphaGo, xe tự lái, loa AI... AI không phải là điều gì đó của tương lai xa vời. Chúng ta đã và đang trải nghiệm công nghệ AI trong cuộc sống hàng ngày. Đằng sau công nghệ AI này là TensorFlow và học sâu .
Mọi người trên khắp thế giới đều tin rằng công nghệ AI sẽ thay đổi tương lai, một cuộc cách mạng sánh ngang với Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư và là một cơ hội mới. Họ nói rằng cơ hội sẽ đến với những ai đã chuẩn bị. Hãy học công nghệ AI càng sớm càng tốt và nắm bắt những cơ hội phía trước .
Các khái niệm cốt lõi về Học sâu + TensorFlow 2.0 mới nhất Hướng dẫn toàn diện về Học sâu,tất cả trong một ! ✨
Để sử dụng hiệu quả các kỹ thuật học sâu, cần có bốn khả năng chính.
Hiểu biết toán học về đại số tuyến tính, thống kê xác suất và lý thuyết tối ưu hóa, đóng vai trò là nền tảng lý thuyết cho các kỹ thuật học sâu.
Hiểu biết sâu sắc về các mô hình học sâu cơ bản (ANN, AutoEncoder, CNN, RNN, LSTM)
Khả năng áp dụng các mô hình học sâu cơ bản vào vấn đề đang được giải quyết
Kỹ năng lập trình để sử dụng Python và thư viện học sâu (TensorFlow) một cách tự do
[Giới thiệu về Học sâu với TensorFlow 2.0] là khóa học toàn diện được thiết kế để giúp bạn học cả bốn kỹ năng cùng một lúc .
Mã thực hành 👨💻
Mã thực tế được xem xét trong bài giảng có thể được tải xuống từ kho lưu trữ GitHub bên dưới.
Đây là bài giảng dành cho người mới bắt đầu, nhưng tôi nghĩ nó tốt cho những ai có hứng thú và khái niệm về deep learning và TensorFlow!
Tôi cũng tham gia khóa học vì tôi muốn tìm hiểu về cách sử dụng TensorFlow và cách triển khai mã trong khi nghiên cứu deep learning thông qua một lộ trình khác và tôi đang tham gia khóa học này rất hữu ích ^.^ Nếu bạn để lại câu hỏi, phản hồi sẽ rất chi tiết và nhanh chóng. và khóa học bao gồm các yếu tố hữu ích, điều này thật tuyệt vời. Cảm ơn:)
Xin chào. Youngjae. Trước hết, chúng tôi xin lỗi vì bất kỳ sự bất tiện nào gây ra trong suốt khóa học.
Cảm ơn phản hồi có giá trị của bạn! Chúng tôi sẽ cố gắng cải thiện những khía cạnh bạn đề cập trong quá trình sản xuất bài giảng trong tương lai.
Cảm ơn bạn đã dành thời gian tham gia khóa học! Chúc một ngày tốt lành~.
Tôi đã biết một chút về machine learning và deep learning, nhưng qua bài giảng này, tôi đã hiểu rõ hơn về cả kiến thức cơ bản và thực hành. Lớp học rất vui nên mỗi bài giảng không có cảm giác dài và tôi có thể nắm vững nó một cách nhanh chóng! Tôi hầu như không sử dụng Tensorflow phiên bản 2, nhưng tôi có thể theo dõi nó từ quá trình cài đặt ban đầu đến thực thi mã mà không gặp khó khăn gì. Tôi nghĩ đây là một lớp học tốt để tìm hiểu những kiến thức cơ bản về deep learning và TensorFlow trong một khoảng thời gian ngắn.
Ngoài ra, việc chỉ ra các xu hướng học thuật và luận án mới nhất rất hữu ích trong lĩnh vực của tôi. Tôi đã học nó khi mới bắt đầu và cảm ơn bạn đã đưa nó vượt ra ngoài phạm vi giáo dục đơn giản đến mức độ sử dụng thực tế.
Tôi thực sự rất thích bài giảng! Tôi nghĩ lý do xếp hạng sao tương đối thấp là vì đây là khóa học đòi hỏi kiến thức của người chơi. Tôi nghĩ bạn cần có một số kiến thức về Python và học máy để tham gia khóa học.
Nếu bạn có kiến thức nâng cao, tôi nghĩ đây là một khóa học thực sự tốt để bắt đầu học sâu.
xin chào~. Cảm ơn!
Công nghệ này ban đầu có thể khó khăn nhưng nếu bạn học từng bước một, bạn sẽ tự nhiên quen với nó ở một thời điểm nào đó. Chiến đấu ^^.
Chúc một ngày tốt lành~.