[Pytorch] Xây dựng mô hình Deep Learning bằng Pytorch

Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.

Hiểu nguyên lý hoạt động của mô hình AI tạo sinh ứng dụng deep learning và thực hành thành thạo cách ứng dụng.

Bài giảng này đề cập đến mọi thứ, từ các khái niệm cơ bản của hệ thống gợi ý đến các nguyên tắc ứng dụng của học sâu. Tìm hiểu các thuật toán đề xuất khác nhau như lọc cộng tác, lọc dựa trên nội dung và hệ thống đề xuất kết hợp, đồng thời phát triển các khả năng thực tế để phát triển dịch vụ đề xuất!

Đây là khóa học hướng dẫn cách sử dụng API OpenAI để tận dụng các mô hình AI sáng tạo. Khóa học này sẽ hướng dẫn cách sử dụng cơ bản của API, cách sử dụng nhiều mô hình ngôn ngữ khác nhau, các ví dụ lập trình thực tế và các ứng dụng thực tế để áp dụng AI sáng tạo một cách hiệu quả.

Trong thế giới kinh doanh hiện đại, bảo mật dữ liệu và phòng chống gian lận trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Bài giảng này tập trung vào cách phát hiện và phân tích hiệu quả các giao dịch bất thường bằng trí tuệ nhân tạo (AI). Sử dụng Python và học máy, chúng tôi sẽ xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện và phát hiện những bất thường xảy ra trong nhiều ngành khác nhau như giao dịch bất thường, gian lận thẻ tín dụng và những bất thường trong dây chuyền sản xuất ở giai đoạn đầu.

Dữ liệu tài chính như cổ phiếu, tỷ giá hối đoái, tiền xu, bất động sản và trái phiếu có thể dễ dàng truy cập xung quanh chúng ta và mang đến cho chúng ta cơ hội kiếm tiền, nhưng hầu hết mọi người đều bỏ lỡ những cơ hội quý giá vì họ không biết đặc điểm của chúng và cách xử lý. họ. Thông qua bài giảng này, bạn sẽ học cách hiểu ý nghĩa của các dữ liệu tài chính khác nhau và phân tích chúng bằng Python.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất của trí tuệ nhân tạo. Khóa học này bắt đầu từ những kiến thức cơ bản về NLP và đi sâu vào các kỹ thuật NLP mới nhất sử dụng trí tuệ nhân tạo. Đặc biệt, khóa học cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về các mô hình tạo ra tiên tiến như ChatGPT.

Tất cả những thành tựu đáng kinh ngạc gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang được công bố trong lĩnh vực học tập tăng cường. Công nghệ học tập tăng cường, đang cách mạng hóa các công nghệ trí tuệ nhân tạo thực sự như robot, công nghệ lái xe tự động và máy móc giống con người, được trình bày từ cấp độ cơ bản đến nâng cao theo cách dễ hiểu từ góc nhìn của người mới bắt đầu.

Bạn là người mới làm quen với việc viết mã hoặc muốn nâng kỹ năng viết mã của mình lên một tầm cao mới? Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn về Python, một ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt, được thiết kế cho người học ở mọi cấp độ. "Theo dõi" Khóa học này được dạy theo cách có cấu trúc, cho phép bạn học bằng cách thực sự viết và thực thi mã. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu lý do tại sao Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Việc tiếp thu ngôn ngữ Python, ngôn ngữ cho thấy khả năng vô tận trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ trí tuệ nhân tạo đến phát triển web, sẽ là cơ hội để phát huy tiềm năng của một cá nhân một cách đáng kể.

Tìm lối đi trong biển dữ liệu, khám phá tương lai AI. Khóa học này sẽ khám phá dòng chảy của hai công nghệ khổng lồ Big Data và Trí tuệ nhân tạo (AI), đồng thời xem xét cách chúng đang đổi mới cuộc sống và công việc của chúng ta.

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Mọi nhà phát triển web đều biết đến JavaScript, giờ hãy khám phá thế giới máy học với ngôn ngữ mạnh mẽ này! Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng và triển khai các mô hình máy học bằng Tensorflow.js, một thư viện máy học mạnh mẽ cùng với JavaScript. Chúng tôi cung cấp hướng dẫn từng bước về tất cả các công nghệ cần thiết để phát triển các ứng dụng học máy dựa trên web. Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu một cách có hệ thống các nguyên tắc cốt lõi của học máy. Ngoài ra, bạn sẽ học cách phát triển mô hình học sâu bằng JavaScript và API Tensorflow.js, cách sử dụng phương pháp học chuyển giao dựa trên mô hình được đào tạo trước và cách tất cả kiến ​​​​thức này có thể được áp dụng một cách tương tác trong môi trường trình duyệt.

Bạn có thể có được cái nhìn tổng quan về machine learning và deep learning nói chung, cách sử dụng các công cụ cơ bản và kiến ​​thức ngôn ngữ Python cần thiết cho việc học trong một khoảng thời gian ngắn.

Bài giảng này hướng đến những người đã nghe nói về deep learning nhưng chưa biết bắt đầu như thế nào :)

Đây là bài giảng cơ bản về học máy và phân tích học sâu dành cho người mới bắt đầu phân tích dữ liệu.

Phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI, dự đoán S&P 500, QQQ ETF lẫn cổ phiếu riêng lẻ, hãy tự tạo một mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ!

Thời gian trôi liên tục và dữ liệu tiếp tục tích lũy. Trong thế giới năng động này, dữ liệu chuỗi thời gian đóng vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh của cuộc sống chúng ta. Từ sự biến động trên thị trường tài chính đến những dấu hiệu khó nhận thấy của biến đổi khí hậu, dữ liệu chuỗi thời gian đều có tất cả. Bây giờ hãy tìm hiểu cách diễn giải và sử dụng dữ liệu mạnh mẽ này bằng sức mạnh của Python và học sâu!

Tạo ứng dụng Android/iOS dựa trên mô hình máy học đơn giản và tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản về máy học, chuyển đổi mô hình bằng TFLite và quy trình triển khai ứng dụng Android/ứng dụng iOS.

Phần Project '파이토치 - Dễ hiểu bằng code': triển khai dự án học sâu thực tiễn dùng ảnh, video, ngôn ngữ tự nhiên, giúp hiểu cấu trúc, luồng mô hình qua học tập chú trọng code hơn lý thuyết.

Khóa học này bao gồm từ kiến thức cơ bản đến thực hành về nền tảng AI, là một khóa học giúp bạn có thể nắm vững công nghệ tạo hình ảnh AI. Người học có thể hiểu được các khái niệm cơ bản về AI và phát triển khả năng tạo ra hình ảnh AI bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật đa dạng. Thông qua khóa học này, bạn có thể nâng cao hiểu biết về lĩnh vực AI và học cách tạo ra hình ảnh AI trực tiếp trong thực tế.

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 :)

Bạn có thể sử dụng Docker để tạo môi trường phân tích học sâu trên đám mây. Khi kết hợp Docker và đám mây do Google, MS quản lý, bạn có thể thực hiện công việc bằng các phương pháp phân tích học sâu mới nhất trên máy tính của mình.

Khóa học này là một khóa nhập môn được thiết kế để người học lần đầu tiếp xúc với công nghệ AI cũng có thể dễ dàng hiểu và thực hành theo. Thông qua các bài giảng, bạn sẽ nắm vững các khái niệm cơ bản và cách sử dụng nền tảng AI, đồng thời tiến hành thực hành tạo ra hình ảnh trực tiếp bằng cách sử dụng các công cụ AI đa dạng. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ trở nên gần gũi hơn với AI và có thể trang bị năng lực tạo hình ảnh AI để hiện thực hóa các ý tưởng sáng tạo một cách trực quan.