[Pytorch] Xây dựng mô hình Deep Learning sử dụng PyTorch
Học cách trực tiếp xây dựng các mô hình học sâu thông qua PyTorch, một công cụ trực quan và mang phong cách Python (Pythonic). Nội dung đã cập nhật phiên bản PyTorch mới nhất.
Cảm ơn thầy đã giảng dạy rộng rãi trong thời gian ngắn, bao gồm cả phần tôi mong muốn. Tôi sẽ thử ứng dụng và thử thách với AI một lần.
5.0
noortwrk
61% đã tham gia
Học dễ hiểu quá~~
5.0
노종문
30% đã tham gia
Cảm ơn sự nỗ lực của bạn.
Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.
Nguyên lý hoạt động của Deep Learning
Xây dựng mô hình học sâu sử dụng PyTorch
Cơ bản về pandas, numpy, matplotlib
Deep Learning, xu hướng chính là PyTorch! Hãy học tập một cách hiệu quả thông qua việc tập trung vào thực hành.
Từ nhập môn đến xây dựng Deep Learning, PyTorch mạnh mẽ và trực quan!
Nghe nói trí tuệ nhân tạo bắt buộc phải giỏi toán, nhưng tôi lại là người mất gốc toán... Tôi có quan tâm đấy nhưng làm thế nào để bắt đầu đây?
Trở thành quản lý cấp trung nên có vẻ tôi cần phải biết một chút về trí tuệ nhân tạo, nhưng không có thời gian riêng để học Python...
Bạn có biết PyTorch, một framework học sâu bằng Python đang rất phổ biến trên toàn thế giới không? Tại Hàn Quốc, hầu hết các bài giảng về học sâu vẫn đang sử dụng TensorFlow, nhưng trên thế giới, xu hướng sử dụng PyTorch đang ngày càng tăng cao. Ở nước ngoài, TensorFlow và PyTorch đã được coi trọng ngang nhau, và một nửa số mã nguồn được công khai trực tuyến cũng đang được viết bằng PyTorch.
Đặc biệt, phương pháp biểu diễn trực quan và đậm chất Python (Pythonic) đang nhận được sự ủng hộ nồng nhiệt từ nhiều nhà nghiên cứu và nhà phát triển về mặt tiện lợi, và các công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu như OpenAI cũng đang chuyển sang phe PyTorch. Ngoài ra, đứng từ góc độ người học, bạn có thể trải nghiệm nhiều ưu điểm hơn hẳn ở PyTorch trong việc hiểu nguyên lý hoạt động của các mô hình học sâu hay giải quyết các vấn đề như gỡ lỗi (debugging). when it comes to understanding how deep learning models work or solving problems such as debugging.
Giờ đây, PyTorch là xu hướng không thể tránh khỏi!
Bạn chỉ biết Tensorflow hay Keras nhưng lại muốn học PyTorch? Bạn cảm thấy những mã nguồn tốt trên mạng được viết bằng PyTorch giống như "bánh vẽ" vì không thể hiểu được? Trong tương lai, sẽ đến lúc PyTorch được coi là yêu cầu bắt buộc chứ không còn là lựa chọn nữa.
Trong khóa học này, chúng ta sẽ sử dụng PyTorch để hiểu nguyên lý của Deep Learning và viết các mô hình có thể ứng dụng vào thực tế. Ngay cả khi không có kiến thức về toán học, hay chỉ mới có kinh nghiệm sử dụng TensorFlow hoặc Keras, bài giảng này được thiết kế để bất kỳ ai cũng có thể hiểu một cách tự nhiên cách sử dụng PyTorch và những ưu điểm mà nó mang lại. Bạn đã sẵn sàng cùng thử sức chưa?
Khuyên dùng cho những đối tượng sau.
Những người bắt đầu học Deep Learning lần đầu tiên
Trí tuệ nhân tạo chỉ là giấc mơ xa vời? Những người đã bỏ cuộc với môn toán
Nâng cao khả năng triển khai! Chương trình học tập trung vào thực hành.
✅ Chúng tôi đã xây dựng khóa học tập trung vào thực hành triển khai mô hình học sâu thực tế và giảm thiểu tối đa các phần giải thích lý thuyết. ✅ Bạn có thể hiểu và vận dụng tốt các tính năng của thư viện mà PyTorch cung cấp. ✅ Bạn sẽ có khả năng đánh giá hiệu suất của các mô hình trí tuệ nhân tạo học sâu và trực quan hóa kết quả. ✅ Ngoài ra, trình độ sử dụng ngôn ngữ Python của bạn cũng sẽ trở nên chuyên sâu hơn.
Cơ bản về Pytorch
Nguyên lý hoạt động của Deep Learning
Triển khai mô hình Deep Learning
Khóa học được thiết kế để bạn có thể từng bước học hỏi các nguyên lý và thực hành liên quan đến Deep Learning, từ cơ bản về PyTorch, mạng thần kinh và Deep Learning, mô hình phân loại nhị phân/đa lớp, CNN (Mạng thần kinh tích chập), học chuyển tiếp (Transfer Learning), cho đến các mô hình chuỗi trong Deep Learning.
Hãy kiểm tra Q&A nhé! 💬! 💬
Q. Tôi là người mất gốc toán, vậy không biết gì về toán có học được không?
Tôi cũng từng là người mất gốc toán. Đây là bài giảng mà bạn không cần giỏi toán vẫn có thể học được. Những kiến thức toán học cần thiết sẽ được tôi giải thích xen kẽ trong quá trình giảng dạy.
Q. Tôi là sinh viên khối xã hội. Liệu có khó hiểu quá không ạ?
Kiến thức cần thiết nhất để sinh viên khối ngành xã hội có thể tồn tại trong thời đại ngày nay chính là trí tuệ nhân tạo. Hãy thử thách ngay bây giờ!
Tôi là một Senior Developer với nhiều năm kinh nghiệm phát triển. Tôi muốn chia sẻ những kiến thức và kinh nghiệm đã tích lũy được trong lĩnh vực IT suốt hơn 30 năm qua, từng làm việc tại phòng máy tính của Hyundai Engineering & Construction, Samsung SDS, công ty thương mại điện tử Xmetrics và bộ phận máy tính của Citibank. Hiện tại, tôi đang giảng dạy về Trí tuệ nhân tạo và Python.
Bài giảng hay quá.
Nếu xem các bài giảng công khai trên YouTube, có thể bạn sẽ cảm thấy mình đang lãng phí thời gian vì nội dung quá dễ và dài dòng, nhưng bài giảng này chứa nhiều nội dung ngầm ở mức độ khó vừa phải nên bạn có thể học được nhiều điều khi hoàn thành nghiên cứu.
Nếu bạn gặp phải phần nào đó không hiểu khi đang nghe bài giảng thì việc đặt câu hỏi trên Chat-GPT sẽ rất hiệu quả.
Tôi nghe rõ lắm.